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面部识别检测方法有多种但步骤都一样

发布时间:2021-03-25   点击次数:21次
  面部识别检测方法有多种,但是通常涉及捕获、分析和对比等一系列步骤,将某人的面孔与数据库中存储的图像进行对比。主要有以下步骤:
 
  检测--当系统连接到视频监视系统后,识别软件会在摄影机的视野中搜寻面部信息。如果在视野中存在一张面孔,它会在几分之一秒的时间内检测到它。
 
  它使用多尺度算法以低分辨率搜索面部图像。(算法是提供一组指令以完成特定任务的一个程序)。系统只有在检测到类似头部的形状后,才切换到高分辨率搜索。
 
  对齐--一旦检测到面部图像,系统会确定头部的位置、大小和姿态。只有在面部与摄像机至少成35度角的情况下,系统才会记录它。
 
  标准化--头部图像经过缩放和旋转,以便能记录和映射到相应的大小和姿态。无论头部的位置如何以及相距摄像机的距离有多远,都可以执行标准化过程。光线不会对标准化过程产生影响。
 
  表示--系统将面部数据转换成一个的代码。通过编码,可以更加容易地将新近捕获的面部数据与存储的面部数据进行比较。
 
  匹配--将新捕获的面部数据与存储的数据进行对比,并(在理想情况下)链接到至少一个已存储的面部图像。
 
  面部识别检测的核心是局部特征分析(LFA)算法。这是系统在对面孔进行编码时使用的数学技术。
 
  系统对面孔进行测量,并生成一个面纹,即面部的数字代码。在存储了面纹之后,系统会将它与数据库中存储的成千或成百万的面纹数据进行对比。
 
  每个面纹都存储为一个84字节的文件。系统可以用每分钟6000万张面孔的速度对内存中的面纹数据进行匹配,对于硬盘中的面纹数据,每分钟可以匹配1500万张面孔。
 
  在进行对比时,系统会用介于1到10之间的一个值来表示对比结果。如果该值大于预先定义的阈值,则宣布找到一个匹配结果。然后,操作人员可以查看被宣布为匹配项的两张照片,确定计算机的工作是否准确。
 
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