人臉檢測(cè)過程中使用Adaboost算法挑選出一些代表人臉的矩形特征(弱分類器),按照加權(quán)的方式將弱分類器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類器,再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器,東莞人臉識(shí)別,有效地提高分類器的檢測(cè)速度。人臉圖像預(yù)處理人臉圖像預(yù)處理:對(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測(cè)結(jié)果,人臉識(shí)別門禁,對(duì)圖像進(jìn)行處理并終服務(wù)于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾,往往不能直接使用,必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度校正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。
由于視頻監(jiān)控正在快速普及,眾多的視頻監(jiān)控應(yīng)用迫切需要一種遠(yuǎn)距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識(shí)別技術(shù),以求遠(yuǎn)距離快速確認(rèn)人員身份,實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警。人臉識(shí)別技術(shù)無疑是的選擇,采用快速人臉檢測(cè)技術(shù)可以從監(jiān)控視頻圖象中實(shí)時(shí)查找人臉,并與人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì),人臉識(shí)別考勤,從而實(shí)現(xiàn)快速身份識(shí)別。應(yīng)用前景生物識(shí)別技術(shù)已廣泛用于、、銀行、社會(huì)福利保障、電子商務(wù)、安全防務(wù)等領(lǐng)域。

非強(qiáng)制性:用戶不需要專門配合人臉采集設(shè)備,幾乎可以在無意識(shí)的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像,這樣的取樣方式?jīng)]有“強(qiáng)制性”;非接觸性:用戶不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像;
并發(fā)性:在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識(shí)別;
除此之外,還符合視覺特性:“以貌識(shí)人”的特性,以及操作簡單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點(diǎn)。
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