人脸识别一体机-马鞍山人脸识别-芜湖一路机电

人脸识别的研究始于上世纪中期，经历了数十年的努力，现在已经可以应用在我们的实际生活中，为我们提供各种便利。以下来看看人脸识别的技术原理：

人脸识别主要分为人脸检测、特征提取和人脸识别三个过程.

1.人脸检测：人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法 训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。如果某一矩形区域通过了级联分类器，则被判别为人脸图像。

2.特征提取：特征提取是指通过一些数字来表征人脸信息，这些数字就是我们要提取的特征。常见的人脸特征分为两类，一类是几何特征，另一类是表征特征。几何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。不过，由于其所需的特征点不能精准选择，限制了它的应用范围。另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。

表征特征利用人脸图像的灰度信息，通过一些算法提取全局或局部特征。其中比较常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先将图像分成若干区域，在每个区域的像素640x960邻域中用中心值作阈值化，将结果看成是二进制数。图3显示了一个LBP算子。LBP算子的特点是对单调灰度变化保持不变。每个区域通过这样的运算得到一组直方图，然后将所有的直方图连起来组成一个大的直方图并进行直方图匹配计算进行分类。

3.人脸识别：这里提到的人脸识别是狭义的人脸识别，人脸识别门禁，即将待识别人脸所提取的特征与数据库中人脸的特征进行对比，根据相似度判别分类。而人脸识别又可以分为两个大类：一类是确认，这是人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程，回答你是不是你的问题；另一类是辨认，这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹配的过程，回答你是谁的问题。显然，人脸辨认要比人脸确认困难，因为辨认需要进行海量数据的匹配。常用的分类器有***近邻分类器、支持向量机等。

1、企业、住宅安危和管理：如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。

2、电子***等个人证明

这或许是未来规模大应用，国际民航***(ICAO)已确定，从2010年起，其118个成员***和地区，须使用机读***，人脸识别一体机，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。中国的电子***计划正在加紧规划和实施。

3、刑侦：如利用人脸识别系统和网络，在***范围内搜捕逃犯。

4、自助服务

自动提款机，如果用户卡片和密码被盗，就会被他人冒取用户的现金。如果同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。

5、信息安危

计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的***都是靠密码来实现，如果密码被盗，就无法保证。但是使用生物特征，动态人脸识别，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实的身份统一，从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。

随着科技的发展，人脸识别系统也越来越智能了，马鞍山人脸识别，本公司的新型人脸识别一体机解决了以往识别速度慢和化妆后难以识别的问题。

1.门禁识别论证功能

用户只需要在允许的距离范围内正脸面对摄像头稳定0.5秒既可完成识别与论证并给出相应提示或打开门锁。

2.自动学习与训练功能

人员可能因化妆等原因造成识别时间较长，针对这种情况本系统采用了人脸识别自动学习与训练功能；本功能对人员化妆后特征与库中原有人脸特征进行统合三维重建模，这样在您第二次门禁时同样达到***识别的效果。