小区人脸识别门禁供应企业 推荐咨询 无锡领秀科技供应

技术原理：人脸识别内容：人脸识别技术包含三个部分：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，小区人脸识别门禁供应企业。一般有下列几种方法：参考模板法：首先设计一个或数个标准人脸的模板，小区人脸识别门禁供应企业，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，小区人脸识别门禁供应企业，并通过阈值来判断是否存在人脸；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；样品学习法：这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域较困难的研究课题之一。小区人脸识别门禁供应企业

人脸识别有几大优势：一是其自然性，所谓的自然性是指该识别方式同人类(包括其它生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份；具有自然性的识别还有语音识别和体形识别，而指纹识别和虹膜识别等因人类或其他生物不能通过此类生物特征区别个体所以是不具备自然性的。二是非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉，人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而带有可被伪装欺骗性。第三个优点是非接触性，相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触，而同时能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的分拣、判断及识别。小区人脸识别门禁供应企业迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。

人脸识别与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸识别技术的较大特征就是采取非接触的方式进行识别，避免个人信息泄露。因人脸不具备复制性，相比指纹识别，不存在密码遗忘泄露等风险，因此安全性更高。人脸识别算法能够在光线多变、背景复杂、不同表情和特征等情况下采集人脸数据。此外，人脸数据库形成个人脸特征数据，能够对人脸的细微差别进行精确识别，一般化妆、佩戴装饰物或轻微整形都无法逃过人脸识别系统的“眼睛”。与银行合作加入人脸识别系统，有一项重要的合作，就是支付安全。如果市民的银行支付系统，加入了人脸识别系统，将不会再出现资金被盗走等情况。要完成大额支付，必须‘刷脸’，只输入身份信息和密码，是不会完成的。安保问题采用人脸识别通道系统，所有员工必须经过人脸识别验证之后才能通过通道，严格限制无关人员出入。

人脸识别基于光照估计模型理论：提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法，并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。优化的形变统计校正理论：基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；强化迭代理论：强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；实时特征识别理论：该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到较好的匹配效果人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，用来验证算法，不断提高识别准确性，这些数据诸如ANeuralNetworkFaceRecognitionAssignment(神经网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用。小区人脸识别门禁供应企业

根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。小区人脸识别门禁供应企业

人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点人脸类似性对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。小区人脸识别门禁供应企业