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发布时间:2019-11-8 15:11:33

1.图像的采集和预处理 图像的采集是人脸识别的基础,如果连基础的人脸库都没有的话,又何谈识别呢?在人脸采集上各个企业是八仙过海各显神通,比如我们经常在微信上玩的明星脸小游戏或是商场中的颜值pk等等都是获取人脸基础数据的方式。当然除了这些方式外常规采集的方式大致有几种:摄像头、人脸照片、视频录像。 摄像头采集是我们预先安装在门店各个位置的,一般人脸识别企业会帮助商家确认摄像头的安装位置,以便获得更高质量的照片。 人脸照片采集是通过会员注册时或后期补录的方式通过商家提供的APP或小程序等方式录入到系统内。 另外一种方式是通过视频录像提取用户照片,可通过技术手段提取视频中的人脸照片,然后进行采集和存储。 预处理是人脸识别过程中的一个重要环节。输入图像由于图像采集环境的不同,如光照明暗程度以及设备性能的优劣等,往往存在有噪声,对比度不够等缺点。另外,距离远近,焦距大小等又使得人脸在整幅图像中间的大小和位置不确定。为了保证人脸图像中人脸大小,位置以及人脸图像质量的一致性,必须对图像进行预处理。 人脸图像的预处理主要包括人脸扶正,人脸图像的增强,以及归一化等工作。人脸扶正是为了得到人脸位置端正的人脸图像;图像增强是为了改善人脸图像的质量,不仅在视觉上更加清晰图像,而且使图像更利于计算机的处理与识别。归一化工作的目标是取得尺寸一致,灰度取值范围相同的标准化人脸图像。 2.人脸检测 首先说明下,人脸检测只是人脸识别的一个环节,千万不要把人脸检测和人脸识别弄混了。早期的人脸识别研究主要针对具有较强约束条件的人脸图象(如无背景的图象),往往假设人脸位置一直或者容易获得,因此人脸检测问题并未受到重视。但是随着人脸识别的场景增加,我们在人脸识别前首先要检测图像中是否含有人脸。 百度百科给的定义是:人脸检测是指对于任意一幅给定的图像,采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸,如果是则返回人脸的位置、大小和姿态。实际的场景是我们在拍照时经常能看到一些标识人脸的小框框,这就是利用人脸检测技术所实现的功能。 3.人脸特征提取 以基于知识的人脸识别提取方法中的一种为例,因为人脸主要是由眼睛、额头、鼻子、耳朵、下巴、嘴巴等部位组成,对这些部位以及它们之间的结构关系都是可以用几何形状特征来进行描述的,也就是说每一个人的人脸图像都可以有一个对应的几何形状特征,它可以帮助我们作为识别人脸的重要差异特征。 4.人脸识别 人脸识别大致可以分为两

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