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广州横沥镇人脸考勤门禁系统供应,诚信专业,服务快捷

2020-02-27 01:43:01 423次浏览

价 格:面议

注意事项

1、您的人像必须在镜框范围内;取样时,只要脸在镜面范围内,视线对着镜面中央平行或是低头都是可以的。

2、请与考勤机保持约30—80cm距离处将人脸正对镜子,眼睛盯着镜面的中央处,缓缓的前后移动脸部,并保持取样时神态自然。

3、在取样时尽量保持取样环境与考勤环境的一致,建议最好在考勤机放置位置取样。

4、请保持表情自然,避免闭眼、斜视、头发盖住眼睛,取样和考勤时请不要佩戴眼镜,这样可以方便更快考勤。

5、不要在有阳光照射的窗户附近使用。

人脸图像特征提取:人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

人脸图像匹配与识别:提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输 出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类:一类是确认,是一对一 进行图像比较的过程,另一类是辨认,是一对多进行图像匹配对比的过程。

基于几何特征的人脸识别方法

人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成,正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别,因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述,可以做为人脸识别的重要特征。这种方法思想很好,但是存在两个问题,一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定,难以推广,二是能量函数优化过程十分耗时,难以实际应用。 基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述,但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时,采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系,忽略了局部细微特征,造成部分信息的丢失,更适合于做粗分类,而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求,计算量也较大。因此,这些算法识别速度快,需要的内存小,但识别率较低。

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