人臉識別是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)，它的唯一性和不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提。而人臉識別人行通道閘機系統就是把人臉識別技術(shù)和人行通道系統相結合，通過(guò)對人臉的識別作為人行通道開(kāi)啟的鑰匙。它不僅免去了忘帶鑰匙或卡的煩惱，同時(shí)因為人臉識別人行通道閘機系統無(wú)需任何介質(zhì)開(kāi)門(mén)，而節省了不少成本，如人員變動(dòng)不需要更換 IC 卡等，只需要重新對人臉信息進(jìn)行登記注冊即可;人臉識別人行通道閘機系統由于操作簡(jiǎn)單、安全、便捷、智能，且無(wú)論室內還是室外均可使用的特性，一直比“認卡不認人”的 IC 卡更具優(yōu)勢。近幾年人臉識別技術(shù)已在公安、海關(guān)、金融、軍隊、機場(chǎng)、企業(yè)等領(lǐng)域得到了廣泛的應用。有專(zhuān)家進(jìn)一步指出，人臉識別的全面應用時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，他將成為一種方便人們日常生活的重要技術(shù)。
產(chǎn)品介紹及應用場(chǎng)景: 200 萬(wàn)像素動(dòng)態(tài)脫機人像識別攝像機采用了國際先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法(CNN),是經(jīng)數千萬(wàn)次算法訓練后形成的產(chǎn)品，集圖像采集、人臉檢測、人臉跟蹤和人臉比對等功能，不僅識別率高而且識別速度快。脫機動(dòng)態(tài)人像識別機，無(wú)需行人特意配合直接識別，無(wú)需電腦控制，行人在運動(dòng)中也可識別，這大大提高了人像識別的易用性。產(chǎn)品可配套應用于市面通用的任何通道閘(翼閘、擺閘、三輥閘等)、門(mén)禁及廣告門(mén)，可直接輸出開(kāi)閘信號和韋根信號;可廣泛應用于自家門(mén)口、小區門(mén)禁、學(xué)校進(jìn)出口、道閘通道、寫(xiě)字樓、地鐵、機場(chǎng)、高鐵等場(chǎng)景。
目前小區、廠(chǎng)區等出入口最多采用的是刷卡驗證的方式，經(jīng)常出現沒(méi)有帶卡的問(wèn)題，人臉識別技術(shù)應用于出入口道閘系統，是一種更安全的身份驗證方式，我司的人臉識別攝像機可應用于門(mén)禁系統，具有識別率高，識別速度快，可適應高低溫惡劣環(huán)境等優(yōu)點(diǎn)。人臉比對成功后，相機可以直接輸出開(kāi)關(guān)信號到閘機、門(mén)禁，廣告門(mén)等設備，完成開(kāi)門(mén)動(dòng)作。
人臉識別系統原理:人臉識別系統主要包括四個(gè)組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。
1、人臉圖像采集及檢測
人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過(guò)攝像鏡頭采集下來(lái)，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶(hù)在采集設備的拍攝范圍內時(shí)，采集設備會(huì )自動(dòng)搜索并拍攝用戶(hù)的人臉圖像。
人臉檢測：人臉檢測在實(shí)際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及 Haar 特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來(lái)，并利用這些特征實(shí)現人臉檢測。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用 Adaboost 學(xué)習算法，Adaboost 算法是一種用來(lái)分類(lèi)的方法，它把一些比較弱的分類(lèi)方法合在一起，組合出新的很強的分類(lèi)方法。人臉檢測過(guò)程中使用 Adaboost 算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特征(弱分類(lèi)器)，按照加權投票的方式將弱分類(lèi)器構造為一個(gè)強分類(lèi)器，再將訓練得到的若干強分類(lèi)器串聯(lián)組成一個(gè)級聯(lián)結構的層疊分類(lèi)器，有效地提高分類(lèi)器的檢測速度。
2、人臉圖像預處理
人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進(jìn)行處理并最終服務(wù)于特征提取的過(guò)程。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進(jìn)行灰度校正、噪聲過(guò)濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過(guò)程主要包括人臉圖像的光線(xiàn)補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。
3、人臉圖像特征提取
人臉圖像特征提取：人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺(jué)特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱(chēng)人臉表征，它是對人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。人臉特征提取的方法歸納起來(lái)分為兩大類(lèi)：一種是基于知識的表征方法;另外一種是基于代數特征或統計學(xué)習的表征方法。
基于知識的表征方法主要是根據人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來(lái)獲得有助于人臉?lè )诸?lèi)的特征數據，其特征分量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關(guān)系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱(chēng)為幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。
4、人臉圖像匹配與識別
人臉圖像匹配與識別：提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過(guò)設定一個(gè)閾值，當相似度超過(guò)這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較，根據相似程度對人臉的身份信息進(jìn)行判斷。這一過(guò)程又分為兩類(lèi)：一類(lèi)是確認，是一對一進(jìn)行圖像比較的過(guò)程，另一類(lèi)是辨認，是一對多進(jìn)行圖像匹配對比的過(guò)程。
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