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產(chǎn)品詳細(xì)介紹

2012年4月，鐵路部門公布招標(biāo)公告，對京滬高鐵安檢區(qū)域人臉識別系統(tǒng)工程進(jìn)行公開招標(biāo)，上海虹橋站、天津西站和濟(jì)南西站三個車站安檢區(qū)域?qū)惭b用于身份識別的高科技安檢系統(tǒng)人臉識別系統(tǒng)。
業(yè)內(nèi)人士透露，現(xiàn)在有的人臉識別技術(shù)在抓取出人臉后，會把焦點(diǎn)對準(zhǔn)眉骨到下顎這一倒三角區(qū)域，找出該區(qū)域的數(shù)千個點(diǎn)位，這些點(diǎn)位組成一套數(shù)學(xué)模型，通過復(fù)雜的數(shù)學(xué)方式計算人臉的相似度，因此準(zhǔn)確度很高。

2012年11月，武漢公安正構(gòu)建一套高人臉識別系統(tǒng)，建成后能在1秒鐘內(nèi)比對1億次圖像，瞬間可辨認(rèn)嫌疑人。這套系統(tǒng)主要通過安裝在城市道路路口、兩側(cè)以及公交車上的25萬個視頻探頭進(jìn)行圖像采集。視頻監(jiān)控將捕捉到的人像，與后臺數(shù)據(jù)中犯罪嫌疑人面部特征進(jìn)行比對，可在幾秒內(nèi)鎖定犯罪嫌疑人。這套系統(tǒng)將在明年3月投入實戰(zhàn)應(yīng)用。

人臉識別支付系統(tǒng)

2013年，中國科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院智能多媒體技術(shù)研究中心啟動了以人臉識別為核心技術(shù)的人臉識別支付方式的研究。

截止2014年8月，該中心已經(jīng)完成了人臉識別支付系統(tǒng)的關(guān)鍵性技術(shù)研究。該中心全球的人臉數(shù)據(jù)采集陣列，能夠從91個角度對人臉同步采集，能對人臉識別影響大的多變光照、多角度、遮擋等狀態(tài)進(jìn)行優(yōu)的識別效果。智能多媒體技術(shù)研究中心的人臉識別系統(tǒng)已應(yīng)用在邊檢站自動通關(guān)系統(tǒng)、動態(tài)人臉識別考勤機(jī)、多屬性動態(tài)人臉識別系統(tǒng)等。在此基礎(chǔ)上，中心研發(fā)出了人臉識別移動支付系統(tǒng)，已能夠?qū)崿F(xiàn)支付只需"刷臉卡"。

人臉識別被認(rèn)為是生物特征識別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域困難的研究課題之一。人臉識別系統(tǒng)的困難主要是人臉作為生物特征的特點(diǎn)所帶來的。

人臉識別的人臉檢測

面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法:

①參考模板法

設(shè)計一個或數(shù)個標(biāo)準(zhǔn)人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉;

②人臉規(guī)則法

由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉;

③樣品學(xué)習(xí)法

這種方法即采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器;

④膚色模型法

這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進(jìn)行檢測。

⑤特征子臉法

這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。

人臉識別的人臉跟蹤

面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進(jìn)行動態(tài)目標(biāo)跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運(yùn)動與模型相結(jié)合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。

所屬分類：交通安全設(shè)備/道閘

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