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    考勤人臉識別的行業須知

    發布時間:2020-10-14 13:24:02        







    人臉識別技術這些年已經發生了重大的變化。傳統方法依賴于人工設計的特征(比如邊和紋理描述量)與機器學習技術(比如主成分分析、線性判別分析或支持向量機)的組合。人工設計在無約束環境中對不同變化情況穩健的特征是很困難的,這使得過去的研究者側重研究針對每種變化類型的專用方法,比如能應對不同年齡的方法、能應對不同姿勢的方法、能應對不同光照條件的方法等。

    近段時間,傳統的人臉識別方法已經被基于卷積***網絡(CNN)的深度學習方法接替。深度學習方法的主要優勢是它們可用非常大型的數據集進行訓練,從而學習到表征這些數據的蕞佳特征。網絡上可用的大量自然人臉圖像已讓研究者可收集到大規模的人臉數據集,這些圖像包含了真實世界中的各種變化情況。使用這些數據集訓練的基于 CNN 的人臉識別方法已經實現了非常高的準確度,因為它們能夠學到人臉圖像中穩健的特征,從而能夠應對在訓練過程中使用的人臉圖像所呈現出的真實世界變化情況。

    此外,深度學習方法在計算機視覺方面的不斷普及也在加速人臉識別研究的發展,因為 CNN 也正被用于解決許多其它計算機視覺任務,比如目標檢測和識別、分割、光學字符識別、面部表情分析、年齡估計等。




    人臉識別技術的優劣勢

    人臉識別技術的優勢

    1、自然性,就是指通過觀察人們所具有的自然性的臉部生物特征來進行身份的確認,識別方式十分便捷,用戶不需要攜帶任何***或額外進行其他操作

    2、不易察覺性,被識別的人臉圖像信息能夠主動獲取,可以讓被測個體不察覺,人臉識別是利用可見光獲取人臉圖像信息,或者是紅外線與可見光融合的多光源人臉圖像識別技術。這種特殊的采集方式可以不被人察覺,不會陷于被偽裝欺騙的境地。

    3、非接觸性,相比較其他生物識別技術,人臉識別是具有非接觸的,用戶不需人臉與設備直接來接觸的,可以同時滿足多人連續進行人臉圖像信息的識別和分揀。

    4、非侵擾性,人臉識的非接觸性也為被采集者帶來非侵擾性的體驗。對人臉的采集不需要被采集者配合也不用工作人員干預。而且人臉屬于暴露在外的生物特征,對人臉的識別采集容易被大眾接受。


    人臉識別技術的劣勢

    因為人類臉部存在相似性,不同個體之間的區別不大,所有的人臉的結構都相似,在加上化妝的掩蓋及雙胞胎的天然相似性更增加識別的難度。還有就是人臉存在易變性,人臉的外形很不穩定,可以通過臉部的變化產生很多表情,而在不同觀察角度人臉的視覺圖像也不同。另外,人臉識別還受光照條件、人臉的很多遮蓋物、年齡等多方面因素的影響。








    人臉識別系統主要包括四個組成部分,分別為:人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。下面宣城盛宇小編給大家介紹一下人臉圖像預處理。

    人臉圖像預處理:對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果,對圖像進行處理并蕞終服務于特征提取的過程。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機 干擾,往往不能直接使用,必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言,其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補 償、灰度變換、直方圖均衡化、幾何校正、濾波以及銳化等。





    人臉識別系統主要包括四個組成部分,分別為:人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。下面宣城盛宇小編給大家介紹一下人臉圖像匹配與識別。


    人臉圖像匹配與識別:提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模板進行搜索匹配,通過設定一個閾值,當相似度超過這一閾值,則把匹配得到的結果輸 出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較,根據相似程度對人臉的身份進行判斷。這一過程又分為兩類:一類是確認,是一對一 進行圖像比較的過程,另一類是辨認,是一對多進行圖像匹配對比的過程。





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