人行通道翼閘結合人臉識別技術發展前景

智能化時代，人行通道翼閘結合人臉進行識別技術，從而管理出入口通道領域。翼閘人臉識別技術被認為是生物特征識別領域，甚至人工智能領域最困難的研究課題之一。安徽天沐沃科智能科技有限公司人臉識別的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的。

人臉識別技術主要涉及4個方面的功能：對獲取的原始圖片的預處理、人臉定位、人臉特征參數提取和人臉數據庫比對識別。
人臉照片的獲取可以從攝像頭拍照后進行獲取圖片，也可以直接從圖片庫中獲取。圖像預處理就是對獲取得來的圖像進行適當的處理，使它具有的特征能夠在圖像中明顯地表現出來，采用的主要操作包括：光線補償、圖像灰度化、高斯平滑、圖像對比度增強、均衡直方圖等。人臉定位是將典型的臉部特征(如眼睛、鼻尖，嘴唇等)標記出來，在本系統中根據人臉的三庭五眼特性定位出眼睛，鼻尖和嘴巴3個特征。由于眼球顏色的特殊性和眼睛的對稱性，因此可以很快標記出來。而鼻子是在眼睛下面且嘴巴在鼻子下面，所以只要眼睛標記好，鼻子和嘴巴也能很好地標記出來。人臉特征參數應用于考勤機軟件時，信息提取主要采取4個步驟進行：
① 提取兩只眼睛的距離；
② 眼睛的傾角度；
③ 眼睛、嘴巴的重心；
④ 用一個矩形標出每一個特征。
在特征提取完之后將得到的相應特征值作后臺數據庫為下一步的識別做準備。安徽天沐沃科智能科技有限公司人臉的識別是與庫存中的特征向量進行比較，找出與特征最相近的參數，再對該參數進一步分析。如果分析在我們所確認的范圍內，就確認該人的相關的信息。如果庫存中沒有，則給出提示是否對存庫作為樣本。
不同個體之間的區別不大，所有的人臉的結構都相似，甚至人臉器官的結構外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的，人行通道翼閘系統可以通過這方面展開全方位發展;
人臉的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，人臉識別還受光照條件(例如白天和夜晚，室內和室外等)、人臉的很多遮蓋物(例如口罩、墨鏡、頭發、胡須等)、年齡等多方面因素的影響。翼閘系統結合人臉識別技術逐步一一排除這方面的困難，從而達到理想的運用效果。
人行通道翼閘結合人臉識別技術日趨成熟，發展前景越來越可觀，目前國內應用十分廣泛方面。
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