通信电缆 网络设备 无线通信 云计算|大数据 显示设备 存储设备 网络辅助设备 信号传输处理 多媒体设备 广播系统 智慧城市管理系统
深圳市科葩信息技术有限公司
深圳市科葩信息技术有限公司
科葩人脸识别专注为楼宇、企业、学校、园区、银行、酒店、地产、厂矿、景区等提供基于人脸识别的产品设备系统解决方案与增值服务运营
科葩慧眼人脸识别解决方案充分应用人脸识别技术，将员工、业主、访客、非法入侵人员通过针对性的子系统进行有效地管理，不仅提高了管理效率，也真正实现了提前预防。
相较于传统的安全通行证，慧眼人脸识别系统下访客管理子系统的优点在于：不可窃取，无法借用和复制，就是说，脸部识别是无法被效仿的，在未来，人脸识别也会成为未来可靠的通行证。
科葩访客子系统主要有v预约、访客数据自动下发功能，针对不同地点的安保等级，物业还可以选择安保再确认、远程开门等功能，全程数字化管理，为访客、被访公司、物业三方提升效率，提升用户体验。
人脸通行子系统更准确高效
传统通行系统具有人卡不一、卡片丢失、卡片易被破解复制、信息准确率没有保障等问题，而慧眼人脸识别系统下的人脸通行子系统不仅可以解放双手、速度快捷地完成通行管理任务，还能够明确责任、准确防伪，保证本人通行、不可替代的1性。
科葩慧眼人脸识别系统下的动态布控子系统能高速抓拍，同时采集比对15张人脸，主要有陌生人预警、VIP迎宾等功能。
出现安全问题，传统摄像头只能事后排查，而科葩动态布控子系统能做到陌生人预警，黑名单报警等功能，只要有非*人员或黑名单人员出现，后台即会发出预警，让安保人员能及时排查，防止安全事件发生。
VIP迎宾功能可以设置VIP名单，当重要宾客到访时，大屏幕上会弹出迎宾画面，为重要嘉宾带来尊贵的体验。
不得不承认，人脸识别技术比现有的基于ID入口系统更快、更强大、更安全。凭借其灵活的设计, 科葩慧眼人脸识别系统还为开发和整合更多的应用程序和服务提供了充足的空间，以满足您未来的安全访问和管理需求。
科葩X-Face慧眼人脸识别，助力行业应用智能化变革落地！
---------------------------------------------------
人脸识别方法的分类，根据研究角度的不同，可以有不同的分类方法。根据输入图像中人脸的角度，可以分为基于正面，侧面，倾斜人脸图像的人脸识别;根据图像来源的不同，可以分为静态和动态的人脸识别;根据图像的特点，可以分为灰度图像和彩色图像的人脸识别。本文的研究就是基于正面，静态的灰度图像的。根据对灰度图像的特征提取方式的不同，人脸识别方法大致可以分成三种:基于局部特征的人脸识别方法，基于整体的人脸识别方法和基于将局部和整体结合起来的人脸识别方法。
1. 基于局部特征的人脸识别方法
(1)结构匹配的方法
早期的人脸识别方法有检测人脸的眼睛，眉毛，鼻子和嘴巴等各种几何特征。特征点的位置，距离和角度等的各个特征和相互的系就用作人脸识别的描述符。这种方法的主要缺点在于识别效果取决于特征定位算法的准确性。另外一种结构匹配的方法是从人脸边缘图中提取一种线性边缘图(Line edge map简称LEM)(来进行特征提取。它是基于结合模板匹配和几何特征匹配来进行的。先利用Sobel边缘算子来提取人脸二值图象，然后用人脸几何特征的提取方法来量度人脸之间的相似性。这种方法的优点在于光照不变性，存储量小和基于模板匹配的高识别率；主要缺点在于对于人脸面部的大的表情变化很敏感。
(2)隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，简称HMM)的方法
隐马尔可夫模型是采用概率统计的方法描述时变信号。 HMM原来是应用在语音识别领域的，并取得了相当的成功，但是由于语音信号是一维信号，而图像是二维信号，为了把HMM应用于二维的图像，就要在图像上取一个采样窗口，该窗口的宽度就是图像的宽度，高度可能只有几个像素，然后将在图像上由上至下滑动，相邻窗口之间允许重叠，这样就把人脸垂直分成了五个区域:前额，眼睛，鼻子，嘴巴，下领，然后用一个五状态的HMM模型来表达人脸。基于离散马尔可夫模型和奇异值特征的人脸检测方法.其实质是将奇异值特征转化为向量序列.再利用HMM对其进行识别，这种方法鲁棒性较好，对不同角度和不同光照条件的人脸图像都可以取得较好的识别效果。
(3)弹性图匹配(Elastic Bunch Graph Matching简称EBGM)的方法
该方法采用网格作为模板，将图像间的比较变为网格间的比较。使用一种基于动态链接结构的弹性匹配法来定位人脸，并根据人脸数据库进行匹配识别。将人脸用格状的稀疏图形描述(图1-3)，图中的节点用图像位置的Gabor小波分解得到的特征向量标记，记录人脸在该顶点位置的分布信息，图的边用连接节点的距离向量标记，表示拓扑连接关系。匹配时，首先寻找与输入图像的相似的模型图，再对图中的每个节点位置进行佳匹配，寻找近的己知图形。弹性匹配方法提取了人脸图像的局部特征，保留了人脸图像的空间信息，可以在一定程度上容忍人脸从三维到二维投影引起的变形。因此，对人脸变形和光照变化等具有较好的适应性，整体识别性能优于特征脸法。但是计算量大，识别速度慢。
