人臉識(shí)別系統(tǒng)的人臉建模與檢索
系統(tǒng)可以將登記入庫(kù)的人像數(shù)據(jù)進(jìn)行建模提取人臉的特征，并將其生成人臉模板(人臉特征文件)保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中。在進(jìn)行人臉?biāo)阉鲿r(shí)(搜索式)，將的人像進(jìn)行建模，再將其與數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有人的模板相比對(duì)識(shí)別，終將根據(jù)所比對(duì)的相似值列出相似的人員列表。

三峽秭歸縣于2011年8月啟動(dòng)"人臉識(shí)別系統(tǒng)"，建立了退休人員動(dòng)態(tài)信息庫(kù)。每年9月至次年3月進(jìn)行退休人員資格認(rèn)證。截止到2012年12月10日完成離退休人員認(rèn)證8135人，其中，網(wǎng)上視頻認(rèn)證194人。

人臉識(shí)別支付系統(tǒng)

2013年，中國(guó)科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院智能多媒體技術(shù)研究中心啟動(dòng)了以人臉識(shí)別為核心技術(shù)的人臉識(shí)別支付方式的研究。

截止2014年8月，該中心已經(jīng)完成了人臉識(shí)別支付系統(tǒng)的關(guān)鍵性技術(shù)研究。該中心全球的人臉數(shù)據(jù)采集陣列，能夠從91個(gè)角度對(duì)人臉同步采集，能對(duì)人臉識(shí)別影響大的多變光照、多角度、遮擋等狀態(tài)進(jìn)行優(yōu)的識(shí)別效果。智能多媒體技術(shù)研究中心的人臉識(shí)別系統(tǒng)已應(yīng)用在邊檢站自動(dòng)通關(guān)系統(tǒng)、動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別考勤機(jī)、多屬性動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別系統(tǒng)等。在此基礎(chǔ)上，中心研發(fā)出了人臉識(shí)別移動(dòng)支付系統(tǒng)，已能夠?qū)崿F(xiàn)支付只需"刷臉卡"。

人臉識(shí)別的人臉檢測(cè)

面貌檢測(cè)是指在動(dòng)態(tài)的場(chǎng)景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法:

①參考模板法

設(shè)計(jì)一個(gè)或數(shù)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人臉的模板，然后計(jì)算測(cè)試采集的樣品與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度，并通過(guò)閾值來(lái)判斷是否存在人臉;

②人臉規(guī)則法

由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測(cè)試樣品是否包含人臉;

③樣品學(xué)習(xí)法

這種方法即采用模式識(shí)別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，即通過(guò)對(duì)面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類(lèi)器;

④膚色模型法

這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對(duì)集中的規(guī)律來(lái)進(jìn)行檢測(cè)。

⑤特征子臉?lè)?br />
這種方法是將所有面像集合視為一個(gè)面像子空間，并基于檢測(cè)樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

值得提出的是，上述5種方法在實(shí)際檢測(cè)系統(tǒng)中也可綜合采用。

人臉識(shí)別的人臉比對(duì)

面貌比對(duì)是對(duì)被檢測(cè)到的面貌像進(jìn)行身份確認(rèn)或在面像庫(kù)中進(jìn)行目標(biāo)搜索。這實(shí)際上就是說(shuō)，將采樣到的面像與庫(kù)存的面像依次進(jìn)行比對(duì)，并找出佳的匹配對(duì)象。所以，面像的描述決定了面像識(shí)別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法

人臉識(shí)別技術(shù)的核心實(shí)際為"局部人體特征分析"和"圖形/神經(jīng)識(shí)別算法。"這種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對(duì)應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識(shí)別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中所有的原始參數(shù)進(jìn)行比較、判斷與確認(rèn)。一般要求判斷時(shí)間低于1秒。

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