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南寧監控人臉識別相關知識匯總

作者:南寧安防監控 來源:未知 日期:2018-07-23 23:22:40

  生物設別技術根據人體自身的特征如指紋、聲音等來識別個人的身份。目前,有很多的生物識別技術可用于身份認證。這里,我們描述一下大多...南寧監控安裝。

  人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用監控攝像頭或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術,通常也叫做人像識別、面部識別。人臉識別技術在門禁系統安全識別領域、個人身份識別領域、信息安全領域、社交娛樂領域等的應用情況與前景。預計未來人臉識別技術會有非常廣闊的市場空間。

  相對于其他生物識別技術,人臉識別有著自身的優勢。首先,人臉識別具有可見性。這非常符合人臉識別的思路,只需要看到某個人的人臉,就可以知道這人是誰,進而可以作為后續證據。而指紋、虹膜以及其他的生物識別,無法做到這一點。另外,人臉識別不需要或者極少需要人配合。指紋和虹膜基本需要人主動配合才能夠完成,而人臉識別則不需要,這就決定了人臉識別的應用場景更為廣泛

  。第三方面,人臉識別不需要專門的設備支持。現在的鏡頭無處不在,滿街的高清攝像頭,人手一臺智能手機都可以進行人臉的抓拍或者撲捉,這就決定了人臉識別應用可以無限普及。人臉識別技術廣泛應用于刑偵破案、門禁系統、攝像監視、網絡應用、身份辨識、信息安全及娛樂應用等等。而最新市場現實,人臉識別還應用于刷臉支付系統。第一個刷臉支付系統誕生,進入相應測試階段。PayPal(貝寶)在英國推出了“人臉識別”支付功能,標志著人臉識別技術應用又進入嶄新領域。

  人臉識別實際應用仍存問題 人臉識別技術在實際應用中,要注意以下幾個重要問題: 年齡變化:不同年齡的人臉有較大的差別。身份證是以前照的,在逃犯的照片也是以前的,因此,在公安部門的實際應用中,年齡問題是一個最突出的問題。

  姿態變化:這一問題在活動人臉的識別中更為突出。一般的,主要測試左右角度的識別率。當前的水平是:±10o可以達到較高的識別率。

  不同介質:采集人臉圖像的設備較多,主要有掃描儀(照片)、數碼相機、攝像頭。由于成像的機理不同,形成了同類人臉圖像的識別率較高而不同類別間人臉圖像的識別率較低的情況。隨著人臉識別技術的發展,這一問題也將逐步得到解決。

  識別速度:識別速度有兩種,一種是基于文件的,即把特征存成文件,在文件級進行比對。另一種是基于數據庫的,如在oracle數據庫中進行比對,在數據庫中存有詳細的人員檔案由此可以進行圖文混合查詢,而借助圖文混合查詢,可以提高查中率。基于文件的比對速度可以達到20萬人/秒;基于數據庫的,單服務器的比對速度可以達到1萬人/秒。

  這兩種方式各有特點,目前的研究是將兩者的優點結合在一起,以實現高速、高識別率的人臉識別。活動人臉的識別要求系統有較高的識別速度。其中包括人臉檢測的速度以及人臉的識別速度。

  在40ms內可以實現人臉檢測,在10萬人的數據庫中,2秒內完成從人臉檢測定位到人臉識別的全過程,應能滿足大多數實際應用的要求。 目前海量的攝像頭安防監控數據大部分依靠人力檢索,效率較低,非結構化視頻數據后端處理問題是制約安防行業發展的重要限制。

  生物設別技術根據人體自身的特征如指紋、聲音等來識別個人的身份。目前,有很多的生物識別技術可用于身份認證。這里,我們描述一下大多數流行的生物測定技術是怎樣工作的,并對它們抓圖、抽取特征、比較和比對的功能作簡單的評論。

  1.簽名識別 簽名作為身份認證的手段已經用了幾百年了,而且我們都很熟悉在銀行的格式表單中簽名作為我們身份的標志。將簽名數字化是這樣一個過程:測量圖像本身以及整個簽名的動作——在每個字母以及字母之間不同的速度、順序和壓力,簽名識別和聲音識別一樣,是一種行為測定學。 簽名識別的優點 使用簽名識別更容易被大眾接受,而且這是一種公認的身份識別的技術。 簽名識別的缺點 隨著經驗的增長,性情的變化與生活方式的改變,簽名也會隨著而改變;為了處理簽名不可辟免的自然改變,我們必須在安全方面做以妥協;因為簽名的速度不快,我們無法在Internet上使用它;用于簽名的手寫板結構復雜而且價格昂貴,因為和筆記本電腦的觸摸板分辨率有著很大的差異,我們在技術上很難將兩者結合起來;很難將它的尺寸小型化。

