蚌埠智能人脸识别-进军(推荐商家)

人脸查重（N:N比对）。人脸识别监控系统支持针对单个人员库或两个人员库之间的重复人员查询，并返回查重结果。在查重任务进行过程中，可查看任务状态、相关信息等，并对已完成的查重任务进行查看、删除等操作。

人脸APP。人脸识别监控系统支持人脸检索功能，通过拍照上传或者本地图片上传的方式，进行人脸比对，比对成功后，按相似度返回相应的人脸检索结果。

人员轨迹分析。人脸识别监控系统可利用已有的人脸图片或者系统检索出的人脸图片，搜索出一定时间段及监控范围内的相似人脸图片，选择目标人员人脸图片，分析目标人员“从哪里来、到哪里去、沿途经过哪里”。

这背后有数学理论的支撑，我们一般用梯度来描述变化快慢。在图像中的灰度变化既有方向也有大小，就可以使用图像梯度来描述这种变化，进而可以检测出图像的边缘。

在数学上，梯度既有大小，又有方向，并且需要要有一定的条件，比如可导等。在图像中一般会简化处理，使用算子进行代替。

算子其实也是一种滤波，但使用算子更强调其数学含义和特定用途。目前常用的边缘检测算子，包括Sobel，Lacian算子和Canny等。我们简单描述下Canny边缘检测。

Canny边缘检测

Canny边缘检测是澳洲计算机科学家 约翰坎尼（John F. Canny）于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法，其目标是找到一个优的边缘，其优边缘的定义是：

优检测——算法能够尽可能多示出图像中的实际边缘，智能人脸识别，漏检和误检的概率非常小；

优***——检测出的边缘要与实际图像中的实际边缘尽可能接近；

检测点与边缘点一一对应——算子检测的边缘点与实际边缘点应该是一一对应的。

1）图像去噪

噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉，通常使用高斯滤波。

2）计算梯度的幅度与方向

使用高斯滤波器来进行计算，让距离中心点越近的像素点权重越大。