A. 面部識別的原理是什麼
面部識別軟體可歸入名為生物識別的一大類技術。生物識別技術使用生物信息來驗證身份。生物識別背後的理論是:我們的身體包含一些獨一無二的特徵,可以使用它們將我們與他人區分開。除了面部識別之外,生物識別身份驗證方法還包括:
指紋掃描
視網膜掃描
語音識別
面部識別方法有多種,但是通常涉及捕獲、分析和對比等一系列步驟,將你的面孔與資料庫中存儲的圖像進行對比。以下是FaceIt 系統用於捕獲和對比圖像的基本過程:
為了確定某人的身份,面部識別軟體將新近捕獲的圖像與資料庫中存儲的圖像進行對比。
檢測——當系統連接到視頻監視系統後,識別軟體會在攝影機的視野中搜尋面部信息。如果在視野中存在一張面孔,它會在幾分之一秒的時間內檢測到它。它使用多尺度演算法以低解析度搜索麵部圖像。(演算法是提供一組指令以完成特定任務的一個程序)。系統只有在檢測到類似頭部的形狀後,才切換到高解析度搜索。
對齊——一旦檢測到面部圖像,系統會確定頭部的位置、大小和姿態。只有在面部與攝像機至少成35度角的情況下,系統才會記錄它。
標准化——頭部圖像經過縮放和旋轉,以便能記錄和映射到相應的大小和姿態。無論頭部的位置如何以及相距攝像機的距離有多遠,都可以執行標准化過程。光線不會對標准化過程產生影響。
表示——系統將面部數據轉換成一個唯一的代碼。通過編碼,可以更加容易地將新近捕獲的面部數據與存儲的面部數據進行比較。
匹配——將新捕獲的面部數據與存儲的數據進行對比,並(在理想情況下)鏈接到至少一個已存儲的面部圖像。
FaceIt面部識別系統的核心是局部特徵分析(LFA)演算法。這是系統在對面孔進行編碼時使用的數學技術。系統對面孔進行測量,並生成一個面紋,即面部的唯一數字代碼。在存儲了面紋之後,系統會將它與資料庫中存儲的成千或成百萬的面紋數據進行對比。每個面紋都存儲為一個84位元組的文件。
面部識別系統通過使用面部識別軟體,警察可以縮放攝像機畫面並拍攝某個面孔。
系統可以用每分鍾6000萬張面孔的速度對內存中的面紋數據進行匹配,對於硬碟中的面紋數據,每分鍾可以匹配1500萬張面孔。在進行對比時,系統會用介於1到10之間的一個值來表示對比結果。如果該值大於預先定義的閾值,則宣布找到一個匹配結果。然後,操作人員可以查看被宣布為匹配項的兩張照片,確定計算機的工作是否准確。
與其他生物識別技術一樣,面部識別被認為是一種會在不遠的將來得到廣泛使用的技術。在下一節中,我們將介紹它現在的使用情況。FaceIt這樣的面部識別軟體的主要用戶一直是一些執法機構,它們使用這些系統在擁擠的人群中捕獲隨機出現的面孔。然後,將這些面孔與資料庫中犯罪分子的照片進行對比。
除了進行執法和安全監視之外,面部識別軟體還有其他幾個用途,包括:
消除投票欺詐
取款身份驗證
計算機安全
B. 如何只看面部判斷性別、年齡
不是自吹,我平時以我的眼光判斷一個人的年齡,誤差不差2歲。
看男看女,基本相同。具體說,發型,不是看白發多少(現在白發年輕化,也有染發),臉部五官輪廓,歲月會印在臉上,皺紋多少,深淺是其中之一,身材(側重腰圍,女性也要看副乳部位,夏天穿衣少更明顯),走路姿態,穿衣裝束(不同年齡段,服裝款式有別,女性也多看她身上的首飾品,聽音色(年輕,中年,老年也有差別)。
以自己的眼光去觀察以上這些,綜合判斷,可以在不到3分鍾內猜出大致年齡。
應該會有人和我有相似的方法吧。不信者,不妨去試試。
C. 男性與女性的面部特徵有什麼區別
女性的臉大多數比較圓潤 從顴骨到下巴 沒有那麼菱角分明 女性臉型 顴骨下邊緣的地方 一定不能凹陷 不然看起來會很有年齡感 兩腮的地方 一定不能突出 不然臉就看起來很方 柔美不足
D. 人臉識別是怎麼組成的是怎麼運行的
很多人坐高鐵檢票時,會在檢票機上刷臉來認證自己的身份,亦或者是去超市買生活日用品結賬時,不想排長長的隊伍,最好的選擇就是刷臉結賬。這里提到的刷臉就運用到了華科雲人臉識別面部識別技術,很多人知道這項技術的存在,卻不知道如何實現的。面部識別系統,通常是由以下三個模塊組成,且由華科雲製造的人臉識別主板支撐運轉。三個模塊為:
1、面部檢測
面部檢測器是用來鎖定畫面中出現人的面部位置,如果有人的面部存在的話,就會返回含有這張面部信息的邊界框位置。
2、面部對齊
面部對齊的作用是先確定圖像中固定位置,然後進行面部圖像的縮放和裁剪。這個過程是需要一個固定的面部特徵檢測儀器來尋找面部特徵,通常是以2D對齊為主要形式,然後尋找最佳參考點來做仿射轉換。
3、面部匹配
在這個環節中,需要把獲取的面部信息與系統庫里的面部信息進行比較,從而產生相似度的分數,該分數就是為了確保是否為同一人。
單單有技術是無法支撐整個系統的運轉,這時就要提下華科雲製造的人臉識別主板。這塊主板作為除了技術外另一個核心點,是為了保證系統正常運轉,並實現各種功能支撐。不得不說,華科雲製造的硬體都是實打實的好用,就連他們解決出來的方案,也是比同行業的更好。
E. 人臉識別原理及演算法
人臉識別原理就是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像,並分離出這種面像。
人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域,其中包括人臉追蹤偵測,自動調整影像放大,夜間紅外偵測,自動調整曝光強度等技術。
人臉識別技術是基於人的臉部特徵,對輸入的人臉圖像或者視頻流 . 首先判斷其是否存在人臉 , 如果存在人臉,則進一步的給出每個臉的位置、大小和各個主要面部器官的位置信息。並依據這些信息,進一步提取每個人臉中所蘊涵的身份特徵,並將其與已知的人臉進行對比,從而識別每個人臉的身份。
一般來說,人臉識別系統包括圖像攝取、人臉定位、圖像預處理、以及人臉識別(身份確認或者身份查找)。系統輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像,以及人臉資料庫中的若干已知身份的人臉圖象或者相應的編碼,而其輸出則是一系列相似度得分,表明待識別的人臉的身份。
人臉識別是採用的分析演算法。
人臉識別技術中被廣泛採用的區域特徵分析演算法,它融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理於一體,利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特徵點,利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型,即人臉特徵模板。利用已建成的人臉特徵模板與被測者的人的面像進行特徵分析,根據分析的結果來給出一個相似值。通過這個值即可確定是否為同一人。