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    廣西施工電梯人臉識別 免人工操作

    更新時間:2021-01-16   瀏覽數(shù):637
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    人臉的識別過程
    一般分三步:
    (1)首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機(jī)采集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件,并將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼儲存起來。
    (2)獲取當(dāng)前的人體面像。即用攝像機(jī)捕捉的當(dāng)前出入人員的面像,或取照片輸入,并將當(dāng)前的面像文件生成面紋編碼。
    (3)用當(dāng)前的面紋編碼與檔案庫存的比對。即將當(dāng)前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進(jìn)行檢索比對。上述的“面紋編碼”方式是根據(jù)人臉臉部的本質(zhì)特征和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調(diào)、面部毛發(fā)、發(fā)型、眼鏡、表情和姿態(tài)的變化,具有強(qiáng)大的可靠性,從而使它可以從百萬人中精確地辨認(rèn)出某個人。人臉的識別過程,利用普通的圖像處理設(shè)備就能自動、連續(xù)、實時地完成。
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    臉識別監(jiān)控系統(tǒng)的幾個常用功能模塊:
    一、人臉登記
    人臉登記是指通過前端攝像頭或者圖像導(dǎo)入的方式,建立人臉庫。比如常見的各類政務(wù)大廳中攝像頭的采集,以及公安系統(tǒng)的身份證照片庫等。
    二、人臉抓拍
    人臉抓拍是指對移動中的人臉部進(jìn)行識別檢索提取,然后上傳到系統(tǒng)的人臉對比服務(wù)器,與人臉庫的黑名單白名單進(jìn)行比。
    三、人臉智能曝光
    攝像機(jī)安裝在室內(nèi)與攝像機(jī)安裝在室外光線不穩(wěn)定環(huán)境時,當(dāng)人走到相機(jī)有效采集距離時,攝像頭會智能曝光,圖像自動增強(qiáng),臉部不會出現(xiàn)陰陽面(半臉暗,半臉亮),看不到臉等,所采集的照片可以更好的識別和比對,同時黑夜細(xì)節(jié)也會更清晰。
    四、人臉識別與報警
    系統(tǒng)可以對每個通道進(jìn)行人臉布防預(yù)警,人臉抓拍識別的照片,通過建模與數(shù)據(jù)庫中的人臉進(jìn)行比對,如果閾值到達(dá)預(yù)設(shè)的范圍,系統(tǒng)會通過聲音、光源等方式發(fā)出報警信號。
    五、人臉檢索
    人臉檢索是指系統(tǒng)輸入帶人臉照片,自動檢測出照片中的人臉信息并截取人臉照片,用戶選取需要檢索的人臉,設(shè)置人臉相似度閾值、時間等信息,并顯示相似的人臉結(jié)果。
    六、查詢功能
    查詢功能包括報警查詢和人臉抓拍查詢。報警查詢是指,查詢某通道設(shè)定時間段內(nèi)所有的報警事件;人臉抓拍查詢是指,查詢通道內(nèi)設(shè)定時間范圍內(nèi)所有的人臉抓拍事件。
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    技術(shù)原理:
    人臉識別內(nèi)容
    人臉識別技術(shù)包含三個部分:
    (1)人臉檢測
    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,然后計算測試采集的樣品與標(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,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。
    (2)人臉跟蹤
    面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進(jìn)行動態(tài)目標(biāo)跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運動與模型相結(jié)合的方法。此外,利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。
    (3)人臉比對
    面貌比對是對被檢測到的面貌像進(jìn)行身份確認(rèn)或在面像庫中進(jìn)行目標(biāo)搜索。這實際上就是說,將采樣到的面像與庫存的面像依次進(jìn)行比對,并找出佳的匹配對象。所以,面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法:
    ①特征向量法
    該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性,然后再計算出它們的幾何特征量,而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。
    ②面紋模板法
    該方法是在庫中存儲若干標(biāo)準(zhǔn)面像模板或面像器官模板,在進(jìn)行比對時,將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關(guān)量度量進(jìn)行匹配。此外,還有采用模式識別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。
    人臉識別技術(shù)的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識別算法。”這種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫中所有的原始參數(shù)進(jìn)行比較、判斷與確認(rèn)。一般要求判斷時間低于1秒。
    廣西施工電梯人臉識別
    人臉識別系統(tǒng)通常由以下構(gòu)建模塊組成:
    人臉檢測。人臉檢測器用于尋找圖像中人臉的位置,如果有人臉,就返回包含每張人臉的邊界框的坐標(biāo)。如圖 3a 所示。
    人臉對齊。人臉對齊的目標(biāo)是使用一組位于圖像中固定位置的參考點來縮放和裁剪人臉圖像。這個過程通常需要使用一個特征點檢測器來尋找一組人臉特征點,在簡單的 2D 對齊情況中,即為尋找適合參考點的佳仿射變換。圖 3b 和 3c 展示了兩張使用了同一組參考點對齊后的人臉圖像。更復(fù)雜的 3D 對齊算法(如 [16])還能實現(xiàn)人臉正面化,即將人臉的姿勢調(diào)整到正面向前。
    人臉表征。在人臉表征階段,人臉圖像的像素值會被轉(zhuǎn)換成緊湊且可判別的特征向量,這也被稱為模板(template)。理想情況下,同一個主體的所有人臉都應(yīng)該映射到相似的特征向量。
    人臉匹配。在人臉匹配構(gòu)建模塊中,兩個模板會進(jìn)行比較,從而得到一個相似度分?jǐn)?shù),該分?jǐn)?shù)給出了兩者屬于同一個主體的可能性。
    隨著工地施工安全要求的日益提高,人臉、指紋等高新技術(shù)也應(yīng)用成了日常措施
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