人脸识别系统是如何进行人脸图像采集及检测的?

  人脸识别技术已成为纳入研发参考的、给人们带来高质量生活的又一科技解决途径。日常生活中,人脸识别的应用已经常见,那么你知道人脸识别系统是如何进行人脸图像采集及检测

行业动态 鑫建星lfyyxh.com 2019-11-23 17:47:21

  人脸识别技术已成为纳入研发参考的、给人们带来高质量生活的又一科技解决途径。日常生活中,人脸识别的应用已经常见,那么你知道人脸识别系统是如何进行人脸图像采集及检测的吗?

  人脸识别系统分析:系统由前端人脸抓拍采集子系统、网络传输子系统和后端解析管理子系统组成,实现对通行人脸信息的采集、传输、处理、分析与集中管理。
 

  系统中,前端人脸采集设备负责人脸图像的采集,接入服务器主要实现图片及信息的接收和转发功能,可为多种型号、多个厂家的抓拍机提供统一接入服务,接收到的抓拍图片存入云存储单元,并由人脸结构化分析服务器对抓拍的视频及图像进行建模以及黑名单实时比对报警,建模得到的人脸信息以及模型数据存入大数据单元。

  后端解析应用平台则根据用户的应用需要,支持实时人脸抓拍、检索等功能,可向用户提供黑名单库与抓拍图片的实时比对信息,为快速高效查到可疑目标提供服务。

  人脸图像采集及检测

  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。

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