人臉識別技術服務介紹,宣城盛宇智能

人臉識別的難點

1、圖像光線：識別的視頻和圖片面臨各種環境光源的考驗，可能出現側光、頂光、背光和高光等現象，而且有可能出現各個時段的光照不同，甚至在監控區域內各個位置的光照都不同。

2、人臉姿態和飾物：因為監控是非配合型的，監控人員通過監控區域時以自然的姿態通過，因此可能出現側臉、低頭、抬頭等各種非正臉的姿態和佩戴帽子、黑框眼鏡、口罩等飾物現象。

3、人的臉部存在相似性：不同個體之間特別是同一民族的區別不大，所有人臉的結構都相似，甚至人臉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，但是對于利用人臉區分個體是不利的。再加上化妝的掩蓋及雙胞胎的天然相似性更增加了識別的難度。

4、人臉存在易變性：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。

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。

人臉識別技術由于其便利性、安全性，可在智能家居中用作門禁系統以及鑒權系統，因此智能家居與人臉識別技術的融合是未來發展的重點方向。智能家居中的人臉識別系統是結合嵌入式操作系統和嵌入式硬件平臺建立的，加強了人臉識別技術與智能家居應用的結合度，具有概念新、實用性強等特點。

人臉識別技術是未來基于大數據領域的重要發展方向。通過人臉識別技術使得這些照片數據再度存儲利用，能夠大大提升信息化的管理和統籌，這將成為未來人臉識別的主要發展趨勢。

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?，F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。