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              發(fā)布時(shí)間:2020-11-14 18:16  






              人臉圖像采集:不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來,比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí),采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶的人臉圖像。

              人臉檢測(cè):人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理,即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富,如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測(cè)就是把這其中有用的信息挑出來,并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。

              主流的人臉檢測(cè)方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法,Adaboost算法是一種用來分類的方法,它把一些比較弱的分類方法合在一起,組合出新的很強(qiáng)的分類方法。

              人臉檢測(cè)過程中使用Adaboost算法挑選出一些代表人臉的矩形特征(弱分類器),按照加權(quán)的方式將弱分類器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類器,再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器,有效地提高分類器的檢測(cè)速度。






              人臉圖像預(yù)處理:對(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測(cè)結(jié)果,對(duì)圖像進(jìn)行處理并終服務(wù)于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾,往往不能直接使用,必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度校正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。對(duì)于人臉圖像而言,其預(yù)處理過程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ)償、灰度變換、直方圖均衡化、化、幾何校正、濾波以及銳化等。




              人臉識(shí)別系統(tǒng)的工作流程是怎樣的?人臉捕獲與跟蹤,人臉捕獲是指在一幅圖像或視頻流的一幀中檢測(cè)出人像并將人像從背景中分離出來,并自動(dòng)地將其保存。人像跟蹤是指利用人像捕獲技術(shù),當(dāng)?shù)娜讼裨跀z像頭拍攝的范圍內(nèi)移動(dòng)時(shí)自動(dòng)地對(duì)其進(jìn)行跟蹤。人臉識(shí)別比對(duì),人臉識(shí)別分核實(shí)式和搜索式二種比對(duì)模式。核實(shí)式是對(duì)指將捕獲得到的人像或是的人像與數(shù)據(jù)庫中已登記的某一對(duì)像作比對(duì)核實(shí)確定其是否為同一人。搜索式的比對(duì)是指,從數(shù)據(jù)庫中已登記的所有人像中搜索查找是否有的人像存在。人臉的建模與檢索,可以將登記入庫的人像數(shù)據(jù)進(jìn)行建模提取人臉的特征,并將其生成人臉模板(人臉特征文件)保存到數(shù)據(jù)庫中。在進(jìn)行人臉?biāo)阉鲿r(shí)(搜索式),將的人像進(jìn)行建模,再將其與數(shù)據(jù)庫中的所有人的模板相比對(duì)識(shí)別,終將根據(jù)所比對(duì)的相似值列出相似的人員列表。真人鑒別,系統(tǒng)可以識(shí)別得出攝像頭前的人是一個(gè)真正的人還是一幅照片。以此杜絕使用者用照片作假。此項(xiàng)技術(shù)需要使用者作臉部表情的配合動(dòng)作。圖像質(zhì)量檢測(cè),圖像質(zhì)量的好壞直接影響到識(shí)別的效果,圖像質(zhì)量的檢測(cè)功能能對(duì)即將進(jìn)行比對(duì)的照片進(jìn)行圖像質(zhì)量評(píng)估,并給出相應(yīng)的建議值來輔助識(shí)別。




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