郎溪考勤人臉識別誠信企業推薦,宣城盛宇智能

人臉識別系統通常由以下構建模塊組成：

1、人臉檢測：人臉檢測器用于尋找圖像中人臉的位置，如果有人臉，就返回包含每張人臉的邊界框的坐標。

2、人臉對齊：人臉對齊的目標是使用一組位于圖像中固***置的參考點來縮放和裁剪人臉圖像。這個過程通常需要使用一個特征點檢測器來尋找一組人臉特征點，在簡單的 2D 對齊情況中，即為尋找蕞適合參考點的蕞佳仿射變換。

3、人臉表征：在人臉表征階段，人臉圖像的像素值會被轉換成緊湊且可判別的特征向量，這也被稱為模板。理想情況下，同一個主體的所有人臉都應該映射到相似的特征向量。

4、人臉匹配：在人臉匹配構建模塊中，兩個模板會進行比較，從而得到一個相似度分數，該分數給出了兩者屬于同一個主體的可能性。

與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點：

非強制性：用戶不需要專門配合人臉采集設備，幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式沒有“強制性”；

非接觸性：用戶不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像；

并發性：在實際應用場景下可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別；

除此之外，還符合視覺特性：“以貌識人”的特性，以及操作簡單、結果直觀、隱蔽性好等特點。

人臉識別系統的幾大特征

人臉識別系統是從面部點之間的距離和比率作為特征，識別速度快，內存要求比較小，對于光照敏感度降低。

1、基于模型特征

根據不同特征狀態所具有概率不同而提取人臉圖像特征。

2、基于統計特征

將人臉圖像視為隨機向量，并用統計方法辨別不同人臉特征模式，比較典型的有特征臉、***成分分析、奇異值分解等。

3、基于***網絡特征

利用大量***單元對人臉圖像特征進行聯想存儲和記憶，根據不同***單元狀態的概率實現對人臉圖像準確識別。

人臉識別系統是根據所提取的人臉圖像特征采用相關識別算法進行人臉確認或辨別。即將已檢測到的待識別人臉與數據庫中已知人臉進行比較匹配，得出相關信息，該過程的關鍵是選擇適當的人臉表征方式與匹配策略，系統的構造與人臉的表征方式密切相關。一般根據所提特征而選擇不同識別算法進行度量，常用的包括距離度量、支持向量機、***網絡、k均值聚類等。