杭州智能人脸识别系统定制 深圳停车场经营 识别率高

随着高科技信息技术的快速发展,人脸识别技术逐渐往市场化、产品化的方向发展。人脸识别技术的类型也越来越多,如基于肤色的人脸识别技术、基于点位的人脸识别技术、基于几何特征的人脸识别技术等等,这几种人脸识别技术在工作原理有着一定的差异,应用范围也各不相同。本文主要就人脸识别技术的现状和类型进行分析,并对其发展趋势进行探讨。

测试有局限性，苹果的iPhone X无法
不过，这种类型的测试有局限性。目前尚不清楚该面具是否在每次尝试中均有效，而且也没有一个系统完全依靠面部识别进行识别，比如在火车站，需要先出示，然后人脸识别系统才开始扫描。
虽然戴面具到了面部识别系统，但Kneron承认，这种欺诈不太可能广泛存在，因为实验中使用的面具是日本面具制造商生产的。但是这家位于**亚哥的公司指出，这种技术可能被用来欺名人或富人。

据了解，初期的人脸识别技术对周围的光线环境敏感，人体面部的头发、饰物等遮挡物，人脸变老等因素也是人脸识别技术的不足所在。刘东培说，光电研究院研发的“人脸识别系统”，采用的“高维纹理特征统计概率算法”解决了这一问题，使设备对环境光线变化有着高适应性，并且设备识别过程不受被测者姿态、表情、妆容等表象特征的影响，同时具备人脸姿态矫正、深度学习功能。当人脸上下左右倾斜在40度以内时，对于人脸的变化，包括表情、胡须、眼镜、发型、年龄等，算法均具有良好的适应性，不影响识别准确度，这从根本上解决了人脸识别技术的实用性问题。在人脸测评试点单位测评中，该“人脸识别系统”录入测试人员基本信息后，测试人员以多种角度、各种光线亮度以及物品遮盖走过摄像头，但每一次都毫无例外地被该设备“捕捉”。该系统顺利通过了我国网、视频网、边界网三网联合测试，在密集、人车混合状态下综合动态识别率达到了83%，活体目标识别匹配度和识别概率都达到国内同类产品水平。

人脸识别是一个富有挑战性的*课题,识别系统需具备实时性和可靠性。由于人脸识别较为复杂,综合多种方法是人脸识别的研究方向,如何率地识别更是高速发展的社会的迫切需求。本项目主要使用图像处理的算法,基于STM32F407单片机控制摄像头采集数据,采用模板匹配法实现人脸识别。
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