人臉識別的理解

人臉識別(Face Recognition)是一種依據(jù)人的面部特征(如統(tǒng)計或幾何特征等)，自動進行身份識別的一種生物識別技術(shù)，又稱為面像識別、人像識別、相貌識別、面孔識別、面部識別等。通常我們所說的人臉識別是基于光學(xué)人臉圖像的身份識別與驗證的簡稱。

人臉識別利用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉圖像進行一系列的相關(guān)應(yīng)用操作。技術(shù)上包括圖像采集、特征定位、身份的確認和查找等等。簡單來說，就是從照片中提取人臉中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通過特征的對比輸出結(jié)果。

影響人臉識別系統(tǒng)對人臉采集的主要因素有哪些？

1.圖像大?。喝四槇D像過小會影響識別效果，人臉圖像過大會影響識別速度。非專業(yè)人臉識別攝像頭常見規(guī)定的蕞小識別人臉像素為60*60或100*100以上。在規(guī)定的圖像大小內(nèi)，算法更容易提升準確率和召回率。圖像大小反映在實際應(yīng)用場景就是人臉離攝像頭的距離。

2.圖像分辨率：越低的圖像分辨率越難識別。圖像大小綜合圖像分辨率，直接影響攝像頭識別距離。現(xiàn)4K攝像頭看清人臉的遠距離是10米，7K攝像頭是20米。

3.光照環(huán)境：過曝或過暗的光照環(huán)境都會影響人臉識別效果。可以從攝像頭自帶的功能補光或濾光平衡光照影響，也可以利用算法模型優(yōu)化圖像光線。

4.模糊程度：實際場景主要著力解決運動模糊，人臉相對于攝像頭的移動經(jīng)常會產(chǎn)生運動模糊。部分攝像頭有抗模糊的功能，而在成本有限的情況下，考慮通過算法模型優(yōu)化此問題。

5.遮擋程度：五官無遮擋、臉部邊緣清晰的圖像為蕞佳。而在實際場景中，很多人臉都會被帽子、眼鏡、口罩等遮擋物遮擋，這部分數(shù)據(jù)需要根據(jù)算法要求決定是否留用訓(xùn)練。

6.采集角度：人臉相對于攝像頭角度為正臉蕞佳。但實際場景中往往很難抓拍正臉。因此算法模型需訓(xùn)練包含左右側(cè)人臉、上下側(cè)人臉的數(shù)據(jù)。工業(yè)施工上攝像頭安置的角度，需滿足人臉與攝像頭構(gòu)成的角度在算法識別范圍內(nèi)的要求。

人臉識別門禁怎么使用？

在使用人臉識別門禁系統(tǒng)之前，提前將用戶的人臉信息錄入到人臉識別門禁的后臺系統(tǒng)當中，完成用戶進出通過的刷臉登記，實現(xiàn)用戶信息和權(quán)限的綁定與結(jié)合。改變以往的打卡進出門禁，杜絕門禁卡的盜刷、替刷等情況發(fā)生，安全可靠。

當用戶進出門禁時，無需使用智能門禁卡和觸控密碼，只需直視人臉識別門禁設(shè)備就可以快速識別，高清視屏顯示，自動抓取人臉，準確提示識別結(jié)果，識別無誤后即可通過門禁，簡單便捷，有效杜絕了閑雜人等隨意進出門禁。在人員身份識別驗證方面，可以根據(jù)用戶需求，可以設(shè)置為人臉識別 密碼、人臉識別、密碼等三種門禁進出方式，方便用戶便捷選擇。人臉識別門禁采用活技術(shù)，對人臉準確識別，識別速度小于1秒、誤識率小于0.001%，識別更加安全、準確。多種驗證方式實現(xiàn)用戶的自由選擇，用戶體驗更好。