据了解,初期的人脸识别技术对周围的光线环境敏感,人体面部的头发、饰物等遮挡物,人脸变老等因素也是人脸识别技术的不足所在。刘东培说,光电研究院研发的“人脸识别系统”,采用*的“高维纹理特征统计概率算法”解决了这一问题,使设备对环境光线变化有着高适应性,并且设备识别过程不受被测者姿态、表情、妆容等表象特征的影响,同时具备人脸姿态矫正、深度学习功能。当人脸上下左右倾斜在40度以内时,对于人脸的变化,包括表情、胡须、眼镜、发型、年龄等,算法均具有良好的适应性,不影响识别准确度,这从根本上解决了人脸识别技术的实用性问题。在人脸测评试点单位测评中,该“人脸识别系统”录入测试人员基本信息后,测试人员以多种角度、各种光线亮度以及物品遮盖走过摄像头,但每一次都毫无例外地被该设备“捕捉”。该系统顺利通过了我国网、视频网、边界网三网联合测试,在密集、人车混合状态下综合动态识别率达到了83%,活体目标识别匹配度和识别概率都达到国内同类产品水平。
不得不承认,生活中越来越多的地方都需要动态人脸识别系统。除了上述的几种应用场景,未来还会有更多地方用到。动态人脸识别技术不需要配合采集设备,被采集者不易察觉,几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像,而且匹配准确率高,且不会疲劳 ,比人眼更可靠。
动态人脸识别是科学技术的产物,服务于社会,应用于社会。奇谷科技更是致力于人脸识别的的研究,是动态大容量人脸识别者。
人脸识别系统是人脸识别技术在生物特征识别领域的应用,旨在将人脸图像作为一种可以标识的生物特征进行编码与鉴别,目前较为广泛的应用于安防领域。由于云台摄像头的可控旋转特性,基于云台摄像头的人脸识别系统可以应用于公共区域的跟踪或教室的等。
人脸识别系统特点: A.集成了2种人脸检测算法,3种人脸识别算法,并为添加新算法提供了开放接口。 B.为系统设计的人脸信息数据库管理系统采用文档结构具有易于查询易于追加方便更新的特点,具有推广价值。 C.基于该系统设计了脆弱水印保护人脸图像数据库和保存额外信息方案,提高了安全性,丰富了人脸图像信息内容。 该研究在综合测试系统的基础上实现网络化人脸识别系统,为商业应用提供网络人脸识别原型系统。该系统中,网络传输模块只传输有用的人脸信息,与传统的系统传输压缩视频相比,大大的降低了数据传输量。 该研究以人脸识别算法综合测试系统为实验平台,以网络人脸识别系统为原型,提出了级联多模态并行计算人脸识别体系结构,该体系结构有良好的识别效率和鲁棒性。理想情况下该体系结构可以达到100%的识别率,而且良好的可扩展性使得识别速度几乎不受人脸信息数据库规模限制。
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