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佩特科技简述人脸识别系统主要包含的4个部分

2020-01-11 11:40:56 广州佩特电子科技有限公司 阅读

人脸识别系统主要包括四个组成部分:人脸图像检测、人脸识别预处理、人脸特征提取以及特征匹配与识别。佩特科技的双目人脸识别解决方案成熟,同时独立研发出可以直接在设备上配备的高性能双目摄像头,利用红外立体成像检测等技术,完成活体检测功能,实现精准的识别判定,识别精度高、速度快,可以给用户带来极致的“刷脸”体验。


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1、人脸图像检测


人脸图像检测是人脸识别过程的关键环节之一。人脸检测是指对于任意一幅给定的图像,采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸,如果有,则返回检测到的人脸图像的位置、大小以及姿态。人脸检测主要利用人脸图像的直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征以及haar特征等。


2、人脸图像预处理


预处理是指在进行人脸识别前,为了提高识别率,通过图像处理技术对检测得到的人脸图像进行的一系列图像质量提高。这些处理主要包括灰度校正、噪声过滤、光线补偿、直方图均衡化、归一化等。


3、人脸特征提取


人脸特征提取是对人脸进行特征建模的过程,提取方法主要分为两大类:基于知识的表征方法和基于代数特征或统计学习的表征方法。目前人脸识别技术中使用的人脸特征主要包括视觉特征、人脸图像变换系数特征,人脸图像代数特征等。其中基于知识的表征方法主要是根据人脸五官的形状描述以及它们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据,其特征分量通常是使用特征点间的欧几里得距离、曲率或角度等。基于几何特征的表征方法是指利用人脸五官之间的结构关系的几何描述进行人脸表征的方法。


4、人脸匹配与识别


匹配与识别是指利用上一步提取到的人脸特征,与样本库中存储的特征模板进行搜索匹配,在这个过程中,需要预先定义一个阈值,当相似度超过该阈值,则输出匹配结果。


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