人臉識(shí)別鎖有什么優(yōu)勢(shì)?為什么要用人臉識(shí)別鎖?

人臉識(shí)別鎖作為時(shí)代進(jìn)步誕生的結(jié)晶，深受很多朋友的喜愛(ài)，但是在網(wǎng)絡(luò)上也存在很多質(zhì)疑，擔(dān)心人臉識(shí)別鎖的安全問(wèn)題，這也導(dǎo)致很多人不知真假，不敢使用人臉識(shí)別鎖，更別提了解人臉識(shí)別鎖的優(yōu)勢(shì)了。

安全

聽(tīng)名字就知道，人臉識(shí)別鎖自然是要識(shí)別人臉了，人臉識(shí)別鎖的識(shí)別度非常高，而且內(nèi)置活性派別系統(tǒng)，杜絕了外人使用照片之類的開(kāi)i鎖問(wèn)題，大大的提高了用戶的安全需求。當(dāng)然了，除非用戶是從“流水線”出來(lái)的，那樣還可能會(huì)出現(xiàn)被人用臉識(shí)別打開(kāi)的幾率。

人臉識(shí)別鎖主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：

1、特征向量法該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計(jì)算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。

2、面紋模板法該方法是在庫(kù)中存貯若干標(biāo)準(zhǔn)面像模板或面像器i官模板，在進(jìn)行比對(duì)時(shí)，將采樣面像所有象素與庫(kù)中所有模板采用歸yi一化相關(guān)量度量進(jìn)行匹配。此外，還有采用模式識(shí)別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。人臉識(shí)別技術(shù)的核心實(shí)際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識(shí)別算法?！边@種算法是利用人體面部各器i官及特征部位的方法。如對(duì)應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識(shí)別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中所有的原始參數(shù)進(jìn)行比較、判斷與確認(rèn)。一般要求判斷時(shí)間低于1秒。所以我們?cè)谶x購(gòu)人臉鎖的時(shí)候一定要看它的鎖舌是什么形狀的，堅(jiān)決不要買那種光滑的圓弧鎖舌。

臉檢測(cè)過(guò)程中使用Adaboost算法挑選出一些能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權(quán)投i票的方式將弱分類器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測(cè)速度。人臉圖像預(yù)處理人臉圖像預(yù)處理：對(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測(cè)結(jié)果，對(duì)圖像進(jìn)行處理并最終服務(wù)于特征提取的過(guò)程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度校正、噪聲過(guò)濾等圖像預(yù)處理。2、多種開(kāi)門方式使用人臉識(shí)別鎖，即便是在識(shí)別功能失效的情況下用戶也無(wú)需著急，可以采取其他開(kāi)門方式。

對(duì)于人臉圖像而言，其預(yù)處理過(guò)程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ)償、灰度變換、直方圖均衡化、歸yi一化、幾何校正、濾波以及銳化等。人臉圖像特征提取人臉圖像特征提?。喝四樧R(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺(jué)特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù) 特征等。人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。人臉圖像采集及檢測(cè)人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過(guò)攝像鏡頭采集下來(lái)，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。