宣城人臉識別廠家服務為先「多圖」






    隨著科學技術的不斷發(fā)展和進步,人像識別技術的日益成熟和完善,人像生物識別技術作為**較*的生物識別技術及圖像處理技術,在當今社會公共安全防范、刑偵、技偵、網(wǎng)絡安全、金融安全等諸多領域?qū)l(fā)揮著*有的**的作用,是人類社會科學技術發(fā)展與進步的里程碑。

    動態(tài)人臉識別是不需要停駐等待,你只要出現(xiàn)在一定識別范圍內(nèi),無論你是行走還是停立,系統(tǒng)就會自動進行識別,也就是說,人以自然的形態(tài)走過去,攝像頭會進行信息的抓拍和采集,發(fā)出相應的指令,進行動態(tài)人臉識別,同時可上傳信號給門禁控制器實現(xiàn)動態(tài)人臉識別的門禁考勤系統(tǒng)。






    人臉識別的理解

    人臉識別(Face Recognition)是一種依據(jù)人的面部特征(如統(tǒng)計或幾何特征等),自動進行身份識別的一種生物識別技術,又稱為面像識別、人像識別、相貌識別、面孔識別、面部識別等。通常我們所說的人臉識別是基于光學人臉圖像的身份識別與驗證的簡稱。

    人臉識別利用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉圖像進行一系列的相關應用操作。技術上包括圖像采集、特征定位、身份的確認和查找等等。簡單來說,就是從照片中提取人臉中的特征,比如眉毛高度、嘴角等等,再通過特征的對比輸出結(jié)果。






    影響人臉識別系統(tǒng)對人臉采集的主要因素有哪些?

    1.圖像大?。喝四槇D像過小會影響識別效果,人臉圖像過大會影響識別速度。非專業(yè)人臉識別攝像頭常見規(guī)定的蕞小識別人臉像素為60*60或100*100以上。在規(guī)定的圖像大小內(nèi),算法較*提升準確率和召回率。圖像大小反映在實際應用場景就是人臉離攝像頭的距離。

    2.圖像分辨率:越低的圖像分辨率越難識別。圖像大小綜合圖像分辨率,直接影響攝像頭識別距離。現(xiàn)4K攝像頭看清人臉的較遠距離是10米,7K攝像頭是20米。

    3.光照環(huán)境:過曝或過暗的光照環(huán)境都會影響人臉識別效果??梢詮臄z像頭自帶的功能補光或濾光平衡光照影響,也可以利用算法模型優(yōu)化圖像光線。

    4.模糊程度:實際場景主要著力解決運動模糊,人臉相對于攝像頭的移動經(jīng)常會產(chǎn)生運動模糊。部分攝像頭有抗模糊的功能,而在成本有限的情況下,考慮通過算法模型優(yōu)化此問題。

    5.遮擋程度:五官無遮擋、臉部邊緣清晰的圖像為蕞佳。而在實際場景中,很多人臉都會被帽子、眼鏡、口罩等遮擋物遮擋,這部分數(shù)據(jù)需要根據(jù)算法要求決定是否留用訓練。

    6.采集角度:人臉相對于攝像頭角度為正臉蕞佳。但實際場景中往往很難抓拍正臉。因此算法模型需訓練包含左右側(cè)人臉、上下側(cè)人臉的數(shù)據(jù)。工業(yè)施工上攝像頭安置的角度,需滿足人臉與攝像頭構(gòu)成的角度在算法識別范圍內(nèi)的要求。









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