人臉識別系統(tǒng)在學(xué)校的應(yīng)用
現(xiàn)在很多高校都在新學(xué)期開學(xué),學(xué)生辦報到,推薦使用人臉識別系統(tǒng)對接校務(wù)系統(tǒng),學(xué)生只要刷一下臉,就可以快速完成到校報到。人臉識別一體機,雙屏設(shè)計,不但可以方便學(xué)校老師看到識別結(jié)果,同時學(xué)生也可以看到自己的識別信息。不但可以做人臉1:N識別,還可以做人證1:1的識別,即刷身份的證件,以及現(xiàn)場拍照,然后比對身份的證件內(nèi)的照片是否為同一人,以判別是否人和證件統(tǒng)一。
人臉識別一體機組成部分
我是??低暟卜拦忸^李躍華,人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分,分別為:人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。
人臉圖像采集及檢測
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(tài)圖像、動態(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)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時,采集設(shè)備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。
人臉檢測:人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預(yù)處理,即在圖像中準確標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。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來,并利用這些特征實現(xiàn)人臉檢測。
主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)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。
人證識別系統(tǒng)的系統(tǒng)背景
我是??低暟卜拦忸^李躍華,隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展,各種身份的證件造假技術(shù)不斷地提高,各企事業(yè)單位在招聘用人、訪客來訪驗證確認等工作上對辨別來人與其身份的證件上是否真的是同一個人的難度大大增加,給企業(yè)帶來很大的安全隱患,因此各單位的辨別身份的證件照片與人臉對照的技術(shù),成為安保工作中較為重要的環(huán)節(jié)之一。目前各單位身份的辨別,只處在證件的驗證真?zhèn)紊希诂F(xiàn)今的社會條件下,此種辨別方式已明顯不能滿足不斷變化的安全管理需要。