人臉識(shí)別考勤軟件人臉識(shí)別系統(tǒng)準(zhǔn)確率和誤識(shí)率一般在多少?隨著科技水平的發(fā)展,基于人臉識(shí)別的門(mén)禁系統(tǒng)在社區(qū)、企業(yè)和院校的使用越來(lái)越廣泛現(xiàn)在有眾多安防設(shè)備的廠家進(jìn)入到了這個(gè)領(lǐng)域,那么他們的人臉識(shí)別系統(tǒng)中準(zhǔn)確率和誤識(shí)率有多少呢?人臉識(shí)別技術(shù)的衡量維度太多,但從技術(shù)比較,比如圖像比對(duì)級(jí)的1:1,1:N,N:N;衡量的標(biāo)準(zhǔn)和維度都不同。比如算法精確度上,國(guó)內(nèi)國(guó)外的人臉識(shí)別技術(shù)大多數(shù)在開(kāi)源OPENCV等開(kāi)源庫(kù)上進(jìn)行新規(guī)則添加(深度學(xué)習(xí)進(jìn)行疊層運(yùn)算),公司之間的識(shí)別正確率差異僅僅在小數(shù)點(diǎn)上,99.6%-99.7%提升效果并不明顯。人臉識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)構(gòu)成如圖所示使用方先將人員的照片傳輸?shù)?a href="http://m.qtxns.cn">人臉識(shí)別系統(tǒng)主機(jī)中,前端攝像頭再采集到人像后傳輸?shù)胶笈_(tái),通過(guò)各自的軟件算法比對(duì),實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別功能。就當(dāng)前產(chǎn)品技術(shù)而言,除非面對(duì)人臉相似度極高或是3D仿真面具的情況下,各主流品牌的人臉識(shí)別準(zhǔn)確率均在98%以上。14年人臉識(shí)別系統(tǒng)工程施工經(jīng)驗(yàn),如果您對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)系統(tǒng)工程有任何疑問(wèn)或需求,請(qǐng)致電或在線咨詢!也可到我們的官網(wǎng)留言咨詢、官網(wǎng):、我們7-24小時(shí)為您服務(wù)。。
人臉識(shí)別在抓拍的圖片中,車輛特征、車牌號(hào)碼、前排駕乘人員的面部特征可清晰辨識(shí) middot,高清卡口一體機(jī)實(shí)時(shí)處理高清視頻,自動(dòng)對(duì)車輛進(jìn)行抓拍及識(shí)別車輛號(hào)牌,并將識(shí)別結(jié)果、圖片/信息等上傳; middot,在抓拍的機(jī)動(dòng)車圖片中,可清晰反映車輛特征(車輛外形、車身顏色、車輛號(hào)牌);晝夜均能有效克服車窗反光,在抓拍的圖片中,前部駕乘人員的面部特征可清晰辨識(shí); middot,高清卡口一體機(jī)通過(guò)以太網(wǎng)將車輛號(hào)牌、圖片、路段號(hào)、時(shí)間等信息發(fā)送給控制中心;控制中心計(jì)算機(jī)接收到數(shù)據(jù)和圖片后,進(jìn)行處理和保存; middot,系統(tǒng)采用一體化的500萬(wàn)高清卡口一體機(jī),完成高清圖像采集、視頻分析/檢測(cè)、車牌識(shí)別等功能;符合GA/T497-2009《公路車輛智能監(jiān)測(cè)記錄系統(tǒng)通用技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》的要求,圖片信息可清晰地反映地點(diǎn)、車道、行駛方向、時(shí)間、車牌號(hào)碼、車輛類型、圖片序號(hào)等信息;且可以根據(jù)客戶需求進(jìn)行相應(yīng)修改,以滿足各種不同的需求。 交通參數(shù)采集/違章取證 1、視頻測(cè)速 可快速檢測(cè)實(shí)時(shí)通過(guò)車輛的行駛速度,原理如下。 middot,方式一:標(biāo)定卡口一體機(jī)的垂直高度和與車道的水平位置,標(biāo)定視野中的遠(yuǎn)端距離及近段距離,在平直的車道上即可實(shí)現(xiàn)視頻測(cè)速。