人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像采集及检测人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过---镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到---的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用adaboost学习算法,adaboost算法是一种用来分类的方法,它把一些比较弱的分类方法合在一起,手机打卡考勤,组合出新的很强的分类方法。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。
人脸识别产品已广泛应用于金融,边检、---、航天、电力、工厂、教育、及众多企---等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高,人脸识别技术将应用在更多的领域。
1、企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统,人脸识别防盗门等。
2、电子---及身1份证。的电子---计划一所正在加紧规划和实施。
3,---。如利用人脸识别系统和网络,在全国范围内搜捕---。
4、自助服务。
点点时光(武汉)科技有限公司是校园移动考勤信息化的,公司所推出的下一代校园移动考勤产品—签到荚,结合人脸检测、人脸、人脸识别、检测、gps定位、wifi定位、定位、锚点定位、云计算、移动互联等---技术,可有效防止考勤时困扰用户的“代签到”、“不到考勤点签到”、“需排队签到”等问题。欢迎来电咨询!
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