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黄冈武汉人脸识别系统的组成部分各项说明

2019-11-20 11:07:20 为安科技有限公司 阅读

    人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,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。人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

    1、人脸图像采集及检测

    首页是人脸图像采集,通过摄像镜头采集不同的人脸图,包括静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等多方面。

    然后是人脸识别系统的人脸检测,在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。

    2、人脸图像预处理

    对于人脸识别系统的人脸图像预处理是基于人脸检测结果,对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。人脸识别系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰,往往不能直接使用,必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。

    3、人脸图像特征提取

    人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

    4、人脸图像匹配与识别

    人脸识别系统的匹配与识别是通过提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。人脸识别系统的这一过程又分为两类:一类是确认,是一对一进行图像比较的过程,另一类是辨认,是一对多进行图像匹配对比的过程。

    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速度,集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术!

人脸识别系统