人臉識(shí)別一體機(jī)的優(yōu)點(diǎn)

我是?？低暟卜拦忸^李躍華1、指紋是人體無二的特征，并且它們的復(fù)雜度足以提供用于鑒別的足夠特征；

2、如果要增加可靠性，只需登記更多的指紋、鑒別更多的手指，可以多達(dá)十個(gè)，而每一個(gè)指紋都是無二的；

3、掃描指紋的速度很快，使用非常方便；

4、讀取指紋時(shí)，用戶必需將手指與指紋采集頭相互接觸，與指紋采集頭直接；

5、接觸是讀取人體生物特征可靠的方法；

6、指紋采集頭可以更加小型化，并且價(jià)格會(huì)更加的低廉；

人臉識(shí)別一體機(jī)組成部分

我是?？低暟卜拦忸^李躍華，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。

人臉圖像采集及檢測(cè)

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(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，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。

主流的人臉檢測(cè)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(qiáng)的分類方法。

我是?？低暟卜拦忸^李躍華，人臉識(shí)別（Face Recognition）實(shí)現(xiàn)了圖像或視頻中人臉的檢測(cè)、分析和比對(duì)，包括人臉檢測(cè)定位、人臉屬性識(shí)別和人臉比對(duì)等獨(dú)立服務(wù)模塊，可為開發(fā)者和企業(yè)提供高的性能的在線API服務(wù)，應(yīng)用于人臉AR、人臉識(shí)別和認(rèn)證、大規(guī)模人臉檢索、照片管理等各種場(chǎng)景，

功能：識(shí)別圖像中是否有人臉并給出人臉區(qū)域，進(jìn)行人臉檢測(cè)后返回檢測(cè)到的人臉矩形框坐標(biāo)。

優(yōu)勢(shì)：可支持上千個(gè)人臉的同時(shí)檢測(cè)，支持平面360度旋轉(zhuǎn)人臉檢測(cè)，支持左右90度側(cè)面人臉檢測(cè)。