近年来,“人脸识别”技术已经越来越广为人知,但是多数产品都只能对固定位置的目标正脸进行二维识别,识别速度一般不**过每秒100**次。而在南宁大显神威的“动态人脸识别系统”正是天津空港经济区光电研究院的一款高科技产品。这一“人脸识别系统”能够满足在移动状态下对人脸姿态全方向30度可识别、60度可检测,而且达到了较速识别,对**素材库能做到平均0.5秒识别出目标人脸,单台服务器识别速度达到了每秒1500**次。
光电研究院产业发展部副刘东培表示,该院研发的“人脸识别系统”通过高清摄像头跟踪人脸,抓拍人脸经过优化去重后提取面部20多个生物特息,再将提取后的特息与预先建立的人脸库靶向目标进行比对分析,从而得出相似度结论,进行人脸识别。能达到抓拍率99%、拒识率1%、误识率1%。
人脸识别是一个富有挑战性的*课题,识别系统需具备实时性和可靠性。由于人脸识别较为复杂,综合多种方法是人脸识别的研究方向,如何率地识别较是高速发展的社会的迫切需求。本项目主要使用图像处理的算法,基于STM32F407单片机控制摄像头采集数据,采用模板匹配法实现人脸识别。
人脸识别系统是人脸识别技术在生物特征识别领域的应用,旨在将人脸图像作为一种可以标识的生物特征进行编码与鉴别,目前较为广泛的应用于安防领域。由于云台摄像头的可控旋转特性,基于云台摄像头的人脸识别系统可以应用于公共区域的跟踪或教室的等。
据了解,初期的人脸识别技术对周围的光线环境敏感,人体面部的头发、饰物等遮挡物,人脸变老等因素也是人脸识别技术的不足所在。刘东培说,光电研究院研发的“人脸识别系统”,采用的“高维纹理特征统计概率算法”解决了这一问题,使设备对环境光线变化有着高适应性,并且设备识别过程不受被测者姿态、表情、妆容等表象特征的影响,同时具备人脸姿态矫正、深度学习功能。当人脸上下左右倾斜在40度以内时,对于人脸的变化,包括表情、胡须、眼镜、发型、年龄等,算法均具有良好的适应性,不影响识别准确度,这从根本上解决了人脸识别技术的实用性问题。在人脸测评试点单位测评中,该“人脸识别系统”录入测试人员基本信息后,测试人员以多种角度、各种光线亮度以及物品遮盖走过摄像头,但每一次都毫无例外地被该设备“捕捉”。该系统顺利通过了我国网、视频网、边界网三网联合测试,在密集、人车混合状态下综合动态识别率达到了83%,活体目标识别匹配度和识别概率都达到国内同类产品水平。
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