合肥考試中心超寬動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別簽到門(mén)禁系統(tǒng)

對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱(chēng)人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。人臉特征提取的方法歸納起來(lái)分為兩大類(lèi)：一種是基于知識(shí)的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。

人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來(lái)，它的*性和不易被復(fù)制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類(lèi)型的生物識(shí)別比較人臉識(shí)別具有如下特點(diǎn):
并發(fā)性：在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識(shí)別。
除此之外，還符合視覺(jué)特性：“以貌識(shí)人”的特性，以及操作簡(jiǎn)單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點(diǎn)。
基于知識(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉器官的形狀描述以及它們之間的距離特性來(lái)獲得有助于人臉?lè)诸?lèi)的特征數(shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。

非強(qiáng)制性：用戶(hù)不需要專(zhuān)門(mén)配合人臉采集設(shè)備，幾乎可以在無(wú)意識(shí)的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式?jīng)]有“強(qiáng)制性”。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對(duì)這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識(shí)別人臉的重要特征，這些特征被稱(chēng)為幾何特征?；谥R(shí)的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

非接觸性：用戶(hù)不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像。
合肥考試中心超寬動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別簽到門(mén)禁系統(tǒng)人臉圖像匹配與識(shí)別寬動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別

人臉識(shí)別就是將待識(shí)別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較，根據(jù)相似程度對(duì)人臉的身份信息進(jìn)行判斷。這一過(guò)程又分為兩類(lèi)：一類(lèi)是確認(rèn)，是一對(duì)一進(jìn)行圖像比較的過(guò)程，另一類(lèi)是辨認(rèn)，是一對(duì)多進(jìn)行圖像匹配對(duì)比的過(guò)程。
人臉圖像匹配與識(shí)別：提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過(guò)設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)相似度超過(guò)這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出。
技術(shù)流程

人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過(guò)攝像鏡頭采集下來(lái)，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)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(dāng)用戶(hù)在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶(hù)的人臉圖像。
人臉檢測(cè)：人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測(cè)就是把這其中有用的信息挑出來(lái)，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。

人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括四個(gè)組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別。