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山東智能道閘,濟(jì)南車牌識(shí)別系統(tǒng),人臉識(shí)別門禁 系統(tǒng)難點(diǎn)人臉識(shí)別被認(rèn)為是生物特征識(shí)別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域困難的研究課題之一。人臉識(shí)別系統(tǒng)的困難主要是人臉作為生物特征的特點(diǎn)所帶來的。相似性不同個(gè)體之間的區(qū)別不大，所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似，甚至人臉的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點(diǎn)對于利用人臉進(jìn)行定位是有利的，但是對于利用人臉區(qū)分人類個(gè)體是不利的。易變性人臉的外形很不穩(wěn)定，人可以通過臉部的變化產(chǎn)生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，人臉識(shí)別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內(nèi)和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。在人臉識(shí)別中，類的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個(gè)體的標(biāo)準(zhǔn)的，而第二類的變化應(yīng)該消除，因?yàn)樗鼈兛梢源硗粋€(gè)個(gè)體。通常稱類變化為類間變化（inter-class difference），而稱第二類變化為類內(nèi)變化（intra-class difference）。對于人臉，類內(nèi)變化往往大于類間變化，從而使在受類內(nèi)變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個(gè)體變得異常困難。




人臉識(shí)別系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)60年代，80年代后隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進(jìn)入初級的應(yīng)用階段則在90年后期，并且以美國、德國和日本的技術(shù)實(shí)現(xiàn)為主；人臉識(shí)別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有的核心算法，并使識(shí)別結(jié)果具有實(shí)用化的識(shí)別率和識(shí)別速度；“人臉識(shí)別系統(tǒng)”集成了人工智能、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種專業(yè)技術(shù)，同時(shí)需結(jié)合中間值處理的理論與實(shí)現(xiàn)，是生物特征識(shí)別的應(yīng)用，其核心技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向工智能的轉(zhuǎn)化。



人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，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。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶的人臉圖像。人臉檢測：人臉檢測在實(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。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測。主流的人臉檢測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。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權(quán)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)級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。