实现过程
以上简单描述了人脸关键特征的计算方法。在实际应用中,需要借助于统计分析的技术,从大量的人脸中找到对应的特征,并通过训练出不同的分类器,如嘴巴分类器、眼睛分类器等,从而实现人脸及关键部位的检测。
在进行比对时,需要对包含脸部的所有可能检测窗口进行穷举搜索,得到关键部位信息,并进行存储或比对,这个过程相对比较耗时。在比对过程中,可以使用各个部位进行相似性比对,并进行结果合并;或者直接对包含各个部件的全局特征进行比对,工地人脸识别闸机,直接输出比对结果。
人脸识别
当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化,具有强大的可靠性,从而使它可以从百万人中地辨认出某个人。人脸的识别过程,利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。
2013年,研究中心启动了以人脸识别为技术的人脸识别支付方式的研究。
截止2014年8月,该中心已经完成了人脸识别支付系统的关键性技术研究。该中心的人脸数据采集阵列,能够从91个角度对人脸同步采集,能对人脸识别影响大的多变光照、多角度、遮挡等状态进行优的识别效果。智能多媒体技术研究中心的人脸识别系统已应用在边检站自动通关系统、动态人脸识别考勤机、多属性动态人脸识别系统等。在此基础上,中心研发出了人脸识别移动支付系统,已能够实现支付只需“刷脸卡”。
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