人臉識別算法-人臉識別-一路機(jī)電人臉識別機(jī)(查看)

小區(qū)安裝人臉識別系統(tǒng)安全性能如何
近日，相關(guān)報道指出，不少社區(qū)的安全意識還比較薄弱，特別是在大門或單位大門的安全管理上，不少門禁仍采用讀卡、指紋、密碼鎖等方式，這些門禁一般需要居民近距離接觸才能開啟，其中容易引發(fā)皮膚疾病傳播的風(fēng)險，又與抱孩子或牽著手的西方居民有關(guān)，開門尤其麻煩。隨著智慧城市的發(fā)展，越來越多的社區(qū)開始升級到人臉識別門禁系統(tǒng)，為居民帶來更高的安全感，營造安全、可靠、舒適的居住環(huán)境。

智能門禁擁有多功能安全系統(tǒng)：人臉識別智能系統(tǒng)、讀卡指紋智能系統(tǒng)、密碼手機(jī)智能系統(tǒng)、陌生人預(yù)警智能系統(tǒng)。其中，人臉識別智能系統(tǒng)可以解決居民抱小孩或雙手拿東西的問題。同時，也降低了皮膚疾病的風(fēng)險，打破了傳統(tǒng)門禁免布線安裝、無區(qū)域限制、智能云系統(tǒng)所面臨的問題。

人臉識別系統(tǒng)主要通過攝像頭人臉手機(jī)圖片和系統(tǒng)范圍內(nèi)的算法采集人臉特征，然后采集到人臉特征數(shù)據(jù)庫中。當(dāng)有居民經(jīng)過時，智能門禁攝像頭獲取人臉圖像，并與背景人臉特征數(shù)據(jù)庫模板進(jìn)行比對，確認(rèn)是否為居民。即使忘記帶卡，指紋磨損，人臉識別攝像機(jī)，忘記帶手機(jī)和密碼，也不會被社區(qū)拒之門外。只要居民輕松通過“刷臉”的形式，就能安全、自由地進(jìn)出大門。





影響人臉識別系統(tǒng)對人臉采集的主要因素有哪些？

1.圖像大小：人臉圖像過小會影響識別效果，人臉圖像過大會影響識別速度。非專業(yè)人臉識別攝像頭常見規(guī)定的蕞小識別人臉像素為60*60或100*100以上。在規(guī)定的圖像大小內(nèi)，算法更容易提升準(zhǔn)確率和召回率。圖像大小反映在實際應(yīng)用場景就是人臉離攝像頭的距離。

2.圖像分辨率：越低的圖像分辨率越難識別。圖像大小綜合圖像分辨率，人臉識別算法，直接影響攝像頭識別距離?，F(xiàn)4K攝像頭看清人臉的遠(yuǎn)距離是10米，7K攝像頭是20米。

3.光照環(huán)境：過曝或過暗的光照環(huán)境都會影響人臉識別效果?？梢詮臄z像頭自帶的功能補(bǔ)光或濾光平衡光照影響，也可以利用算法模型優(yōu)化圖像光線。

4.模糊程度：實際場景主要著力解決運(yùn)動模糊，人臉相對于攝像頭的移動經(jīng)常會產(chǎn)生運(yùn)動模糊。部分?jǐn)z像頭有抗模糊的功能，人臉識別，而在成本有限的情況下，考慮通過算法模型優(yōu)化此問題。

5.遮擋程度：五官無遮擋、臉部邊緣清晰的圖像為蕞佳。而在實際場景中，很多人臉都會被帽子、眼鏡、口罩等遮擋物遮擋，這部分?jǐn)?shù)據(jù)需要根據(jù)算法要求決定是否留用訓(xùn)練。

6.采集角度：人臉相對于攝像頭角度為正臉蕞佳。但實際場景中往往很難抓拍正臉。因此算法模型需訓(xùn)練包含左右側(cè)人臉、上下側(cè)人臉的數(shù)據(jù)。工業(yè)施工上攝像頭安置的角度，需滿足人臉與攝像頭構(gòu)成的角度在算法識別范圍內(nèi)的要求。

人臉識別的研究不斷深入，人臉識別門禁，研究者開始關(guān)注面向真實條件的人臉識別問題，主要包括以下四個方面的研究：

1）提出不同的人臉空間模型，包括以線性判別分析為代表的線性建模方法，以Kernel方法為代表的非線性建模方法和基于3D信息的3D人臉識別方法。

2）深入分析和研究影響人臉識別的因素，包括光照不變?nèi)四樧R別、姿態(tài)不變?nèi)四樧R別和表情不變?nèi)四樧R別等。

3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face， LBP Face等）和深度學(xué)習(xí)方法。

4）利用新的數(shù)據(jù)源，例如基于視頻的人臉識別和基于素描、近紅外圖像的人臉識別。

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