蚌埠人臉識別考勤高性價比的選擇 一路機電人臉識別門禁

人臉識別的工作原理

人臉識別顧名思義就是識別人臉的系統，人臉識別系統采用區域特征分析算法，融合計算機圖像處理技術與生物統計學原理于一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型，實現在大規模人臉圖像數據庫中進行人臉檢索。從各種采集源獲取的人臉圖像可以迅速地與預先存儲的數以千萬計的圖像數據庫如逃犯照片庫、失蹤人口照片庫、常住人口照片庫等）完成比較，返回一個包含若干相似人臉圖像的匹配列表。支持照片比照片、視頻流比照片、視頻流比視頻流等多種方式?？梢詫崿F在局域網、內部網、Internet上進行照片比對和身份確認。

人臉識別的應用

想必大家在乘坐火車時也發現了國內一些火車站安裝了人臉識別系統，與之前的工作人員“人證核對”的環節相比，人臉識別顯得更加人性化和率，同時也節約了大量人力成本，特別是在春運、暑運以及客運高峰期，人臉識別顯然更加具有優勢。國內很多人接觸人臉識別大概就是從火車站了解的，的確，火車站為人臉識別的商用進度起到了推進器的作用，也為人臉識別的廣泛應用奠定了基礎。

起初由于人臉識別技術的不完善，以及相關設備價格昂貴，而且對場地、改造、安裝、調試、維護的要求較高，所以，全國只有部分大型城市的火車站安裝了人臉識別系統。人臉識別技術的發展非常迅速，在識別準確率、識別效率、硬件尺寸等方面都有了很大進步。市場上常規人臉識別設備已經可以達到秒識別效率和98％的識別準確率，從這個參數上講，已經和全球最先進的人臉識別技術相差無幾，中國人臉識別產品早已經打破了國外的技術壟斷。

人臉識別的研究不斷深入，研究者開始關注面向真實條件的人臉識別問題，主要包括以下四個方面的研究：

1）提出不同的人臉空間模型，包括以線性判別分析為代表的線性建模方法，以Kernel方法為代表的非線性建模方法和基于3D信息的3D人臉識別方法。

2）深入分析和研究影響人臉識別的因素，包括光照不變人臉識別、姿態不變人臉識別和表情不變人臉識別等。

3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face, LBP Face等）和深度學習方法。

4）利用新的數據源，例如基于視頻的人臉識別和基于素描、近紅外圖像的人臉識別。