逐幀實(shí)時(shí)處理,可得出車輛行駛的精確軌跡以及記錄車輛在所有參考點(diǎn)時(shí)間,通過(guò)計(jì)算分析,獲取車輛的行使速度; middot,方式二:通過(guò)比對(duì)實(shí)際場(chǎng)景中參照物的位置來(lái)標(biāo)定圖像中參照物的坐標(biāo)及高度,將實(shí)際場(chǎng)景還原為3D場(chǎng)景,在三維空間內(nèi)對(duì)車輛進(jìn)行視頻測(cè)速。對(duì)車輛信息實(shí)現(xiàn)逐幀實(shí)時(shí)處理,可以得出車輛行駛在攝像機(jī)視野范圍內(nèi)的精確軌跡,通過(guò)計(jì)算分析,獲取車輛的行駛速度?! ?、交通參數(shù)采集 實(shí)時(shí)采集車流量、平均時(shí)速、車頭時(shí)距、道路占有率等交通參數(shù),依據(jù)設(shè)定的時(shí)間間隔,將交通參數(shù)匯總后實(shí)時(shí)上傳控制中心??蓪?duì)車輛類型進(jìn)行判斷,在附加信息中輸出車輛類型(大、中、小型),且還可輸出車輛具體尺寸(米)車長(zhǎng)、車寬信息,方便用戶查看或信息調(diào)用。 3、車輛違章取證功能 對(duì)高清圖像中的車輛進(jìn)行檢測(cè)、鎖定、跟蹤,根據(jù)車輛運(yùn)動(dòng)軌跡與用戶定義的車道標(biāo)識(shí)線,判斷車輛是否軋線、越線、逆行等違章行為,并區(qū)分車道分隔線、雙黃線,對(duì)違章車輛進(jìn)行抓拍,取得執(zhí)法證據(jù)。 人臉特征圖檢測(cè)和提取 自動(dòng)掃描(檢測(cè))抓拍的高清圖像,使用高效的人臉檢測(cè)算法,配合先進(jìn)的目標(biāo)融合、決策策略,實(shí)時(shí)定位出其中含人臉信息的區(qū)域坐標(biāo),實(shí)現(xiàn)智能化的實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)?! ⊥ㄟ^(guò)組織大量的人臉、非人臉圖像數(shù)據(jù),應(yīng)用先進(jìn)的算法,訓(xùn)練獲得最佳的人臉表述特征,并將大量的特征按照一定結(jié)構(gòu)組織起來(lái),形成特殊的人臉特征分類器。
人臉識(shí)別系統(tǒng)廠商也針對(duì)1:N的準(zhǔn)確度做了技術(shù)深耕,百度曾宣布百度大腦的1:N人臉識(shí)別監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確率已達(dá)99.7%目前,人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)可以準(zhǔn)確定位面部的關(guān)鍵區(qū)域,還可以做到支持一定程度遮擋以及多角度人臉,活體檢測(cè)及紅外光識(shí)別技術(shù)有效阻擋了照片、手機(jī)視頻等二維人像的作弊行為,使3D人臉識(shí)別準(zhǔn)確率大幅度提升。但雙胞胎識(shí)別、整容易容前后的識(shí)別依然是人臉識(shí)別的難點(diǎn),因此需要虹膜識(shí)別等其他識(shí)別技術(shù)進(jìn)行補(bǔ)充。人臉識(shí)別技術(shù)另一個(gè)關(guān)鍵層面在于faceID庫(kù)的建立,3D人臉識(shí)別數(shù)據(jù)采集相對(duì)困難,采集數(shù)據(jù)量十分巨大,對(duì)計(jì)算機(jī)計(jì)算存儲(chǔ)能力要求較高,faceID庫(kù)的數(shù)據(jù)量是人臉識(shí)別技術(shù)算法訓(xùn)練的基礎(chǔ),數(shù)據(jù)越高,相應(yīng)的準(zhǔn)確度才會(huì)越高。各廠商仍需繼續(xù)擴(kuò)充自身的faceID庫(kù)規(guī)模?!癆I+安防”之國(guó)家安防目前平安城市、智能交通仍然是安防行業(yè)的下游應(yīng)用領(lǐng)域,與政府公安相關(guān)的交通、道路視頻監(jiān)控仍然是安防行業(yè)重要的應(yīng)用環(huán)節(jié)。作為關(guān)系到百姓日常生活的重要部門(mén),公安及安防行業(yè)的信息化、智能化提升迫在眉睫。而伴隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,國(guó)家對(duì)公安及安防相關(guān)部門(mén)持續(xù)投入并建設(shè)大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施,同時(shí)人工智能技術(shù)迭代下,技術(shù)廠商需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行算法訓(xùn)練,因此,雙方需求實(shí)現(xiàn)有效結(jié)合,人工智能技術(shù)快速在國(guó)家安防領(lǐng)域落地開(kāi)花。