人臉識(shí)別閘機(jī)解決校園學(xué)生出入安全問(wèn)題

個(gè)人身份確認(rèn)是社會(huì)較為普遍的基本需求，自古以來(lái)面相是確定人身份的重要依據(jù)。計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)是一項(xiàng)非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，迄今為止計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性依然受到光照條件、人臉的姿態(tài)、表情等因素的影響[1]。相比指紋、虹膜等生物特征的身份鑒別技術(shù)，人臉圖像信息的獲取可以在非合作條件下完成，因此該技術(shù)在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用需求非常大。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)等新理論和方法的突破，人臉識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確性有了大幅度提升。

如何創(chuàng)造一個(gè)安全的、數(shù)字現(xiàn)代化的、智能化的校園，安全管理有著十分重要的意義。人臉識(shí)別技術(shù)是基于人的臉部特征為信息源進(jìn)行身份驗(yàn)證的一種生物識(shí)別技術(shù)，用于閘機(jī)上是為了方便人們快速開閘。

人臉檢測(cè)：人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測(cè)就是把這其中有用的信息挑出來(lái)，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。主流的人臉檢測(cè)方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是一種用來(lái)分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強(qiáng)的分類方法。




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