  2.聲音識別 聲音識別技術和簽名識別相同,也是一種行為識別技術,聲音識別設備不斷地測量、記錄聲音的波形和變化。而聲音識別基于將現場采集到的聲音與登記過的聲音模板進行精確的匹配。 聲音識別的優點 聲音識別也是一種非接觸的識別技術,用戶可以很自然地接受。 聲音識別的缺點 與其他的行為識別技術一樣,聲音因為變化的范圍太大,故而很難進行一些精確的匹配;聲音會隨著音量、速度和音質的變化(例如當你感冒時)而影響到采集與比對的結果;隨著技術的發展,也許你可以覺察和拒絕錄音的聲音,然而,目前來說,我們還很容易用磁帶上的聲音來欺騙聲音識別系統。

  3.虹膜識別技術 虹膜是一種在眼睛瞳孔內的織物狀各色環狀物,每一個虹膜都包含一個獨一無二的基于像冠、水晶體、細絲、斑點、結構、凹點、射線、皺紋和條紋等特征的結構,據宣稱,沒有任何兩個虹膜是一樣的。虹膜掃描安全系統會在一個全自動照相機來尋找你的眼睛并在發現虹膜時,就開始聚焦,想通過眨眼睛來欺騙系統是不行的。 虹膜技術的優點 便于用戶使用;可能會是最可靠的生物識別技術,盡管它還沒有測試過;只需用戶位于設備之前而無需物理的接觸。

  虹膜技術的缺點 一個最為重要的缺點是它沒有進行過任何的測試,當前的虹膜識別系統只是用統計學原理進行過小規模的試驗,而沒有進行過現實世界的唯一性認證試驗;很難將圖像獲取設備的尺寸小型化;因聚焦的需要而需要昂貴的攝像頭,一個這樣的攝像頭最低報價為4000美元;鏡頭可能會使圖像畸變,而使得可靠性大為降低;黑眼睛極難讀取;需要一個比較好的光源。

  4.視網膜識別技術 視網膜也是一種被用于生物識別的特征,某些人認為視網膜是比虹膜更為唯一的生物特征,視網膜識別技術要求激光照射眼球的背面以獲得視網膜特征的唯一性。 視網膜技術的優點 視網膜是一種極其固定的生物特征,因為它是“隱藏“的,故而不可能磨損、老化或是為疾病影響;使用者不需要與設備進行直接的接觸;這是一個最難欺騙的系統,因為視網膜是不可見的,故而不會被偽造。 視網膜識別的缺點 視網膜技術未經過任何測試,很明顯,視網膜技術可能會給

  使用者帶來健康的損壞,這需要進一步的研究;對于消費者,視網膜技術沒有吸引力;很難進一步降低它的成本。

  5.面部識別 面部識別技術通過對面部特征和它們之間的關系來進行識別,識別技術基于這些唯一的特征時是非常復雜的,這需要人工智能和機器知識學習系統,用于撲捉面部圖像的兩項技術為標準視頻和熱成像技術。標準視頻技術通過一個標準的攝像頭攝取面部的圖像或者一系列圖像,在面部被捕捉之后,一些核心點被記錄,例如,眼睛、鼻子和嘴的位置以及它們之間的相對位置被記錄下來,然后形成模板;熱成像技術通過分析由面部毛細血管的血液產生的熱線來產生面部圖像,與視頻攝像頭不同,熱成像技術并不需要在較好的光源條件下,因此即使在黑暗情況下也可以使用。一個算法和一個神經網絡系統加上一個轉化機制就可將一幅指紋圖像變成數字信號,最終產生匹配或不匹配信號。

  面部識別的優點 面部識別是非接觸的,用戶不需要與設備直接的接觸;盡管可以使用桌面的視頻攝像,但只有比較高級的攝像頭才可以有效高速地捕捉面部圖像。 面部識別的缺點 使用者面部的位置與周圍的光環境都可能影響系統的精確性;大部分研究生物識別的人都公認面部識別是最不準確的,也是最容易被欺騙的;面部識別技術的改進依賴于提取特征與比對技術的提高,并且采集圖像的設備會比其技術昂貴得多;對于因人體面部的如頭發、飾物、變老以及其他的變化可能需要通過人工智能來得到補償,機器學習功能必須不斷地將以前得到的圖像和現在得到的進行比對,以改進核心數據和彌補微小的差別;很難進一步降低它的成本,我們必需以昂貴的費用去賣高質量的設備。

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