計(jì)算機(jī)視覺(jué)廣泛應(yīng)用于飛機(jī)場(chǎng)、火車站等公共場(chǎng)合,在大規(guī)模視頻監(jiān)控系統(tǒng)中可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)抓拍人臉、布控報(bào)警、屬性識(shí)別、統(tǒng)計(jì)分析、重點(diǎn)人員軌跡還原等功能,并做出及時(shí)有效的智能預(yù)警。且對(duì)于抓獲有作案前科慣犯幫助很大,目前多應(yīng)用于公安事前、事中、事后敏感人員布控、失蹤人員查找等。安全布防需要消耗大量的警力資源,尤其是運(yùn)動(dòng)會(huì)、國(guó)家會(huì)議、演唱會(huì)等重點(diǎn)區(qū)域和重點(diǎn)活動(dòng)的安防,而在這其中,已經(jīng)開(kāi)始出現(xiàn)人工智能產(chǎn)品的身影,包括實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、巡邏機(jī)器人、排爆機(jī)器人等,未來(lái)這些機(jī)器人也將會(huì)更多的替代傳統(tǒng)安防體系中重復(fù)且低效的工作,節(jié)省警力資源。
人證比對(duì)一體機(jī)當(dāng)干警進(jìn)入監(jiān)區(qū)時(shí),走到干警通道A門(mén)口,將IC卡放在讀卡器上,確認(rèn)后,A門(mén)口IDVR系統(tǒng)的攝像機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)的錄像并馬上捕捉該干警面像,并實(shí)時(shí)彈出在值班室監(jiān)控液晶顯示屏上,值班人員將此捕捉照片與IC卡上的個(gè)人信息進(jìn)行人力比對(duì),確定后,由值班答員開(kāi)啟A門(mén),允許此人進(jìn)入干警人員必須有意識(shí)及配合地望向門(mén)口上方攝像頭,方便捕捉面像。進(jìn)入A門(mén)后,干警用A卡在蝴蝶閘上的讀卡器刷卡,在值班室顯示器上顯示個(gè)人信息,門(mén)禁管理系統(tǒng)發(fā)指令到報(bào)警盒,報(bào)警盒立即對(duì)相對(duì)應(yīng)的儲(chǔ)卡柜發(fā)出指令,自動(dòng)彈出相對(duì)應(yīng)的儲(chǔ)卡柜,值班人員進(jìn)行人工比對(duì)后,將A卡換取B卡,值班人員開(kāi)啟B門(mén),讓干警進(jìn)入監(jiān)管區(qū)。出監(jiān)管區(qū)干警持B卡走到干警通道B門(mén)口,將IC卡放在讀卡器上,確認(rèn)后,B門(mén)口IDVR系統(tǒng)的攝像機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)的錄像并馬上捕捉該干警面像,并實(shí)時(shí)彈出在值班室監(jiān)控液晶顯示屏上,值班人員將此捕捉照片與IC卡上的個(gè)人信息進(jìn)行人力比對(duì),確定后,由值班答員開(kāi)啟B門(mén),允許此人進(jìn)入。干警人員必須有意識(shí)及配合地望向門(mén)口上方攝像頭,方便捕捉面像。進(jìn)入B門(mén)后,干警必須走到人臉識(shí)別終端前面,刷卡,并進(jìn)行人臉識(shí)別,終端將快速作識(shí)別,并同時(shí)捕捉一張彩色照片存檔,方便查詢。驗(yàn)證成功后,終端下方的液晶顯示屏將顯示該干警的卡號(hào),時(shí)間等個(gè)人信息,門(mén)禁系統(tǒng)并快速通過(guò)報(bào)警盒,自動(dòng)打開(kāi)相對(duì)應(yīng)的儲(chǔ)卡柜,以聲音提示該干警儲(chǔ)卡柜位置,值班人員取出A卡,將B卡放入儲(chǔ)卡柜,A卡發(fā)給該干警,干警方可離開(kāi)A門(mén)。如人臉識(shí)別驗(yàn)證不成功,系統(tǒng)快速將捕捉面像與數(shù)據(jù)庫(kù)中所有罪犯面像作識(shí)別,當(dāng)發(fā)現(xiàn)該人員為罪犯或其他無(wú)記錄人員時(shí),系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)出不同級(jí)別的警報(bào)。