








傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)主要是基于可見光圖像的人臉識(shí)別,這也是人們熟悉的識(shí)別方式,已有30多年的研發(fā)歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷,尤其在環(huán)境光照發(fā)生變化時(shí),識(shí)別效果會(huì)急劇下降,無(wú)法滿足實(shí)際系統(tǒng)的需要。解決光照問(wèn)題的方案有三維圖像人臉識(shí)別,和熱成像人臉識(shí)別。但這兩種技術(shù)還遠(yuǎn)不成熟,識(shí)別效果不盡人意。迅速發(fā)展起來(lái)的一種解決方案是基于主動(dòng)近紅外圖像的多光源人臉識(shí)別技術(shù)。它可以克服光線變化的影響,已經(jīng)取得了的識(shí)別性能,在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過(guò)三維圖像人臉識(shí)別。這項(xiàng)技術(shù)在近兩三年發(fā)展迅速,使人臉識(shí)別技術(shù)逐漸走向?qū)嵱没H四樑c人體的其它生物特征(指紋、虹膜等)一樣與生俱來(lái),它的性和不易被的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提,與其它類型的生物識(shí)別比較人臉識(shí)別具有如下特點(diǎn):非強(qiáng)制性:用戶不需要專門配合人臉采集設(shè)備,幾乎可以在無(wú)意識(shí)的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像,這樣的取樣方式?jīng)]有“強(qiáng)制性”;非接觸性:用戶不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像;
并發(fā)性:在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識(shí)別;

識(shí)別數(shù)據(jù)人臉識(shí)別需要積累采集到的大量人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù),用來(lái)驗(yàn)證算法,不斷提高識(shí)別準(zhǔn)確性,這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫(kù)、麻省理工學(xué)院生物和計(jì)算學(xué)習(xí)中心人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)、埃塞克斯大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子工程學(xué)院人臉識(shí)別數(shù)據(jù)等。配合程度現(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。比如,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。
您好,歡迎蒞臨冠宇現(xiàn)代,歡迎咨詢...
![]() 觸屏版二維碼 |