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人脸识别锁算法的工作原理

人脸识别锁算法的工作原理


作者:范斯洛克智能家居     发布时间:2019-06-18 17:45    浏览量:

    本文摘要: 首先进行人脸检测,算法通常在不同的框中循环,寻找具有特定维度的面。在这些框中,系统检测面部标志并分配分数,提供关于图像是否是面部的置信水平。一旦确定为一张脸,这项[…]

首先进行人脸检测,算法通常在不同的框中循环,寻找具有特定维度的面。在这些框中,系统检测面部标志并分配分数,提供关于图像是否是面部的置信水平。一旦确定为一张脸,这项技术就创建了一个模板,通常基于诸如眼睛之间的相对距离、鼻子下方和嘴唇上方的点以及耳朵到耳朵之间的距离等因素。然后将开发的数学表示与其他检测面进行比较。
 
人脸识别锁动态的场景与复杂的背景中判断是否存在技术非常先进的,锁通过红外线获取人脸并分离出这种面部。脸上不同点的距离比率的相似性,通常集中在锚周围,如鼻子、眼睛、耳朵和嘴,在对数尺度上得到分数。近匹配范围从3到5,确定不匹配小于1。当相同的图像同时作为探针和目标时,得分为40+是可能的。
 
因素限制了人脸识别锁技术的有效性:
 
1。图像质量差限制了人脸识别锁的有效性
 
图像质量会影响人脸识别锁算法的工作效果。与数码相机相比,扫描视频的图像质量相当低。即使是高清晰度视频,充其量也只能是1080p(逐行扫描);通常是720p。这些值分别相当于大约2Mp和0.9mp,而便宜的数码相机可以达到15mp。这种差别是相当明显的。
 
2。较小的图像尺寸使人脸识别锁更加困难
 
当人脸检测算法从视频捕获中发现图像或静止图像中的人脸时,与注册图像大小相比,人脸的相对大小将影响人脸的识别程度。一个已经很小的图像尺寸,再加上一个离相机很远的目标,意味着检测到的面只有100到
 
人脸识别技术流程人脸识别系统主要包括四个组成部分:1.人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。2.人脸图像采集及检测人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。3.当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。
 
人脸图像匹配与识别人脸图像匹配与识别:提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类:一类是确认,是一对一 进行图像比较的过程,另一类是辨认,是一对多进行图像匹配对比的过程。
 
通过以上的算法锁才会打开,可以说人脸识别锁的技术目前还是非常先进的,范斯洛克智能家居有限公司引进的是国外先进技术。人脸识别锁辨别技术非常先进,仅次于DNA识别。

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