人脸识别行业解决方案,人脸识别系统应用开发解决方案

人脸识别行业解决方案，人脸识别系统应用开发解决方案
[本文由汇新云李先生编辑/人脸识别系统应用开发搜索微信：huixinyunit]
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
人脸识别基本步骤
1、图像采集和检测
不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。
2、图像预处理
对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。
3、特征提取
人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。
4、降维
不同的特征表达方法与维数大小会直接影响人脸识别的识别率，通常在同样的特征表达方式下，维数越高其识别率也将越高。但是特征提取的维数大小将直接影响人脸识别系统的实时性，维数越高其识别时间会越长，实时性会越低。目前广泛使用的降维算法有PCA算法等。
5、特征匹配
提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。
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