人臉識(shí)別門禁系統(tǒng):振匯電子科技，適逢人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展初步成熟，市場搏擊逐步進(jìn)入產(chǎn)品化“造房子"的階段。公司由深耕人臉識(shí)別多年的行家精英與技術(shù)牛人重組而成。作為深耕專業(yè)領(lǐng)域、務(wù)實(shí)求變的團(tuán)隊(duì)，作為在技術(shù)、制造領(lǐng)域摸爬滾打多年的團(tuán)隊(duì)，懂客戶，懂行業(yè)，深知市場痛點(diǎn)。所以，我們選擇專注于在安防細(xì)分領(lǐng)域——人臉識(shí)別門禁.

詳細(xì)介紹

人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)

系統(tǒng)

人臉識(shí)別三大關(guān)鍵技術(shù)

基于特征的人臉檢測技術(shù)

通過采用顏色、輪廓、紋理、結(jié)構(gòu)或者直方圖特征等進(jìn)行人臉檢測。

基于模板匹配人臉檢測技術(shù)

從數(shù)據(jù)庫當(dāng)中提取人臉模板，接著采取一定模板匹配策略，使抓取人臉圖像與從模板庫提取圖片相匹配，由相關(guān)性的高低和所匹配的模板大小確定人臉大小以及位置信息。

基于統(tǒng)計(jì)的人臉檢測技術(shù)

通過對(duì)于“人臉”和“非人臉”的圖像大量搜集構(gòu)成的人臉正、負(fù)樣本庫，采用統(tǒng)計(jì)方法強(qiáng)化訓(xùn)練該系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉和非人臉的模式進(jìn)行檢測和分類。

人臉識(shí)別幾大特征

幾何特征

從面部點(diǎn)之間的距離和比率作為特征，識(shí)別速度快，內(nèi)存要求比較小，對(duì)于光照敏感度降低。

基于模型特征

根據(jù)不同特征狀態(tài)所具有概率不同而提取人臉圖像特征。

基于統(tǒng)計(jì)特征

將人臉圖像視為隨機(jī)向量，并用統(tǒng)計(jì)方法辨別不同人臉特征模式，比較典型的有特征臉、獨(dú)立成分分析、奇異值分解等。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征

利用大量神經(jīng)單元對(duì)人臉圖像特征進(jìn)行聯(lián)想存儲(chǔ)和記憶，根據(jù)不同神經(jīng)單元狀態(tài)的概率實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉圖像準(zhǔn)確識(shí)別。

人臉識(shí)別是根據(jù)所提取的人臉圖像特征采用相關(guān)識(shí)別算法進(jìn)行人臉確認(rèn)或辨別。即將已檢測到的待識(shí)別人臉與數(shù)據(jù)庫中已知人臉進(jìn)行比較匹配，得出相關(guān)信息，該過程的關(guān)鍵是選擇適當(dāng)?shù)娜四槺碚鞣绞脚c匹配策略，系統(tǒng)的構(gòu)造與人臉的表征方式密切相關(guān)。一般根據(jù)所提特征而選擇不同識(shí)別算法進(jìn)行度量，常用的包括距離度量、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、k均值聚類等。人臉識(shí)別技術(shù)的主要算法

主流的人臉識(shí)別技術(shù)基本上可以歸結(jié)為三類，即：基于幾何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。

1. 基于幾何特征的方法是早、chuan統(tǒng)的方法，通常需要和其他算法結(jié)合才能有比較好的效果；

2. 基于模板的方法可以分為基于相關(guān)匹配的方法、特征臉方法、線性判別分析方法、奇異值分解方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、動(dòng)態(tài)連接匹配方法等。

3. 基于模型的方法則有基于隱馬爾柯夫模型，主動(dòng)形狀模型和主動(dòng)外觀模型的方法等。

人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)

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