外來(lái)人員進(jìn)入外來(lái)人員進(jìn)入監(jiān)區(qū),首先必須持該人身份證到監(jiān)獄外大門(mén)的身份證識(shí)別系統(tǒng)作驗(yàn)證,當(dāng)驗(yàn)證該身份證為有效身份證時(shí),再使用門(mén)禁系統(tǒng),由值班人員配新卡臨時(shí)給外來(lái)人員,并錄入個(gè)人信息及采集5張紅外面像模板及1張彩色,并做驗(yàn)證。外來(lái)人員由干警帶領(lǐng)下由干警通道進(jìn)入監(jiān)管區(qū),干警進(jìn)入流程如上,外來(lái)人員只需跟隨干警進(jìn)入。v:shapeid=”_x0000_i1026”type=”_x0000_t75”style=‘width:9.75pt,height:3pt‘v:imagedatasrc=”file:///C:DOCUME~1ADMINI~1LOCALS~1Tempmsohtml101clip_image003.jpg”o:title=””/出監(jiān)管區(qū)。
人臉識(shí)別軟件電腦版其目的是在人群中,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)捕捉人臉影像,進(jìn)行對(duì)比識(shí)別人以自然的形態(tài)走過(guò)去,攝像頭會(huì)進(jìn)行信息的抓拍和采集,發(fā)出相應(yīng)的指令,進(jìn)行動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別并進(jìn)行與目標(biāo)照片進(jìn)行對(duì)比,完成對(duì)比過(guò)程并輸出人臉對(duì)比結(jié)果,幫助警方快速高消息的識(shí)別嫌疑人,大大提升警方辦案效率?! ?dòng)態(tài)人臉識(shí)別是不需要停駐等待,你只要出現(xiàn)在一定識(shí)別范圍內(nèi),無(wú)論你是行走還是停立,系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)進(jìn)行識(shí)別,也就是說(shuō),人以自然的形態(tài)走過(guò)去,攝像頭會(huì)進(jìn)行信息的抓拍和采集,發(fā)出相應(yīng)的指令,進(jìn)行動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別。目前,隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步,人像生物識(shí)別技術(shù)的日益成熟和完善,人像生物識(shí)別技術(shù)作為全球最前沿的生物識(shí)別技術(shù)及圖像處理技術(shù),在當(dāng)今社會(huì)公共安全防范、刑偵、技偵、網(wǎng)絡(luò)安全、金融安全等諸多領(lǐng)域?qū)l(fā)揮著獨(dú)有的不可替代的作用,是人類社會(huì)科學(xué)技術(shù)發(fā)展與進(jìn)步的里程碑?! ?dòng)態(tài)人臉識(shí)別算法。計(jì)劃應(yīng)用于公安、航空、港口、海關(guān)、銀行、大型企事業(yè)單位、大型會(huì)議活動(dòng)、高端會(huì)所、重要的街道、碼頭等場(chǎng)所的安全防范,將為當(dāng)前復(fù)雜國(guó)內(nèi)外安全形勢(shì)下的安全保衛(wèi)、安全防范帶來(lái)革命性的變革?! ?dòng)態(tài)人臉識(shí)別算法。計(jì)劃應(yīng)用于公安、航空、港口、海關(guān)、銀行、大型企事業(yè)單位、大型會(huì)議活動(dòng)、高端會(huì)所、重要的街道、碼頭等場(chǎng)所的安全防范,將為當(dāng)前復(fù)雜國(guó)內(nèi)外安全形勢(shì)下的安全保衛(wèi)、安全防范帶來(lái)革命性的變革?! ?dòng)態(tài)人臉識(shí)別的優(yōu)勢(shì) ?。?)通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)仿真人眼,符合人類的識(shí)別習(xí)慣?! 。?)不需要與設(shè)備直接接觸就能采集人臉圖像; ?。?)不需要專門(mén)配合采集設(shè)備,被采集者不易察覺(jué),幾乎可以在無(wú)意識(shí)的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像; ?。?)計(jì)算機(jī)仿真視覺(jué)準(zhǔn)確率達(dá)到99%以上,而且不會(huì)疲勞,比人眼更加可靠。。
