旌德圖書館人臉識別來電咨詢 宣城盛宇智能設備

在人臉識別過程中，對于前端在各種環境下采集到的圖像，需要先做預處理，譬如光線規整、圖像增強、關鍵點分析、人臉對齊等手段，在檢測到人臉后，再以預先訓練好的人臉特征模型進行特征值的提取與比對，即可知道待識別對象與目標對象是否為同一個人。

人臉識別的完整過程是：人臉數據采集-模型訓練-圖片拍攝-預處理-特征采集與比對-輸出結果。人臉檢測只是其中個別環節。

人臉識別技術這些年已經發生了重大的變化。傳統方法依賴于人工設計的特征（比如邊和紋理描述量）與機器學習技術（比如主成分分析、線性判別分析或支持向量機）的組合。人工設計在無約束環境中對不同變化情況穩健的特征是很困難的，這使得過去的研究者側重研究針對每種變化類型的專用方法，比如能應對不同年齡的方法、能應對不同姿勢的方法、能應對不同光照條件的方法等。

近段時間，傳統的人臉識別方法已經被基于卷積神經網絡（CNN）的深度學習方法接替。深度學習方法的主要優勢是它們可用非常大型的數據集進行訓練，從而學習到表征這些數據的蕞佳特征。網絡上可用的大量自然人臉圖像已讓研究者可收集到大規模的人臉數據集，這些圖像包含了真實世界中的各種變化情況。使用這些數據集訓練的基于 CNN 的人臉識別方法已經實現了非常高的準確度，因為它們能夠學到人臉圖像中穩健的特征，從而能夠應對在訓練過程中使用的人臉圖像所呈現出的真實世界變化情況。

此外，深度學習方法在計算機視覺方面的不斷普及也在加速人臉識別研究的發展，因為 CNN 也正被用于解決許多其它計算機視覺任務，比如目標檢測和識別、分割、光學字符識別、面部表情分析、年齡估計等。

人臉識別是一種識別技術，用于檢測保存在數據集中的個人圖像的面部。 盡管其他身份識別方法可以更準確，但面部識別一直是研究的重點，因為它具有非干預性質，而且它對于人們來說是一種輕松的個人識別方法。

1、基于幾何/基于模板

人臉識別算法分為基于幾何或基于模板的算法。基于模板的方法可以使用SVM(支持向量機)、PCA(主成分分析)、LDA(線性判別分析)、核方法或跟蹤變換等統計工具構建。基于幾何特征的方法主要分析局部人臉特征及其幾何關系因此它也被稱為基于特征的方法。  

2、局部的/整體的

要素之間的關系或功能與整張臉之間的聯系并不影響數量，許多研究人員遵循這種方法，試圖推斷出相關的特征。有些方法嘗試用眼睛，一些特征的組合等。一些隱馬爾可夫模型方法也屬于這一類，他們的特征處理在人臉識別中非常有名。

3、基于外貌/基于模型

基于外觀的方法顯示了一張包含多個圖像的臉。被認為是高維向量的圖像。該技術通常用于從圖像分割中提取特征空間。另一方面，基于模型的方法嘗試對人臉進行建模。將新樣本實現到模型中，并用模型的參數對圖像進行識別。  

基于外觀的方法可以分為線性和非線性兩類。PCA、LDA、IDA用于直接法，而核PCA用于非線性方法。另一方面，在基于模型的方法中可分為二維或三維非彈性束圖匹配方法。

人臉識別門禁的作用

社區人口集中，人員收支情況復雜，既有親朋好友、快遞外賣，也有陌生人。因為人多，辦理人員精力問題，收支口辦理作業一向不大理想，再加上磁卡丟掉、暗碼泄露、指紋被盜等問題得不到有用處理，不少非1法分子趁機潛入，導致社區內安全事情頻發。

人臉辨認門禁體系，結合人臉辨認、人臉對比、物聯網等技能完成身份穿插驗證，幫忙社區辦理人員準確用戶身份。據了解，因為人臉的直觀性和不易被仿1制的特性，人臉辨認門禁體系可以有用阻攔陌生人隨意進出社區，盡可能下降社區安全事故發作的頻率，強化社區安防體系。

跟著人臉辨認技能的飛速發展，人臉辨認門禁的優化更進一步。現在人臉辨認技能的辨認率已不受化裝技能、人像相片、面具模型、白天黑夜等外在因素影響。陌生人想要憑仗偽裝進入社區大門難如登天。