人臉識別：業(yè)界*
1、識別率更高
比以色列face.com 人臉識別系統(tǒng)準(zhǔn)確率高 25%比國內(nèi)某知名人臉識別商用系統(tǒng)準(zhǔn)確率高55%
2、識別速度更快
單臺服務(wù)器每秒可完成1500 萬次人臉比對在移動終端上人臉檢測幀率是 Google 的 3 倍
3、對人臉容忍度更高
人臉姿態(tài)變化30 度內(nèi)可識別，60 度內(nèi)可檢測人臉大小低50 像素可識別，28 像素可檢測
4、在海量（百萬級以上）人臉庫應(yīng)用場景下，人臉識別準(zhǔn)確率高達(dá) 92%
識別率幾乎不受帽子、胡子、眼睛、發(fā)型等面部遮擋的影響。
在18-50 年齡范圍內(nèi)，依舊可以保持 90%以上的識別準(zhǔn)確率。

臉識別監(jiān)控系統(tǒng)的幾個(gè)常用功能模塊：
一、人臉登記
人臉登記是指通過前端攝像頭或者圖像導(dǎo)入的方式，建立人臉庫。比如常見的各類政務(wù)大廳中攝像頭的采集，以及公安系統(tǒng)的身份證照片庫等。
二、人臉抓拍
人臉抓拍是指對移動中的人臉部進(jìn)行識別檢索提取，然后上傳到系統(tǒng)的人臉對比服務(wù)器，與人臉庫的黑名單白名單進(jìn)行比。
三、人臉智能曝光
攝像機(jī)安裝在室內(nèi)與攝像機(jī)安裝在室外光線不穩(wěn)定環(huán)境時(shí)，當(dāng)人走到相機(jī)有效采集距離時(shí)，攝像頭會智能曝光，圖像自動增強(qiáng)，臉部不會出現(xiàn)陰陽面(半臉暗，半臉亮)，看不到臉等，所采集的照片可以更好的識別和比對，同時(shí)黑夜細(xì)節(jié)也會更清晰。
四、人臉識別與報(bào)警
系統(tǒng)可以對每個(gè)通道進(jìn)行人臉布防預(yù)警，人臉抓拍識別的照片，通過建模與數(shù)據(jù)庫中的人臉進(jìn)行比對，如果閾值到達(dá)預(yù)設(shè)的范圍，系統(tǒng)會通過聲音、光源等方式發(fā)出報(bào)警信號。
五、人臉檢索
人臉檢索是指系統(tǒng)輸入帶人臉照片，自動檢測出照片中的人臉信息并截取人臉照片，用戶選取需要檢索的人臉，設(shè)置人臉相似度閾值、時(shí)間等信息，并顯示相似的人臉結(jié)果。
六、查詢功能
查詢功能包括報(bào)警查詢和人臉抓拍查詢。報(bào)警查詢是指，查詢某通道設(shè)定時(shí)間段內(nèi)所有的報(bào)警事件；人臉抓拍查詢是指，查詢通道內(nèi)設(shè)定時(shí)間范圍內(nèi)所有的人臉抓拍事件。

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出人像并將人像從背景中分離出來，并自動地將其保存。人像跟蹤是指利用人像捕獲技術(shù)，當(dāng)*的人像在攝像頭拍攝的范圍內(nèi)移動時(shí)自動地對其進(jìn)行跟蹤。

技術(shù)原理：
人臉識別內(nèi)容
人臉識別技術(shù)包含三個(gè)部分：
(1)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
首先設(shè)計(jì)一個(gè)或數(shù)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人臉的模板，然后計(jì)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視為一個(gè)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(shí)際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。
(2)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。
(3)人臉比對
面貌比對是對被檢測到的面貌像進(jìn)行身份確認(rèn)或在面像庫中進(jìn)行目標(biāo)搜索。這實(shí)際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進(jìn)行比對，并找出佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：
①特征向量法
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計(jì)算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。
②面紋模板法
該方法是在庫中存儲若干標(biāo)準(zhǔn)面像模板或面像器官模板，在進(jìn)行比對時(shí)，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關(guān)量度量進(jìn)行匹配。此外，還有采用模式識別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。
人臉識別技術(shù)的核心實(shí)際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識別算法?！边@種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫中所有的原始參數(shù)進(jìn)行比較、判斷與確認(rèn)。一般要求判斷時(shí)間低于1秒。

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