开封市智能人脸识别算法

⑴ 人脸识别技术是什么

人脸识别是基于人的面部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。它通过采集含有人脸的图片或视频流，并在图片中自动检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行面部识别。人脸识别可提供图像或视频中的人脸检测定位、人脸属性识别、人脸比对、活体检测等功能。虹软科技在人脸识别方面做的不错

⑵ 智能人脸识别考勤机如何工作的

智能人脸识别考勤机是一种综合区域特征分析算法、计算机图像处理技术和生物统计学原理于一体的新型门禁管理考勤系统，工作流程并不复杂。
1、通过摄像头拍摄人脸信息，进行存储作为原始对照参数，提取人像特征点，利用生物统计学分析并建立数学模型，建立人像特征模板。
2、检测考勤人员面对摄像头，智能人脸识别考勤机将提取人脸信息，与计算机中存储的模板进行匹配对比，特征点达到一定比例即可判断是同一个人。
3、判定结果成功则考勤完成，判定结果失败则无法完成考勤记录。
简单来说，智能人脸识别考勤机就是存储类考勤机，建立档案，分析识别完成考勤，主要是对比人脸特征。
智能人脸识别考勤机将正在检测的人脸作为第一人脸，录入的原始人像数据作为第二人脸，如果两张人脸图像信息一致，则识别通过。

⑶ 请教下照相机的人脸识别采用的是什么技术为什么堆出的雪人脸也可被识别上

自2001年微软的两位研究员,Paul Viola和Michael Jones发明了一种在图像中判断任意图形的框架算法,并将其应用于脸部识别之后,人脸识别的算法在多年的完善和演进中不断地进化。当今,人脸识别技术在(与单反相机和智能机相比)性能孱弱的卡片相机上也日趋完善。虽然由于专利竞争等因素,各家厂商的人脸识别算法不尽一致,但是其基本原理缺十分相似。通过图像的颜色、灰度、亮度等信息处理,先将纯色或者杂色的部分剔除,然后再在其中寻找接近眼睛、眉毛、嘴巴和鼻子等特征形状的图形,并与内置的脸部图形进行相似性比较,取出相似度在数学意义上满足条件的图形,判定为“脸”。由于现在厂商进行比对的算法不一,不单是人脸(包括图片上的人脸),甚至宠物和拟人物(例如本例中的雪人),只要有与人脸足够相似的特征,都会被识别。值得一提的是,笑脸快门采用的技术与人脸识别非常相似,只是重点更多地放在了嘴和唇部的形状判断上。
希望采纳

⑷ 人脸识别门禁怎么样准确率高吗

⑸ 人脸识别算法的难点

人脸识别算法研究已久，在背景简单的情形下，大部分算法都能很好的处理。但是，人脸识别的应用范围颇广，仅是简单图像测试，是远远不能满足现实需求的。所以人脸识别算法还是存在很多的难点。
光照
光照问题是机器视觉中的老问题，在人脸识别中的表现尤为明显，算法未能达到完美使用的程度。
姿态
与光照问题类似，姿态问题也是人脸识别研究中需要解决的一个技术难点。针对姿态的研究相对比较少，多数的人脸识别算法主要是针对正面，或接近正面的人脸图像，当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下，人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。
遮挡
对于非配合情况下的人脸图像采集，遮挡问题是一个非常严重的问题，特别是在监控环境下，往往被监控对象都会带着眼镜﹑帽子等饰物，使得被采集出来的人脸图像有可能不完整，从而影响了后面的特征提取与识别，甚至会导致人脸识别算法的失效。
年龄变化
随着年龄的变化，面部外观也在变化，特别是对于青少年，这种变化更加的明显。对于不同的年龄段，人脸识别算法的识别率也不同。
图像质量
人脸图像的来源可能多种多样，由于采集设备的不同，得到的人脸图像质量也不同，特别是对于那些低分辨率﹑噪声大﹑质量差的人脸图像如何进行有效的人脸识别是个需要关注的问题。同样的，对于高分辨图像，对人脸识别算法的影响也需要进一步研究。
样本缺乏
基于统计学习的人脸识别算法是人脸识别领域中的主流算法，但是统计学习方法需要大量的培训。由于人脸图像在高维空间中的分布是一个不规则的流行分布，能得到的样本只是对人脸图像空间中的一个极小部分的采样，如何解决小样本下的统计学习问题有待进一步的研究。
海量数据
传统人脸识别算法如PCA、LDA等在小规模数据中可以很容易进行训练学习。但是对于海量数据，这些方法其训练过程难以进行，甚至有可能崩溃。
大规模人脸识别
随着人脸数据库规模的增长，人脸算法的性能将呈现下降。

