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什么是人脸识别

1.人脸识别技术原理分析

人脸识别主要分为人脸检测(face detection)、特征提取(feature extraction)和人脸识别(face recognition)三个过程。

人脸检测:人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像,通常采用haar特征和Adaboost算法 训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。如果某一矩形区域通过了级联分类器,则被判别为人脸图像。

特征提取:特征提取是指通过一些数字来表征人脸信息,这些数字就是我们要提取的特征。

常见的人脸特征分为两类,一类是几何特征,另一类是表征特征。几何 特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系,如距离、面积和角度等。由于算法利用了一些直观的特征,计算量小。不过,由于其所需的特征点不能精确选择,限制了它的应用范围。另外,当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时,特征变化较大。所以说,这类算法只适合于人脸图像的粗略识别,无法在实际中应用。表征特征利用人脸图像的灰度信息,通过一些算法提取全局或局部特征。其中比较常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先将 图像分成若干区域,在每个区域的像素640x960邻域中用中心值作阈值化,将结果看成是二进制数。

这里提到的人脸识别是狭义的人脸识别,即将待识别人脸所提取的特征与数据库中人脸的特征进行对比,根据相似度判别分类。而人脸识别又可以分为两个大类:一类是确认,这是人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程,回答你是不是你的问题;另一类是辨认,这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹 配的过程,回答你是谁的问题。显然,人脸辨认要比人脸确认困难,因为辨认需要进行海量数据的匹配。常用的分类器有最近邻分类器、支持向量机等。与指纹应用方式类似,人脸识别技术目前比较成熟的也是考勤机。因为在考勤系统中,用户是主动配合的,可以在特定的环境下获取符合要求的人脸。这就为人脸 识别提供了良好的输入源,往往可以得到满意的结果。但是在一些公共场所安装的视频监控探头,由于光线、角度问题,得到的人脸图像很难比对成功。这也是未来 人脸识别技术发展必须要解决的难题之一。


2.人脸识别技术特点

人脸与人体的其它生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来,它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提,与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点:

  • 非强制性:用户不需要专门配合人脸采集设备,几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像,这样的取样方式没有"强制性";

  • 非接触性:用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像;

  • 并发性:在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别;

    除此之外,还符合视觉特性:"以貌识人" 的特性,以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。


3、人脸识别技术应用前景

  • 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。

  • 电子护照及身份证。这或许是未来规模最大的应用,国际民航组织(ICAO)已确定,从2010年起,其118个成员国家和地区,必须使用机读护照,人脸识别技术是首推识别模式,该规定已经成为国际标准。

  • 公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络,在全国范围内搜捕逃犯。

  • 自助服务。如银行的自动提款机,如果用户卡片和密码被盗,就会被他人冒取现金。如果同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。

  • 信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。


二、解决方案——智慧银行人脸识别解决方案

智慧银行人脸识别解决方案,以用户体验为中心,依托智能动态人脸识别人证核实管理系统、人脸识别酬勤记录系统、尊享身份管理系统、门禁管理系统、视频预警系统等技术支撑,打造更安全、更便捷的智慧金融服务体系。

智慧银行人脸识别解决方案以用户体验为中心,依托智能动态人脸识别人证核实管理系统、人脸识别酬勤记录系统、尊享身份管理系统、门禁管理系统、视频预警系统等技术支撑,打造更安全、更便捷的智慧金融服务体系。

实现柜台实名开户、远程实名开户、实名支付等人证核实,智能门禁,智能考勤,访客记录,贵宾识别,理财信息广告精准推送等系列尊享服务,确保资金交易安全、管理优化,业务便捷、服务周到,是银行拓宽业务领域,重塑服务流程,提升服务品质,增强市场竞争力的重要手段。


方案特点:

  • 高准确度,离线工作:世界领先的算法,彻底解决跨年龄问题、小图片识别问题,无需连接公安访问证件大图,也可以100%识别证件真伪、是否本人。

  • 黑名单预警,门禁控制:首创黑名单预警、白名单自动识别开门,有效保障客户人身财产安全。

  • 分级管理,人脸查询:由于采集数据小,存储没有压力,采用前端、终端、平台三级存储,方便事后快速查询、数据备份。二次业务办理时,可快速识别。

  • 快速识别,语音提示:独创的人脸识别算法,最快0.2秒判定是否本人,组合多种识别模式满足不同场景使用需求。可配合额外的语音播报,让识别者易操作、快速通过。

  • 可见光线,多人识别:基于深度学习的可见光人脸识别技术,对环境要求不高,满足各种有光线条件使用,符合人眼习惯,同时可以识别10人以上。

  • 系统组网,数据分析:成熟产品系统级应用解决方案,让每一个识别设备都是数据采集终端,为大数据分析、事件预警、事故预防提供有效数据。




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