人脸识别系统服务放心可靠“本信息长期有效”

人脸识别系统通常由以下构建模块组成：

1、人脸检测：人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置，如果有人脸，就返回包含每张人脸的边界框的坐标。

2、人脸对齐：人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固***置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点，在简单的 2D 对齐情况中，即为寻找蕞适合参考点的蕞佳仿射变换。

3、人脸表征：在人脸表征阶段，人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板。理想情况下，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。

4、人脸匹配：在人脸匹配构建模块中，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。

常见的人脸识别门禁使用主要具备以下几项功用：

1、内外人员分流办理，VIP访客体验晋级

将人员信息录入数据库，内部人员可以直接刷脸进出道闸，外来访客只需要简单登记信息再刷脸即可进入，智能化的人脸辨认大大节省了人员收支的时刻，人员的来访也得以有序办理。针对VIP访客，办理员可事先在人脸库录入图像，访客来访时无需登记，直接刷脸通行，提升企业接访形象。

2、红外辨认人脸，高准确率下的安防晋级

人脸闸机采用红外辨认人脸技能，抗干扰性强，可以下降光照等外部环境和方位的影响，准确提取人脸属性进行***动态比对，辨认差错大幅度减小。当人员与数据库中的信息比对失败时就无法进入。这就确保了进入人员的安全性，未登记的外部人士和非库内人员无法假充别人进入，即便是拿别人相片也无法"刷脸过闸"。

3、多入口数据互联，完成跨门口办理

同个单位有多个入口的情况下，可装配多个人脸闸机，不同区域的人脸闸机有一致的数据库和终端办理渠道，让各区域的人脸闸机完成数据互联，并对多个入口进行一致化办理。详细到不同单位，也会根据实际情况制定相对应的订制人脸闸机处理方案。

人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。下面宣城盛宇小编给大家介绍一下人脸图像预处理。

人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并蕞终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机 干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补 偿、灰度变换、直方图均衡化、几何校正、滤波以及锐化等。

人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。

人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分 量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特 征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。