合肥人臉識別考勤機-合肥進(jìn)軍|惠

人臉識別技術(shù)檢測

面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：

①參考模板法

首先設(shè)計一個或數(shù)個標(biāo)準(zhǔn)人臉的模板，然后計算測試的樣品與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；

②人臉規(guī)則法

由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征，人臉識別考勤機，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉；

③樣品學(xué)習(xí)法

這種方法即采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器；

④膚色模型法

這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進(jìn)行檢測。

⑤特征子臉法

這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。

Canny邊緣檢測

Canny邊緣檢測是澳洲計算機科學(xué)家 約翰坎尼（John F. Canny）于1986年開發(fā)出來的一個多級邊緣檢測算法，其目標(biāo)是找到一個優(yōu)的邊緣，其優(yōu)邊緣的定義是：

優(yōu)檢測——算法能夠盡可能多示出圖像中的實際邊緣，漏檢和誤檢的概率非常??；

優(yōu)定位——檢測出的邊緣要與實際圖像中的實際邊緣盡可能接近；

檢測點與邊緣點一一對應(yīng)——算子檢測的邊緣點與實際邊緣點應(yīng)該是一一對應(yīng)的。

1）圖像去噪

噪聲會影響邊緣檢測的準(zhǔn)確性，因此首先要將噪聲過濾掉，通常使用高斯濾波。

2）計算梯度的幅度與方向

使用高斯濾波器來進(jìn)行計算，讓距離中心點越近的像素點權(quán)重越大。

功能：基于圖像或視頻輸入進(jìn)行檢測，與注冊庫比對，實現(xiàn)1：N的人臉識別。適用于人臉登錄、VIP人臉識別、人臉通關(guān)等無需驗證的場景；

優(yōu)勢：提供sdk調(diào)用方式，支持無交互式或動作檢測，支持多平臺，CPU、GPU計算模式，靈活部署。數(shù)千萬人臉樣本收集，CNN網(wǎng)絡(luò)模型的不斷訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，兼顧效率和精度的身份對比網(wǎng)絡(luò)。

應(yīng)用場景

人臉識別解決方案廣受市場追捧，在諸多行業(yè)應(yīng)用廣泛，例如金融、安防、電子商務(wù)、智能手機、娛樂圖片等行業(yè)。隨著技術(shù)發(fā)展市場擴大，人臉識別技術(shù)在現(xiàn)實生活中的應(yīng)用場景越來越多，價值及作用越來越大。