简析人行通道翼闸结合人脸识别技术发展前景

2018-06-27 11:37:50 cxt 80

随着科技的发展,安防行业也逐渐进人智能化,人行通道翼闸结合人脸进行识别技术,从而管理出入口通道领域。翼闸人脸识别技术被认为是生物特征识别领域,甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。

简析人行通道翼闸结合人脸识别技术发展前景

人脸识别翼闸

人脸识别技术主要涉及4个方面的功能:对获取的原始图片的预处理、人脸定位、人脸特征参数提取和人脸数据库比对识别。

人脸照片的获取可以从摄像头拍照后进行获取图片,也可以直接从图片库中获取。图像预处理就是对获取得来的图像进行适当的处理,使它具有的特征能够在图像中明显地表现出来,采用的主要操作包括:光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、图像对比度增强、均衡直方图等。人脸定位是将典型的脸部特征(如眼睛、鼻尖,嘴唇等)标记出来,在本系统中根据人脸的三庭五眼特性定位出眼睛,鼻尖和嘴巴3个特征。由于眼球颜色的特殊性和眼睛的对称性,因此可以很快标记出来。而鼻子是在眼睛下面且嘴巴在鼻子下面,所以只要眼睛标记好,鼻子和嘴巴也能很好地标记出来。人脸特征参数应用于考勤机软件时,信息提取主要采取4个步骤进行:

    ① 提取两只眼睛的距离;

    ② 眼睛的倾角度;

    ③ 眼睛、嘴巴的重心;

    ④ 用一个矩形标出每一个特征。

在特征提取完之后将得到的相应特征值作后台数据库为下一步的识别做准备。人脸的识别是与库存中的特征向量进行比较,找出与特征最相近的参数,再对该参数进一步分析。如果分析在我们所确认的范围内,就确认该人的相关的信息。如果库存中没有,则给出提示是否对存库作为样本。

不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的,人行通道翼闸系统可以通过这方面展开全方位发展;

人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。翼闸系统结合人脸识别技术逐步一一排除这方面的困难,从而达到理想的运用效果。

人行通道翼闸结合人脸识别技术日趋成熟,发展前景越来越可观,目前国内应用十分广泛方面。


标签:   三辊闸 摆闸 翼闸 旋转闸 速通门 人脸识别

深圳市创新通科技发展有限公司

400-700-5218

服务热线