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校园人脸识别访客技术小解密

来源: 发布时间:2020-07-29 11012 次浏览

前言:“刷脸“这个词开始不再只是幻想,已经开始慢慢走入我们的身边我们的社会,”刷脸支付“”刷脸进门“”刷脸签到”“APP刷脸登陆”“手机解锁”这些小便利都是来自人脸识别系统。慧美科技的人脸识别访客系统可以实现现在的小区管理,人脸考勤,人脸消费等等云访客的落地。
大家在身边的人脸识别看到的有很多种,这些都基于云访客的人脸算法。从而实现匹配。顺序就是从检测到人脸——人脸算法——人脸匹配(提取特征)——人脸对比——人脸验证。这样就能成功支付成功开锁。
“人脸检测(Face Detection)”的作用便是要检测出图画中人脸所在位置。
人脸检测算法的原理简略来说是一个“扫描”加“判定”的进程。即首先在整个图画范围内扫描,再逐一判定候选区域是否是人脸的进程。因而人脸检测算法的计算速度会跟图画尺度巨细以及图画内容相关。在实践算法时,我们可以通过设置“输入图画尺度”、或“最小脸尺度限制”、“人脸数量上限”的方法来加快算法。
人脸配准(Face Alignment)
人脸配准算法的输入是“一张人脸图画”和“人脸坐标框”,输出是五官要害点的坐标序列。五官要害点的数量是预先设定好的一个固定数值,常见的有5点、68点、90点等等。

当时效果的较好的一些人脸配准技术根本经过深度学习框架完结。这些办法都是依据人脸检测的坐标框,按某种事前设定规则将人脸区域抠取出来,缩放到固定标准,然后进行要害点方位的核算。其他,相对于人脸检测,或者是后边将说到的人脸特征提取的过程,人脸配准算法的核算耗时都要少许多。