蚌埠人脸识别闸机常用指南「进军」

人脸识别建模与检索

系统可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生***脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，终将根据所比对的相似值列出相似的人员列表。系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一张照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。

人脸识别系统人脸比对

面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：

①特征向量法

该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。

②面纹模板法

该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。

人脸识别技术的核心实际为“局部***特征分析”和“图形/***识别算法。”这种算法是利用***面部各及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。

随着人脸识别技术的普及与发展，它越来越多的领域得到了广泛的应用，如人们所熟知的门禁系统和智能手机上的面部功能等。而门禁系统就是人脸识别监控系统多个应用领域中主要的应用场景之一。

物联网作为智慧城市建设基础，是未来城市智慧感知的先决条件，但其带来的庞大数据则是人力分析所不能及的，数据若无法转化为有意义的信息则毫无意义。AI技术刚好扮演着处理数据的重要角色。

以脸搜脸（1:N比对）。用户可以选择某张人像图片，在抓拍库或者静态名单库中寻找相似度高的人像图片。人脸识别监控系统根据相似度高低来排序。待比对的图片可以本地上传，也可以是抓拍图片或者是静态图片。当上传图片过于模糊时，支持用户手动标注加强识别的功能，通过网站界面手动标注特征点或框选范围，帮助系统识别到准确的人脸位置，提高比对准确率，改善模糊照片的比对效果。