⑹ 如何人脸识别解锁手机

“刷脸”是这几年的一个热门话题，在现实生活中也随处可见，比如：智能手机的刷脸解锁，快速准确；移动支付的“刷脸支付”，安全便捷；住宅小区的刷脸门禁，消除了忘带钥匙的烦恼。

此外，手机中的智能相册，可以根据照片中的人物进行自动归类；美颜相机的特效功能，可以提供用户感兴趣的美颜效果……

那么，人脸识别在技术上究竟是如何实现的呢？它与人工智能又有怎样的关联？

人脸识别如何从无到有

人脸识别技术起始于20世纪60年代，在90年代后期开入进入应用阶段，目前已经是一类发展比较成熟的技术了。人脸识别算法的基本思路是，通过捕捉和对比分析人的“面部特征”来识别人的身份。

当我们要记住一个人时，可能会首先记住他是不是双眼皮、眼睛是什么颜色、头发是卷是直、鼻梁高低等等，这些就是所谓的“面部特征”。

但对于两个长相非常接近的人（比如一对双胞胎），人们很难用肉眼分辨，而计算机辅助人脸识别技术则能够准确、快速地辨别出两者之间的异同，这是因为人脸识别算法能够辨别和记住的“面部特征”远比肉眼所能观察到的要多很多，可以捕捉到人与人之间更细微的差异。

人脸识别，就是基于人的面部特征，用摄像机或摄像头获得含有人脸的照片（或者视频），并自动在照片（或者视频）中检测和跟踪人脸，进而对采集到的人脸进行面部识别的一系列方法。

人脸识别的过程通常分为4个步骤：人脸检测、人脸对齐、人脸编码和人脸匹配。

第一步是人脸检测。显然，在我们区分人脸之前，必须先在照片中找到人脸的位置。比如，当我们使用市面上的任何一款手机拍照时，都会发现：手机能够将人的脸部用方格自动标记出来，这就是采用了人脸检测技术。

第二步是人脸对齐。在检测出照片中的人脸的位置之后，我们经常面临的一个问题是，照片中的人脸可能是倾斜的，也可能只是个侧脸。

虽然人类可以轻松地辨识出两张面朝不同方向的同一张脸，但对于电脑来说，它经常会认为这是两个完全不同的身份。

因此，我们需要找到人脸上的特征（如眼睛、鼻子、嘴等），并通过几何变换（如旋转、缩放等）将这些特征挪到对应的位置上，完成人脸对齐。

第三步是人脸编码。最直接的方法就是把我们检测并对齐的未知人脸，与我们已经标注了的人脸图片进行比较。如果未知面孔与一个以前标注过的面孔非常相似，那它极有可能就是同一个人。

但这种方法是无法在短时间内识别出海量照片中的人脸的，因此，我们就需要程序员利用人工智能技术，在计算机中训练一个神经网络，将同一个人的两张不同的面部照片与另外一个人的面部照片同时输入电脑中的神经网络，让它做出判断，并不断重复这个过程。

不断训练的过程中，程序员会让输入的同一个人的两张照片差异值缩小，这样一来计算机就可以学习到这个人脸部到底具有什么特征。

在实际识别的时候，人们会预先将所有人的面部图像放入人脸数据库中，再将我们想要查找的人脸利用机器学习中的比对方法（如KNN分类器）与人脸库中的数据对比。