但是,雖然Viola-Jones算法對(duì)于從正面看到的面部是一種啟示,但它無(wú)法從任何其他角度地發(fā)現(xiàn)面部這嚴(yán)重限制了它如何用于面部搜索引擎。這就是雅虎對(duì)此問(wèn)題感興趣的原因。今天,加利福尼亞州雅虎實(shí)驗(yàn)室的SachinFarfade和MohammadSaberian以及斯坦福大學(xué)附近的Li-JiaLi,揭示了一種解決問(wèn)題的新方法,即使在部分遮擋的情況下也可以在某個(gè)角度發(fā)現(xiàn)面部問(wèn)題。他們說(shuō)他們的新方法比其他方法更簡(jiǎn)單,但卻達(dá)到了的性能。Farfade和co使用一種根本不同的方法來(lái)構(gòu)建他們的模型。他們利用近年來(lái)在一種稱為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)上取得的進(jìn)步。我們的想法是使用大量帶注釋的示例數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在這種情況下,從多個(gè)角度拍攝人臉照片。為此,F(xiàn)arfade和co創(chuàng)建了一個(gè)包含200000張圖像的數(shù)據(jù)庫(kù),其中包括各種角度和方向的面部以及另外2000萬(wàn)張沒(méi)有面部的圖像。然后他們?cè)?0000次迭代中以128個(gè)圖像批量訓(xùn)練他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。結(jié)果是一種算法,即使在部分遮擋的情況下也可以從各種角度發(fā)現(xiàn)面部。
為了使人臉識(shí)別防偽性能更強(qiáng),一家企業(yè)開(kāi)發(fā)出了雙目深度防偽攝像頭雙目深度防偽攝像頭可以讓人臉識(shí)別在更多不同的環(huán)境條件下正常識(shí)別。雙目深度防偽攝像頭采用可見(jiàn)光和近紅外雙攝像頭設(shè)計(jì),可以在一秒內(nèi)完成識(shí)別,提供雙動(dòng)態(tài)的高清晰度圖像,具有強(qiáng)大的光線處理能力和環(huán)境適應(yīng)性,因此該雙目深度防偽攝像頭可以在強(qiáng)光、弱光和逆光等不同的光線條件環(huán)境下獲取可以進(jìn)行人臉識(shí)別的人臉圖像。不僅如此,雙目深度防偽攝像頭應(yīng)用了該企業(yè)自創(chuàng)的多光譜多重綠光活體防偽技術(shù),可以部署在各類桌面或柜面的應(yīng)用場(chǎng)合或整機(jī)設(shè)備,可廣泛應(yīng)用于安防、金融、教育等諸多領(lǐng)域的身份識(shí)別核驗(yàn),十分方便。雙目深度防偽攝像頭能夠有效防止被采集者通過(guò)偽裝進(jìn)行識(shí)別和攻擊,有效提升人臉識(shí)別的安全性。有著從業(yè)20年的防偽經(jīng)驗(yàn),服務(wù)過(guò)多家知名企業(yè),具有專利性的技術(shù),對(duì)于防偽防竄貨有豐富的經(jīng)驗(yàn),可以提供多種個(gè)性化的防竄貨解決方案,如有需要或希望得到進(jìn)一步了解,可致電免費(fèi)熱線電話:0755-88830778,將有專人為您提供詳細(xì)的咨詢和服務(wù)。。
