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发布时间:2020-08-06 10:59:00 作者:华瑞电子





智能化时代,随着人脸识别技术的进步,人脸识别考勤逐渐走进人们的视野。由于解决了IC卡丢失,指纹破皮打不上卡的问题,以及完善考勤管理制度,因此逐渐被市场接纳并普及应用。可以说,人脸识别考勤的出现,既是生物识别技术进步的使然,也是当今社会需求的必然结果。
相对于C端家庭领域,公共领域的出入门禁更倾向于采用人脸识别,而且对识别率要求没有那么高,企业一般都能接受99.7%的识别率。但是对于家庭用户来讲,由于涉及到安全隐私风险,一般很难接受人脸识别有稍微的误差。而在学校、社区、办公楼或公寓和酒店这些公共区域的出入口,一般本身部署视频监控和防盗报警等安全防控装置,相对来说安全一些。而且,的是,人脸识别可以实现同时多目标识别,避免排长队识别的拖拉,大大提升了管理和业务效率。

④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间,并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是,上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
(2)人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外,利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
(3)人脸比对
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。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法:

人脸识别系统主要包括四个组成部分:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。折叠人脸图像采集及检测人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

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