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发布单位:点点时光(武汉)科技有限公司  发布时间:2023-5-11












人脸图像特征提取:人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据,其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸检测过程中使用adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器),按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器,再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器,有效地提高分类器的检测速度。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成,对这些局部和它们之间结构关系的几何描述,可作为识别人脸的重要特征,这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。






人脸识别考勤机将射频及光学感应技术和数码---技术相互结合,在用指纹或感应卡打卡的同时,自动拍摄员工的图像信息并记录在案,通过后台管理软件可以查看、比对每一笔打卡记录的人员图像,从而有效杜绝考勤中的替打卡现象。正是由于这种特性,人脸识别考勤机既有---机的防替打卡特性,又有感应考勤机的优点。人脸识别考勤机与---机相比具有以下一些优势:由于---机对环境和考勤人员皮肤的要求都---,当空气干燥、皮肤脏、蜕皮等情况就无法识别,而且读头容易磨损。出勤明细:统计工作时间迟到、早退缺以及请假、加班、外出和出差等信息。这些原因使得考勤机寿命短,维护成本高。 而人脸识别考勤机是识别人的头像信息,识别时不受环境、人员因素的影响。









---识别考勤机 在人脸识别中,由一组特征脸基图象张成一个特征脸子空间,任何一幅人脸图象(减去平均人脸后)都可投影到该子空间,得到一个权值向量。计算此向量和训练集中每个人的权值向量之间的欧式距离,取距离所对应的人脸图像的身份作为测试人脸图像的身份。人脸本质上是 3d 空间中的一个表面,所以原则上用 3d 模型能---地表征人脸,---是处理人脸的各种变化,如姿势、光照等。 blanz 等人提出了一种基于 3d 形态模型的方法,该方法将形状和纹理用模型参数编码,同时提出了一个能从单张人脸图像还原模型参数的算法。形状和纹理参数可用来进行人脸的识别。人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。为了处理由于这些参数导致的图像之间差异的---情形,通常是预先产生一个通用的模型。而进行图像分析时,给定一张新的图像,一般的做法是用通用模型去拟合新的图像,从而根据模型来参数化新的图像。







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