人臉識別,作為生物特征識別技術之一,是一種通過分析比較人臉視覺特征信息進行身份鑒別的計算機技術,該類系統的研究始于20世紀60年代,80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高,而真正進入初級的應用階段則在90年后期,并且以美國、德國和日本的技術實現為主;
人臉識別系統成功的關鍵在于是否擁有尖端的核心算法,并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度;“人臉識別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術,同時需結合中間值處理的理論與實現,是生物特征識別的最新應用,其核心技術的實現,展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。
一個典型的人臉識別系統通常由如下幾部分構成:①圖像采集設備(攝像頭),用于采集人臉圖像;②人臉檢測模塊,從采集到的圖像中定位出人臉位置;③人臉特征提取模塊,從人臉區域中提取富含信息量,能夠被計算機所理解的特征;④人臉比對模塊,將前端提取得到的特征與數據庫中的特征進行比對,找出詳細人臉。
將人臉識別應用到門禁系統中,既可以提高門禁系統的安全指數,使門禁系統往更智能門禁的方向發展,也能減輕人工的負擔,避免造成不必要的失誤。
指 紋 識 別
指紋是人類手指末端指腹表皮上凹凸不平的紋路。這些紋路的存在,不僅增大了皮膚表面的摩擦力,使我們能夠用手抓起重物,而且增強了指尖的觸感,使我們對物體的材質、溫度等更敏銳。從20世紀60年代開始,隨著計算機技術的發展,指紋識別技術也逐漸步入自動識別階段,形成了自動指紋識別系統。
指紋特征是進行指紋識別的重要依據。指紋特征通常分為三個等級。一級特征又稱為全局特征,主要有奇異點(包括中心點和三角點兩種)和類型特征等;二級特征主要是指紋細節點,如分叉點和末梢點;三級特征則包含了脊線的維度屬性,如脊線形狀、邊緣輪廓、傷疤和汗孔等。二級特征和三級特征都可以用于指紋識別,其中二級特征的使用已經較為成熟,是目前最常用的指紋特征;而三級特征只有在高分辨率(>=700dpi)的指紋圖像上才能提取到。
指紋識別在門禁系統上早已開始運用,塞伯羅斯的指紋識別采用3D活體指紋識別,能判別出指紋是否為活體,可杜絕代打卡,幫助門禁考勤實現更為便捷的管理。
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