人脸识别技术

人脸识别技术包含三个部分：人脸检测、人脸跟踪、人脸比对

其中人脸比对如下：

面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出适合的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：

①特征向量法

该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，人脸识别系统，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。

②面纹模板法

该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像五官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。

人脸识别技术的***实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部五官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。慧美人脸识别仪是基于此技术打造的一款适用于广大用户的产品。

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慧美人脸识别系统介绍

随着科技的发展，生物识别技术成为人工智能领域的一个重要研究领域，其中，人脸识别技术已经在我们的工作生活中得到了广泛的应用，例如：手机、电脑的人脸识别锁屏，人脸识别支付，人脸识别考勤门禁等等。使用人脸识别技术的应用对人脸识别技术的精度要求非常高，慧美人脸识别系统，采用的200万像素的人脸识别硬件，识别速度小于0.3秒，门禁人脸识别系统，同时对于应用场景的不同，可实现逆光补偿、宽动态识别、LED补光技术，日夜均可使用，降低了受环境因素影响导致的不识别或识别错误等情况。

人脸识别的方法

人脸识别的方法很多，主要的人脸识别方法有：

（1）几何特征的人脸识别方法：几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。

（2）基于特征脸（PCA）的人脸识别方法：特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种***正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。

慧美人脸识别系统可根据用户群体和需求不同，监控人脸识别系统，为用户量身定做，为用户提供高效便捷识别的***方案。

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