NIST在2017年6月也發(fā)布過(guò)全球競(jìng)賽成績(jī),彼時(shí)人臉識(shí)別技術(shù)的最好水平為千萬(wàn)分之一誤報(bào)下識(shí)別準(zhǔn)確率95.5%時(shí)隔一年,人臉識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確率提升了75.6%,2017年這一指標(biāo)的最好水平在2018年排到了第九位。人臉識(shí)別準(zhǔn)確率大幅度提升,離不開(kāi)科技企業(yè)的努力,尤其離不開(kāi)中國(guó)科技企業(yè)。NIST把中國(guó)和俄羅斯供應(yīng)商的算法排名置于其他供應(yīng)商之上,表明中俄人臉識(shí)別準(zhǔn)確度世界領(lǐng)先。人臉識(shí)別技術(shù)屬于生物特征識(shí)別技術(shù),是對(duì)生物體(一般特指人)本身的生物特征來(lái)區(qū)分百生物體個(gè)體。人臉識(shí)別技術(shù)是指利用分析比較的計(jì)算機(jī)技術(shù)識(shí)別人臉?!艾F(xiàn)有的人臉識(shí)別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是,在用戶不配合、采集條件不理想的情況下,現(xiàn)有系統(tǒng)的識(shí)別率將陡然下降。人臉識(shí)別技術(shù)還存在著諸多的挑戰(zhàn)性問(wèn)題需要解決?!北热?,人臉比對(duì)時(shí),與系統(tǒng)中存儲(chǔ)的人臉有出入,例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對(duì)失敗。也就是說(shuō),人如果發(fā)生微小變化,系統(tǒng)可能就會(huì)認(rèn)證失敗。
人臉圖像采集及檢測(cè):1、不同的人臉圖像都能通過(guò)攝像鏡頭采集下來(lái),比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)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(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí),采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶的人臉圖像。2、人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理,即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。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)。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,對(duì)圖像進(jìn)行處理并最終服務(wù)于特征提取的過(guò)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(guò)濾等圖像預(yù)處理。對(duì)于人臉圖像而言,其預(yù)處理過(guò)程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ)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。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。
通過(guò)率=1-拒絕率也就是拒絕率越小越好。實(shí)用系統(tǒng)的通過(guò)率往往在95%以上。 特定算法下,需要設(shè)定一個(gè)閾值,作為判定相似的標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)相似度大于這個(gè)閾值時(shí),表示匹配成功,否則表示匹配失敗。設(shè)定的閾值越高,誤識(shí)率約低,通過(guò)率也越低?! 渭冎v準(zhǔn)確率是不恰當(dāng)?shù)?。業(yè)內(nèi)一般常用的是千分之一誤識(shí)率下的通過(guò)率或者拒絕率來(lái)描述算法的準(zhǔn)確率?! 』瘖y、易容、整容、偏頭等對(duì)人臉識(shí)別的干擾 如果我化妝、整容了,是不是人臉識(shí)別就不奏效了?如果我有意偏頭扭頭,通過(guò)人臉識(shí)別技術(shù)還能認(rèn)出我順利完成身份驗(yàn)證嗎?這些方法容易騙過(guò)人臉識(shí)別嗎? 人臉識(shí)別系統(tǒng)主要依據(jù)人臉提取主要器官部位的輪廓關(guān)鍵點(diǎn),并在關(guān)鍵點(diǎn)附近提取統(tǒng)計(jì)特征。這些方法更容易增加拒絕率,也就是人臉識(shí)別系統(tǒng)無(wú)法認(rèn)定為本人。但是單純靠這些方法,很難把一個(gè)人識(shí)別為另外一個(gè)特定的人。