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        山東道閘系統(tǒng),濟(jì)南車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng),濟(jì)南通道閘擺閘廠家

        功能模塊人臉捕獲與跟蹤人臉捕獲是指在一幅圖像或視頻流的一幀中檢測(cè)出人像并將人像從背景中分離出來(lái),并自動(dòng)地將其保存。人像跟蹤是指利用人像捕獲技術(shù),當(dāng)?shù)娜讼裨跀z像頭拍攝的范圍內(nèi)移動(dòng)時(shí)自動(dòng)地對(duì)其進(jìn)行跟蹤。人臉識(shí)別比對(duì)人臉識(shí)別分核實(shí)式和搜索式二種比對(duì)模式。核實(shí)式是對(duì)指將捕獲得到的人像或是的人像與數(shù)據(jù)庫(kù)中已登記的某一對(duì)像作比對(duì)核實(shí)確定其是否為同一人。搜索式的比對(duì)是指,從數(shù)據(jù)庫(kù)中已登記的所有人像中搜索查找是否有的人像存在。




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        人臉識(shí)別,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(dòng)了以人臉識(shí)別為核心技術(shù)的人臉識(shí)別支付方式的研究。 [4] 截止2014年8月,該中心已經(jīng)完成了人臉識(shí)別支付系統(tǒng)的關(guān)鍵性技術(shù)研究。該中心的人臉數(shù)據(jù)采集陣列,能夠從91個(gè)角度對(duì)人臉同步采集,能對(duì)人臉識(shí)別影響多變光照、多角度、遮擋等狀態(tài)進(jìn)行的識(shí)別效果。智能多媒體技術(shù)研究中心的人臉識(shí)別系統(tǒng)已應(yīng)用在邊檢站自動(dòng)通關(guān)系統(tǒng)、動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別考勤機(jī)、多屬性動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別系統(tǒng)等。在此基礎(chǔ)上,中心研發(fā)出了人臉識(shí)別移動(dòng)支付系統(tǒng),已能夠?qū)崿F(xiàn)支付只需“刷臉卡”。



        人臉圖像采集:不同的人臉圖像都能通過(guò)攝像鏡頭采集下來(lái),比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶(hù)在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí),采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶(hù)的人臉圖像。人臉檢測(cè):人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理,即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富,如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測(cè)就是把這其中有用的信息挑出來(lái),并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。主流的人臉檢測(cè)方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法,Adaboost算法是一種用來(lái)分類(lèi)的方法,它把一些比較弱的分類(lèi)方法合在一起,組合出新的很強(qiáng)的分類(lèi)方法。人臉檢測(cè)過(guò)程中使用Adaboost算法挑選出一些代表人臉的矩形特征(弱分類(lèi)器),按照加權(quán)的方式將弱分類(lèi)器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類(lèi)器,再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類(lèi)器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類(lèi)器,有效地提高分類(lèi)器的檢測(cè)速度。



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