




在辦公場所,人臉識別一體機有這些應用
我是光頭李躍華,1.除了可以作為員工的考勤應用,還可以作為辦公室的門禁應用,內部人員錄入人臉信息,才可以刷臉進出,保障辦公室財物的安全,避免資料丟失。
2.辦公場所,員工現(xiàn)在進行考勤的方式主要有指紋識別打卡、手機移動打卡、簽到打卡等多種考勤方式。為了更好的進行員工考勤管理,人臉識別考勤進入辦公場景,人員“刷臉”考勤。
3.可以在辦公室門口進行人臉識別一體機應用,人員上下班時間在設備前“刷臉”打卡,考勤數(shù)據(jù)實時記錄整理上傳至管理平臺,方便負責人管理。也有效解決漏卡、代替打卡等考勤不良現(xiàn)象。
人臉識別一體機檢測過程是什么?
我是光頭李躍華,人臉圖像預處理:對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果,對圖像進行處理并服務于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾,往往不能直接使用,必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言,其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、幾何校正、濾波以及銳化等。
人臉識別一體機組成部分
我是光頭李躍華,人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分,分別為:人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。
人臉圖像采集及檢測
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。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時,采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。
人臉檢測:人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理,即在圖像中準確標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、結構特征及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學習算法,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,組合出新的很強的分類方法。