人臉識別一體機有哪些優(yōu)勢？

蕪湖一路機電的人臉識別一體機具有以下七大優(yōu)勢：

1.先進性：采取獨特的混合人臉識別算法，識別精度更高，識別速度更快。

2.多樣化：支持數(shù)據(jù)來源的多樣化，動態(tài)人臉捕抓、手機拍攝、攝像機抓取，照片掃描等多種方式；支持現(xiàn)場捕抓照片與數(shù)據(jù)庫中照片自動匹配檢索；

3.低成本化：合理配置和選取合適的產(chǎn)品軟硬件型號，使整個系統(tǒng)穩(wěn)定、、可靠、低成本運行。

4.快速化：普通照片中提取人臉特征值，極大地降低了數(shù)據(jù)存儲空間，加快了比對查詢速度，單臺計算機對比速度為每秒5～300萬張（因選用的面紋模板而異）；

5.方便性：完善的照片比對功能，比對方式多，比對準確率高，比對速度快，支持全局人臉識別和分部人臉部件的人臉識別（化裝問題），系統(tǒng)操作清晰，相關工作人員和授權用戶都能方便的使用系統(tǒng)。

6.實用性：適合于各國人種，不受種族膚色及性別的影響，不受面部表情，胡須和發(fā)型等變化的影響。

7.簡易性：支持現(xiàn)場捕抓照片與庫中照片自動匹配檢索照片庫的授權鏈接訪問。

人臉識別的應用

想必大家在乘坐火車時也發(fā)現(xiàn)了國內(nèi)一些火車站安裝了人臉識別系統(tǒng)，與之前的工作人員“人證核對”的環(huán)節(jié)相比，人臉識別顯得更加人性化和率，同時也節(jié)約了大量人力成本，特別是在春運、暑運以及客運高峰期，人臉識別顯然更加具有優(yōu)勢。國內(nèi)很多人接觸人臉識別大概就是從火車站了解的，的確，火車站為人臉識別的商用進度起到了推進器的作用，也為人臉識別的廣泛應用奠定了基礎。

起初由于人臉識別技術的不完善，以及相關設備價格昂貴，而且對場地、改造、安裝、調(diào)試、維護的要求較高，所以，全國只有部分大型城市的火車站安裝了人臉識別系統(tǒng)。人臉識別技術的發(fā)展非常迅速，在識別準確率、識別效率、硬件尺寸等方面都有了很大進步。市場上常規(guī)人臉識別設備已經(jīng)可以達到秒識別效率和98％的識別準確率，從這個參數(shù)上講，已經(jīng)和全球最先進的人臉識別技術相差無幾，中國人臉識別產(chǎn)品早已經(jīng)打破了國外的技術壟斷。

人臉識別的研究不斷深入，研究者開始關注面向真實條件的人臉識別問題，主要包括以下四個方面的研究：

1）提出不同的人臉空間模型，包括以線性判別分析為代表的線性建模方法，以Kernel方法為代表的非線性建模方法和基于3D信息的3D人臉識別方法。

2）深入分析和研究影響人臉識別的因素，包括光照不變?nèi)四樧R別、姿態(tài)不變?nèi)四樧R別和表情不變?nèi)四樧R別等。

3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face, LBP Face等）和深度學習方法。

4）利用新的數(shù)據(jù)源，例如基于視頻的人臉識別和基于素描、近紅外圖像的人臉識別。

人臉識別的一般流程

人臉識別利用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉圖像進行一系列的相關應用操作，技術上包括圖像采集、特征定位、身份的確認和查找等等。簡單來說，就是從照片中提取人臉中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通過特征的對比輸出結(jié)果。人臉識別的一般流程：

一、人臉采集：  

不同的人臉圖像通過攝像鏡頭采集得到，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同位置、不同表情等，當采集對象在設備的拍攝范圍內(nèi)時，采集設備會自動搜索并拍攝人臉圖像。   

二、人臉檢測方法  

在圖像中準確標定出人臉的位置和大小，并把其中有用的信息挑出來（如直方圖特征、顏色特征、模板特征等），然后利用信息來達到人臉檢測的目的。關鍵點檢測是自動估計人臉圖片上臉部特征點的坐標。   

主流方法：  基于檢測出的特征采用Adaboost學習算法挑選出一些代表人臉的矩形特征（弱分類器），按照加權的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結(jié)構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。   

三、人臉圖像預處理  由于系統(tǒng)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矯正、噪聲過濾等圖像預處理，并終服務于特征提取的過程。  

主要預處理方法有：人臉對準，人臉圖像的光線補償，灰度變換、直方圖均衡化、 化、幾何校正、中值濾波以及銳化等。   四、人臉特征提取  人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。

五、匹配與識別  提取的人臉特征值數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存貯的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值參數(shù)，將相似度與這一閾值進行比較，來對人臉的進行判斷。