2. 基于整体的人脸识别方法
(1)基于主成分分析(Principal Component Analysis简称PCA)的方法
PCA是一种经典的算法，它根据图像的统计特征进行正交变换，以消除原有向量各个分量之间的相关性。变换得到对应特征值依次递减的特征向量。即特征脸。利用特征脸可以重建和识别人脸。PCA方法是统计优的，速度快，实现方便，对正面图像识别率高。但是容易受光照、人脸旋转和小形变，光照改变及位移改变等因素的影响。因此许多学者在此基础上又作了不少改进。其中一种就是基于线性鉴别分析(LDA.Linear Discrirninant Analysis) , Belhumeur等的Fisherfaces方法。它能充分利用类别的信息。Bartlett等采用独立分量分析(ICA, Independent Component Analysis)的方法识别人脸，获得了比PCA方法更好的识别效果。与PCA相比，ICA有两个优势:一是ICA获得的独立分量不需要满足正交关系，能够消除象素间的高阶统计相关性，而PCA只能消除象素间的二阶统计相关性;二是ICA获得的一组矢量比本征矢量更具空间局部描述性，具有更好的人脸描述能力。现在还出现很多其他子空间的人脸识别方法。借鉴SVM的Kernel方法，PCA, LDA等都被扩展到Kernel PCA和Kernel ICA。与线性子空间方法相比，基于Kernel的方法获得了更好的识别效果，然而计算量较大。
(2)基于人工神经网络(Artificial Neural Networks简称ANN)的方法
人工神经网络(ANN)是以对大脑的生理研究成果为基础，用机器来模拟大脑的某些机理与机制，实现某方面功能的方法，具有强大的非线性逼近能力，它既是特征提取器，又是分类器。神经网络中的神经元是人类大脑神经单元的简化，神经网络以这些具有非线性映射能力的神经元为节点，神经元之间通过加权系数连接。目前比较有代表性的方法有:混合型神经网络、卷积神经网络、基于概率决策的神经网络，主元神经网络等。与前几类方法比起来，由于对人脸识别的许多规律或规则进行显性的描述相当困难，而神经网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，因此它的适应性更强，一般也比较容易实现。但是由于人类对自身思维机理认识的不足及对人工神经元作了极度的简化，这种模拟还是极其肤浅和简单的。
(3) 支持向量机(Support Vector Machine简称SVM)的方法
SVM起源于统计学习理论，它研究如何构造学习机，实现模式分类问题。其基本思想是通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，在高维空间求取优线性分类面，以解决那些线性不可分的分类问题。而这种非线性变换是通过定义适当的内积函数(即核函数)来实现的。SVM技术中核函数及其参数的选取难度较大。由于它基于结构风险小化原理，而不是传统计学的经验风险小化，因而表现出很多优于己有方法的性能。由于SVM的训练需要大量的存储空问，非线性SVM 分类器需要较多的支持向量，所以速度很慢。
(4) 小波变换(Wavelet Transform)的方法
小波变换是一种时间和频率的局域变换，通过伸缩、平移等运算对图像作多尺度细化分析，可以有效地从图像中提取信息，其作用原理是使用一系列不同带宽的滤波函数，将图分为4个子图:LL, LH, HL, HH.小波变换中，将图像“主信息”映射成低频分量LL，将噪音和细节映射成高频分量HH，通过对高频分量的舍弃和对低频分量的分析实现降维和图像滤波。同时过滤掉人脸的表情因数，可以提高识别精度。小波变换的优点是能同时在时域和频域描述人脸的局部信息，并能逐步聚焦到分析对象的任何细节。同时对细微的表情不敏感，可以在一定程度上容忍光线和角度的干扰。还可以考虑人脸的局部细节，保留人脸的空间信息。国内外应用该方法取得了众多的研究成果。
3. 基于结合局部特征和整体的方法
现有的每一种方法都是针对某一类问题提出的，都有自己的优缺点。基于局部特征识别方法的识别结果取决于特征定位的准确性，这类的方法现在已经发展到了弹性图匹配，总体来说识别率较高。然而，其缺点在于要求图像的像素较高，一般要128*128的像素大小。因此，只有在人脸与摄像机离得很近时才可能利用这种方法。基于整体的识别方法中，每一种都有自己的特点。近年来，很多研究者尝试采取将多分类器结合的方法来提取较稳定、受人脸姿态变化和光照条件等因素影响小的识别特征，取得了良好的识别效果。虽然多分类器组合还有很多问题值得进一步深入研究，但是却预示了人脸识别技术今后的发展方向
您感兴趣的产品PRODUCTS YOU ARE INTERESTED IN
智慧城市网 设计制作，未经允许翻录必究 .
请输入账号
请输入密码
请输验证码
