人臉識別解決方案全套合集

一、人臉辨認最新技術解析

人臉辨認技術現在比較普遍，雖然不屬于特殊高端的AI技術，卻稱得上是一個十分適用且廣受喜愛的一項人工智能技術。是通過深度學習將人臉模型特征搜集入庫，再與人臉、人證、圖像進行核對，在人員管控和人員甄別上，人臉辨認系統解決方案被廣泛應用，它的適用價值也是不可小覷。

【人臉辨認解決方案全套】-方案365-【300+行業全套解決方案】

1、人臉檢測

人臉檢測在實際中主要用于人臉辨認的預處理，即在圖像中正確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征非常豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征完成人臉檢測。

2、人臉比對系統

人臉比對系統基于深度學習算法，對人臉特征數據提取入庫并根據平臺業務需求進行實時比對辨認和時分人臉檢索的應用。

3、人證比對系統

提取證件信息，與人臉做對比，判定是否是本人持有身份證。而身份證人臉辨認系統方案就是讓裝備能夠提取證件信息，并采集人臉進行對比，來判定證件是否有效，證件上的人與現在持證件人是否一致，來完成人證合一，防止身份證被他人盜用或冒用的情景發生。

二、人臉辨認工作原理流程

人臉辨認系統主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與辨認。

1、人臉圖像采集及檢測

人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集裝備的拍攝范圍內時，采集裝備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。

人臉檢測

：人臉檢測在實際中主要用于人臉辨認的預處理，即在圖像中正確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征非常豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征完成人臉檢測。主流的人臉檢測辦法基于以上特征采用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的辦法，它把一些比較弱的分類辦法合在一起，搭配出新的很強的分類辦法。人臉檢測過程中運用Adaboost算法選擇出一些最能代表人臉的矩形特征（弱分類器），按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將練習得到的若干強分類器串聯組成一個級連接構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

2、人臉圖像預處理

人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并最終服務于特征提取的過程。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接運用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光芒補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。

3、人臉圖像特征提取

人臉圖像特征提取：人臉辨認系統可運用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數 特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的辦法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征辦法；另外一種是基于代數特征或統計學習的表征辦法。

基于知識的表征辦法主要是根據人臉器官的外形描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數據，其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為辨認人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的辦法和模板匹配法。

4、人臉圖像匹配與辨認

人臉圖像匹配與辨認：提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。人臉辨認就是將待辨認的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較，根據相似程度對人臉的身份信息進行判定。這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一進行圖像比較的過程，另一類是識別，是一對多進行圖像匹配對比的過程。。

三、人臉辨認解決方案最新全套文件合集-目錄

- 001-國家標準規范 - 002-行業解決方案 - 003-配置報價合同招投標 - 004-技術學習資料 復制代碼

四、獲取 - 人臉辨認全套解決方案

溫馨提示：人臉辨認等，300+行業全套解決方案，每月不定時更新。

【人臉辨認解決方案全套】-方案365-【300+行業全套解決方案】

來源:雪球-方案365