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人脸识别的思路和步骤是什么?佩特科技双目人脸识别解决方案受欢迎

2021-04-22 14:59:33 广州佩特电子科技有限公司 阅读

佩特科技的双目人脸识别解决方案成熟,同时独立研发出可以直接在设备上配备的高性能双目摄像头,利用红外立体成像检测等技术,完成活体检测功能,实现精准的识别判定,识别精度高、速度快,可以给用户带来极致的“刷脸”体验。人脸识别系统一般主要包括4个组成部分:


1、人脸图像采集及检测


检测:图像中准确标定出人脸的位置和大小 , 人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及哈尔特征等,人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。


主要有以下4个细分方向:人脸检测、人脸关键点检测、人脸验证、人脸属性检测。


1)对要检测的目标对象进行概率统计,从而得到待检测对象的一些特征,建立起目标检测模型。


2)用得到的模型来匹配输入的图像,如果有匹配则输出匹配的区域,没有就什么也不做。


人脸检测算法:有模板匹配模型、Adaboost模型等,其中Adaboost模型在速度与精度的综合性能上表现最好。该算法的特点就是训练慢,检测快,基本上可以达到视频流实用检测效果。


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2、人脸图像预处理


基于人脸检测的结果,对图像进行处理,为后面的特征提取服务,系统获取的人脸图像可能受到各种条件的限制和随机干扰,需要进行缩放、旋转、拉伸、光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、规范化、几何校正、过滤以及锐化等图像预处理。


3、人脸图像特征提取


就是将人脸图像信息数字化,将一张人脸图像转变为的一串数字(一般称为特征向量)。例如,对一张脸,找到它的眼睛左边、嘴唇右边、鼻子、下巴等位置,利用特征点间的欧氏距离、曲率和角度等提取出特征分量,最终把相关的特征连接成一个长的特征向量。


4、人脸图像匹配与识别


人脸图像匹配与识别:就是把提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的人脸特征模板进行搜索匹配,根据相似程度对身份信息进行判断,设定一个阀值,当相似度超过这一阀值,则把匹配得到的结果输出。这一过程又分为两类:一类是确认,是一对一进行图像比较,换句话说就是证明”你就是你“,一般用在金融的核实身份和信息安全领域;另一类是辨认,是一对多进行图像匹配,也就是说在N个人中找到你,一般的N可以是一个视频流,只要人走进识别范围就完成识别工作,一般用在安防领域。


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