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科普人脸识别算法及系统

时间:2021-03-02 浏览次数:65

   人脸识别算法本身是作为生物识别技术的一种,主要是提供身份认证的手段,从精度上来讲,人脸识别并不是很高的。人脸识别受到很多其他条件的影响,比如说光照。人脸识别的好处在于一般不需要用户做太多的配合,现在各个地方的监控摄像头,包括电脑的摄像头、手机各种视频输入设备,照相设备已经非常非常的普及,用这种可见光的设备就可以做人脸识别。所以在引入人脸识别的时候可能新增加的投资是非常少的,这是它的优势。
  人脸识别算法为了能够让不同大小的人脸也能够放在一起互相比较,采用统计学上叫做归一化均方根误差。举个栗子:我们在纸上画五个点,然后让机器来说这五个点的相互距离,所给出的数值越接近真实距离,则说明预测越准确。一般来说预测的数值一定会有些偏差,那么怎么表述这个精度值呢?我们通常就用距离的平均值或者均方根值来表达。然而问题来了,相同的机器预测不同大小的图像,精度值会显得不同,因为越大的图误差的值会越高。换到不同大小的人脸道理也是一样。因此,我们的解决办法是把人脸本来的尺寸数值考虑进去,一般分母是人的双眼距离或者人脸的对角线距离,再用距离差值除以双眼之间的距离,或者是除以人脸的对角线,这样的话就可以得到一个基本上不随着人脸大小而变化的一个值,用它来评测。
  人脸识别相关的其他的算法:人脸追踪、可选的间隔全画面检测、人脸质量评估、活体识别。
  人脸识别算法在实际应用当中不断成熟,其市场的需求不断增加,人脸识别的应用场也在不断地被挖掘。大数据快速发展背景下,人脸识别技术须要有所创新。目前,已经出现了为大数据打造的云计算人脸识别技术,通过将人脸特征散布到多台电脑进行计算,获取更强的计算能力,同时基于云架构设计,实施混合多算法,提高大数据库容量下人脸图像的识别和对比特性。同时,由于部分时候设备或目标距离较远,获得的人脸图像质量较低,在此情况下人脸识别准确率会受到明显影响,需要利用人脸图像重建技术组建高质量图像,从而辅助提高人脸识别准确率,云计算为人脸图像重建也搭建出更便捷的交流沟通平台。

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