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，宣城人臉識別，進而對檢測到的人臉圖像進行一系列的相關(guān)應(yīng)用操作，技術(shù)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(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時，人臉識別系統(tǒng)，采集設(shè)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(guān)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(quán)的方式將弱分類器構(gòu)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(gòu)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(wù)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(shè)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。 

人臉識別的應(yīng)用優(yōu)勢

相比于其他識別技術(shù)，人臉識別的應(yīng)用優(yōu)勢明顯，主要集中在三個方面：

一是自然性，即指該識別方式同人類(包括其它生物)進行個體識別時所利用的生物特征相同，是通過觀察比較人臉區(qū)分和確認身份;具有自然性的識別還有語音識別和體形識別，而指紋識別和虹膜識別等因人類或其他生物不能通過此類生物特征區(qū)別個體所以不具備自然性;

二是非強制性，被識別的人臉圖像信息可以主動獲取而不被被測個體察覺，人臉識別是利用可見光獲取人臉圖像信息，而不同于指紋識別或者虹膜識別需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者利用紅外線采集虹膜圖像等;

三是非接觸性，火車站人臉識別，相比較其他生物識別技術(shù)而言，人臉識別是非接觸的，用戶不需要和設(shè)備直接接觸，而同時能夠滿足在實際應(yīng)用場景下進行多個人臉的分揀、判斷及識別。

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，人臉識別一體機，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(guān)工作人員和授權(quán)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(quán)鏈接訪問。

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