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人脸识别考勤机的原理是什么啊?
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人脸识别考勤机是基于人脸识别技术应用的结果,基于2000两个人脸识别匹配的特征点,现在做见证比人脸识别和验证设备,和服务器客户机还制造商品牌的未来,硬件可以阅读大多数国内常见的文档,服务器可以不仅面临比OCR的身份证。
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人脸识别的原理是什么
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人脸识别原理是用摄像机或照相机集合包含一个人脸图像或视频流,并自动图像中检测和跟踪人脸,然后检测人脸的人脸识别。人脸识别,它是基于人的脸部特征的身份信息的生物技术,其实质是图像处理。
图像处理机器或手机,需要检查的几何面部器官和器官之间的距离,后做这个,然后做对比,第一项的面部特征,从而实现信息认证和手机解锁成功。
传统人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别,但这种方法很难克服光照变化的缺陷,特别是在环境识别效果会急剧下降,无法满足实际系统的需要。
在科学和技术的发展,人脸识别技术,基于主动近红外图像人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响,取得了举世瞩目的识别性能,在精度方面,整个系统性能稳定,超过3 d图像人脸识别。这项技术在最近两三年发展迅速,使面部识别技术逐渐应用。
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人脸识别技术利用的是什么原理?
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答人脸识别,特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,人脸追踪侦测,自动调整影像放大,夜间红外侦测,自动调整曝光强度;它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。
人脸识别技术包含三个部分:(1)人脸检测面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像,并分离出这种面像。一般有下列几种方法:①参考模板法首先设计一个或数个标准人脸的模板,然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度,并通过阈值来判断是否存在人脸;②人脸规则法由于人脸具有一定的结构分布特征,所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸③样品学习这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法,即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器④肤色模型法这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。⑤特征子脸法这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间,并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。值得提出的是,上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。(2)人脸跟踪面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外,利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。(3)人脸比对面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说,将采样到的面像与库存的面像依次进行比对,并找出最佳的匹配对象。所以,面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法:①特征向量法该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性,然后再计算出它们的几何特征量,而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。②面纹模板法该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板,在进行比对时,将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外,还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
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华为手机人脸识别是什么原理?
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答手机人脸识别的原理是用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主。
人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法,并使识别结果具有实用化的识别率和识别;“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习等多种专业技术。
同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
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人脸识别系统的工作原理是什么
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答人脸识别的原理可以从检测、分析、识别这三个方面去理解。
面部识别原理
1.人脸特征
人脸的面部特征是识别监测的第一个要素,软件通过其性别和年龄的特征对单个面部进行分类,再使用计算机生成的筛检分析将人脸转换成一个个数位运算式,最后通过对比来确定其相似性。
2.人脸分析
这种检测人脸的技术,大多是依赖于2D图像,因为2D的图像更容易与公共照片和治疗库中的图像做匹配,软件是 通过对人脸的几何形状来分析,关键点是眼睛之间的距离、眼窝的深度还有颧骨的形状等等,最终得以识别成功。
3.人脸特征提取
这一步可以简单理解为,软件把人脸转成了某个公式去储存。识别软件会把人脸分为n个维度,假如n等于1000,也就意味着脸部检测软件把这张人脸切分成了1000个维度矩阵,再通过上一步的几何数据分析,会把鼻子宽度、长度、眼睛宽度、长度等等面部特征都变为一个个数据储存起来,这些数据就像是人的指纹一样,都是独一无二的。
人脸识别使用场景
解锁手机:现在各大手机厂商都有人脸识别的功能,此技术提供了一种非常强大的保护个人数据的方法,以确保手机被盗的时候,其数据等敏感信息无法被访问。但是这也并不能说手机脸部解锁是万无一失的,其中iphone公司就说过,人脸解锁的随机性几率是百万分之一。
执法:执法机构也会经常用到人脸识别的技术,一般执法者把被捕者的照片拍摄下来,放在人脸识别的资料库中,让软件对其进行鉴别,或者录入到数据库里,以便在之后的案件时进行筛选。
寻找失踪人员:人脸识别现在已经用在寻找失踪人员和抓捕人贩子上面,因为现在监控系统无处不在,只要把个人资料添加到软件中,一旦人脸被识别出来,不论是在哪里,执法者都可以第一时间看到并且发出警报。
总结:人脸识别技术已经越来越成熟,它不仅可以提高我们平时所处环境的安全性,也可以有效减少犯罪行为,还可以提供人们更大的便利性。
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人脸识别原理及算法
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答人脸识别原理就是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像,并分离出这种面像。
人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,其中包括人脸追踪侦测,自动调整影像放大,夜间红外侦测,自动调整曝光强度等技术。
人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输入的人脸图像或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征,并将其与已知的人脸进行对比,从而识别每个人脸的身份。
一般来说,人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别(身份确认或者身份查找)。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像,以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码,而其输出则是一系列相似度得分,表明待识别的人脸的身份。
人脸识别是采用的分析算法。
人脸识别技术中被广泛采用的区域特征分析算法,它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析,根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。
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