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人脸抓拍枪机-人脸抓拍-劲松智能科技(查看)

发布时间:2020-03-24 20:50:20        

人脸识别是什么原理?
人脸识别技术包含三个部分:(1)人脸检测面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像,并分离出这种面像。一般有下列几种方法:①参考模板法首先设计一个或数个标准人脸的模板,然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度,并通过阈值来判断是否存在人脸;②人脸规则法由于人脸具有一定的结构分布特征,所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸③样品学习这种方法即采用模式识别中人工***网络的方法,即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器④肤色模型法这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。⑤特征子脸法这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间,并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。值得提出的是,上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。(2)人脸跟踪面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外,利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。(3)人脸比对面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说,将采样到的面像与库存的面像依次进行比对匹配对象。所以,面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法:①特征向量法该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性,然后再计算出它们的几何特征量,而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。②面纹模板法该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像模板,在进行比对时,将采样面像所有象素与库中所有模板采用化相关量度量进行匹配。










































人脸识别摄像机

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精准识别:实现 1:1、1:N 应用场景的***、精准识别,误识率低于万分之一

前端识别:支持3000人精准识别数据库,人脸抓拍,支持前端直接进行抓拍识别比对

逆光识别:基于深度自研的人脸算法技术,通过算法和硬件的优化升级解决由灯光、距离、角度等因素引起的环境光线问题

形态面:人脸抓拍识别比对产品支持机芯,模组,枪机,人脸识别抓拍摄像机,半球,一体机,球机多种形态,方便客户在不同行业环境中的应用

































面部识别的重要设备之一位于前端,因此称为前端设备。它是整个人脸识别系统业务流程的一个步骤,承担着图像采集的任务。因此,前端摄像头的安装非常重要。可以说,如果正确部署前端摄像头,它将成功一半。那么为什么安装相机至关重要呢?因为如果摄像机安装不正确,人脸抓拍摄像头,就无法抓拍到正确的脸部,甚至大大降低了脸部的检测效率。例如,如果人的面部出现在视野中,则不会捕获,或者捕获的图像模糊。效果不好。那么影响人脸检测和捕获的因素有哪些?主要包括以下几点:1。摄像机安装高度; 2.摄像机安装角度; 3.相机图像质量; 4.面部瞳孔之间的像素;例如,监控距离不能太远或太近,照明足够,必要时添加白光。还有一个镜头焦距匹配也很重要,我们使用10-40mm和3-10mm两个镜头的例子:1,有些场景很远,需要大焦距镜头才能保证脸部大小; 2,如果选择小焦距镜头,在高度不能降低的情况下,人们必须走得非常接近抓拍,此时因为角度α过大,拍摄的照片可能是头部。因此,如果使用3-10mm镜头,建议监测距离为5米;如果使用10-40mm镜头,建议监测距离为10米,如下图所示:一般的面部摄像机安装要求如下:1。确保面部清晰; 2.门或通道,人脸抓拍枪机,屏幕要求完全覆盖门或通道,建议宽度小于2.5米; 3.尝试使面部足够大的像素达到识别标准,瞳孔之间的像素大于40像素;


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