人臉圖像采集:不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來,比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時,采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。
主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法,Adaboost算法是一種用來分類的方法,它把一些比較弱的分類方法合在一起,組合出新的很強的分類方法。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些能代表人臉的矩形特征(弱分類器),按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器,再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器,有效地提高分類器的檢測速度。
現有的人臉識別系統在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結果。但是,在用戶不配合、采集條件不理想的情況下,現有系統的識別率將陡然下降。比如,人臉比對時,與系統中存儲的人臉有出入,例如剃了胡子、換了發型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。
所謂自然性,是指該識別方式同人類(甚至其他生物)進行個體識別時所利用的生物特征相同。例如人臉識別,人類也是通過觀察比較人臉區分和確認身份的,另外具有自然性的識別還有語音識別、體形識別等,而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性,因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區別個體。
人臉自動對焦和笑臉快門技術:是面部捕捉。它根據人的頭部的部位進行判定,確定頭部,然后判斷眼睛和嘴巴等頭部特征,通過特征庫的比對,確認是人面部,完成面部捕捉。然后以人臉為焦點進行自動對焦,可以大大的提升拍出照片的清晰度。 笑臉快門技術就是在人臉識別的基礎上,完成了面部捕捉,然后開始判斷嘴的上彎程度和眼的下彎程度,來判斷是不是笑了。以上所有的捕捉和比較都是在對比特征庫的情況下完成的,所以特征庫是基礎,里面有各種典型的面部和笑臉特征數據。
人臉識別算法一般會設定一個閾值作為評判通過與否的標準,該閾值一般是用分數或者百分比來衡量。業界一般采用“認假率(FAR,又稱誤識率,把某人誤識為其他人)”和“拒真率(FRR拒真率,本人注冊在底庫中,但比對相似度達到不預定的值)”,來作為評判依據。
所屬分類:門禁識別設備/面部識別門禁控制設備
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