人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測(cè)就是把這其中有用的信息挑出來(lái)，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。
主流的人臉檢測(cè)方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是一種用來(lái)分類(lèi)的方法，它把一些比較弱的分類(lèi)方法合在一起，組合出新的很強(qiáng)的分類(lèi)方法。
人臉檢測(cè)過(guò)程中使用Adaboost算法挑選出一些**能代表人臉的矩形特征(弱分類(lèi)器)，按照加權(quán)投票的方式將弱分類(lèi)器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類(lèi)器。 布控型人臉識(shí)系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)多監(jiān)視庫(kù)管理。鎮(zhèn)海區(qū)直銷(xiāo)布控型人臉識(shí)別報(bào)價(jià)
強(qiáng)化迭代理論是對(duì)DLFA人臉檢測(cè)算法的有效擴(kuò)展；
**的實(shí)時(shí)特征識(shí)別理論
該理論側(cè)重于人臉實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的中間值處理，從而可以在識(shí)別速率和識(shí)別效能之間，達(dá)到比較好的匹配效果
識(shí)別數(shù)據(jù)
人臉識(shí)別需要積累采集到的大量人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)，用來(lái)驗(yàn)證算法，不斷提高識(shí)別準(zhǔn)確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫(kù)、麻省理工學(xué)院生物和計(jì)算學(xué)習(xí)中心人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)、埃塞克斯大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子工程學(xué)院人臉識(shí)別數(shù)據(jù)等。 鎮(zhèn)海區(qū)智能布控型人臉識(shí)別產(chǎn)品介紹布控型人臉識(shí)別系統(tǒng)采用人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)。
實(shí)現(xiàn)人臉抓拍，同時(shí)與嫌疑人數(shù)據(jù)庫(kù)和重點(diǎn)人員數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行特征比對(duì)，如超過(guò)相似閥值立即語(yǔ)音報(bào)警和通知
通過(guò)警務(wù)通拍照和內(nèi)置讀卡器迅速獲取人員的身份信息，驗(yàn)證是否重點(diǎn)人員；
可建立人口庫(kù)、在逃庫(kù)、前科庫(kù)等海量級(jí)別人員數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)智能終端的拍照和讀卡器，以及系統(tǒng)后臺(tái)提供的海量大數(shù)據(jù)極速特征搜索功能，實(shí)現(xiàn)人臉抓拍和實(shí)時(shí)比對(duì)
可按照條件查詢一定時(shí)間段的報(bào)警信息和統(tǒng)計(jì)信息（時(shí)間、地點(diǎn)、報(bào)警人員的現(xiàn)場(chǎng)照片和數(shù)據(jù)庫(kù)照片比對(duì)），方便研判和分析
直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。
人臉圖像特征提取
人臉圖像特征提取：人臉識(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺(jué)特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。人臉特征提取的方法歸納起來(lái)分為兩大類(lèi)：一種是基于知識(shí)的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。
基于知識(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來(lái)獲得有助于人臉?lè)诸?lèi)的特征數(shù)據(jù)。 布控型人臉識(shí)系統(tǒng)可以靈活選擇目標(biāo)庫(kù)進(jìn)行布控。
視頻流接入處理服務(wù)器、圖片流接入處理服務(wù)器等。
人臉識(shí)別系統(tǒng)架構(gòu)分析
人臉識(shí)別系統(tǒng)架構(gòu)分為內(nèi)網(wǎng)和專網(wǎng)兩個(gè)部分。其中內(nèi)網(wǎng)的人像應(yīng)用平臺(tái)，主要負(fù)責(zé)區(qū)域特色主題庫(kù)和個(gè)性化采集人像庫(kù)的特征提取、建庫(kù)，以及與其他部署單元的聯(lián)動(dòng)功能；專網(wǎng)的人像識(shí)別前置服務(wù)主要負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)視頻分析、人臉照片結(jié)構(gòu)化、人像比對(duì)計(jì)算、路人數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和路人檢索等功能，承擔(dān)主要的計(jì)算功能。
人臉布控流程分析
省級(jí)單位從內(nèi)網(wǎng)省級(jí)人像比對(duì)系統(tǒng)下發(fā)布控業(yè)務(wù)指令及布控人員信息。 布控型人臉識(shí)別實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)部署、遠(yuǎn)程指揮、多方聯(lián)動(dòng)、智能化布控安檢。鎮(zhèn)海區(qū)智能布控型人臉識(shí)別報(bào)價(jià)
布控型人臉識(shí)別后方設(shè)備隱蔽性強(qiáng)，可以在公眾場(chǎng)合操作。鎮(zhèn)海區(qū)直銷(xiāo)布控型人臉識(shí)別報(bào)價(jià)
人臉識(shí)別
人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和追蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部識(shí)別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。
發(fā)展歷史
人臉識(shí)別系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)60年代，80年代后隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進(jìn)入初級(jí)的應(yīng)用階段則在90年后期，并且以美國(guó)、德國(guó)和日本的技術(shù)實(shí)現(xiàn)為主；人臉識(shí)別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有前列的核心算法 鎮(zhèn)海區(qū)直銷(xiāo)布控型人臉識(shí)別報(bào)價(jià)
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