人脸识别的广泛应用
作者:admin
更新时间:2022-04-18
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人脸识别是目前非常热门的话题,市场前景看好,随着生物识别技术的普及和应用,人脸识别也揭开了其神秘面纱。 今天,技术让你了解人脸识别技术的过程。
就人脸识别过程而言,其实一般情况主要是人脸图像的采集与检测、人脸图像的预处理、人脸图像的特征提取与匹配与识别。一起来进行简单了解我们每一个部分。
人脸图像采集及检测
顾名思义就是人脸录入管理系统,一般是批量录入,用户可以主动学习通过进行录入端口上传导入学生自己的人脸。另一种是场景视频人脸图像采集,类似于身份证,现场相机采集人脸,当人脸识别采集需要在指定的相机范围内时,采集设备自动搜索客户的人脸图像。
支付宝的人脸识别支付加入了活体检测,需要让客户做一系列动作,比如说张嘴, 抬头、低头,左转头、右转头,眨眼睛等,人脸识别技术也是在不断的进步,活动检测可有效抵御照片、换脸、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段。
人脸图像预处理
人脸图像预处理是对系统所采集到的人脸图像进行光线处理、切割、旋转、降噪、过滤、放大或缩小等一系列的复杂处理,通过这些处理使人脸图像无论是光线还是角度、距离、大小等达到人脸图像特征提取的标准要求,尽可能消除因光照和角度等因素造成的影响,为进行人脸图像特征提取做好准备。
匹配与识别
● 人脸识别1:1比对
科学人脸识别系统通过人脸识别算法对两幅图像进行比较,根据不同通道的识别率返回比较结果,并根据设定的规则将比较后的图像存储在库中。能够限度的提高识别率,智能的解决像素较低(如芯片图逆光侧光昏暗带眼镜一定角度侧脸等不利条件。
● 人脸识别1:N比对
人脸识别系统通过上送客户图像在客户特征库中识别出该将客户身份并返回该客户的相关信息如客户信息号、姓名等。系统具有人脸识别 1:N功能,对外提供 1:N比对接口,可根据各系统传送的照片提取特征值,并跟库中模板比对,返回相似度最高的N个人(返回人数可自定义)。
目前,人脸识别主要用于银行VIP客户识别、教育领域的考生识别、通关口、门禁考勤、智能视频监控等领域。