1:1 意思为“这人是不是某人?”1:N 意思为“这人是谁?”人脸识别(Facial Recognition),就是通过视频采集设备获取用户的面部图像,再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析,进而和自身数据库里已有的范本进行比对,后判断出用户的真实身份。人脸识别技术基于局部特征区域的单训练样本人脸识别方法。人脸识别算法,在检测到人脸并定位面部关键特征点之后,主要的人脸区域就可以被裁剪出来,经过预处理之后,馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取,并与库存的已知人脸进行比对,完成最终的分类。人脸识别算法的原理:系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像,以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码,而其输出则是一系列相似度得分,表明待识别的人脸的身份。
可见光人脸识别设备:在可见光环境下(太阳光、日光灯等照明光源),采集的人脸图像,进行人脸识别,适合在光线好的条件下应用。主动近红外人脸识别:在主动红外光源环境下(太阳光、日光灯等照明光源),采集的人脸图像,进行人脸识别。采用主动红外光源是为减弱环境光对人脸成像造成不利的影响(逆光、侧光、强光、弱光),红外主动光源位于不可见波段,不会伤害人的眼睛,而中/远红外波段成像会损失物体表面大多数信息,所以近红外是好的选择。由于近红外无法在中、远距离采集人脸图像,并且要求底库的人脸图像也是近红外模式下采集的照片,因此其存在比较大的应用局限性,目前主要用于人脸考勤、门禁。在现阶段的实际应用中,可见光的人脸识别的应用更加广泛。
人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法,Adaboost算法是一种用来分类的方法,它把一些比较弱的分类方法合在一起,组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器),按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器,再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器,有效地提高分类器的检测速度。
随着技术的发展,停车场系统不断地在升级,其功能也变得越来越多,目前,市面上的停车场系统主要有以下几种:IC、ID刷卡、蓝牙远距离读卡、车牌识别停车场系统等。近两年来,从人们的一个体验上来说,车牌识别停车场系统是车主最受欢迎的一套智能停车场管理系统之一。车牌识别停车场系统如此的受欢迎,原因之一就是加快了人们进出停车场的通行速度,由于它具有这一特殊功能,目前,在各大小停车场中都被人们所利用。那么在选购车牌识别停车场系统时,车牌识别停车场系统和普通的停车场系统在组成上大致相同,但是,车牌识别停车场系统对设备的要求会更高。首先,车牌识别停车场系统最重要的一个因素,就是识别率的问题,有的人从识别率的高低来判断设备的好与坏,其实这是一个很不科学的方法。识别率不仅和设备本身的问题有关,还和停车场的环境有关,环境对识别率影响有时可能会超过设备本身的因素,所以要想解决这个问题,车牌识别停车场不仅要配高清的车牌识别相机,还要根据现场状况安装一些补光设备来增加其识别效果。
车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术,识别车辆牌号、颜色等信息。深度剖析移动端车牌识别与PC端车牌识别有何不同,车牌识别又分为PC端车牌识别与移动端车牌识别及服务器端车牌识别,移动端车牌识别扫描识别OCR技术是易泊开发的基于移动平台的车牌识别软件开发包,支持android、ios等多种主流移动操作系统。该产品采用手机、平板电脑摄像头拍摄汽车牌照图像,然后通过OCR软件对车牌颜色、车牌号进行识别。移动端车牌识别扫描录入技术:支持平台:Android、iOS系统支持二次开发:提供Android开发JAR包,iOS平台.a静态库应用车牌识别识别模式:首创视频预览模式
在众多车辆中,总不会缺少“黑名单”车辆,例如:被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、闯祸逃逸及违章车辆等,一个一个去查太麻烦了,长沙人脸识别设备有什么设备可以自动监测呢?车牌识别系统便能如此。只要将违规车辆的号码牌输入到后台系统中,一旦这种非法车辆出来活动,在车牌识别系统监测的路口监测到之后,人脸识别设备批发后台系统便会发出警报,正确率高达99%。车牌识别系统的功能远远不止于此,真地智能车牌识别系统更是在无限的可能中继续探索,不断追求更大的发展。