上海3D人脸识别机咨询

　　人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为:人脸画像采集及检测、人脸画像预处理、人脸画像特点提取以及匹配与识别。     人脸画像采集及检测     面部画像数据收集:通过相机镜头收集静态画像、动态画像、位置、表情管理等多种面部画像。当客户在收集设备的拍摄范围内时，收集设备会自动搜索和拍摄客户的面部画像。     人脸识别面部检测:面部数据检测实际上是通过面部图像识别的预处理，即在画像中准确测量人的面部位置和大小。脸部肖像画的图案特征，包括直方图特征、颜特征、模板特征、结构特征、Har特征等。面部检测方法是从中选择有用的信息，利用我们这样的企业特点实现面部检查。(阿尔伯特爱因斯坦、面部检测、面部检测、面部检测、面部检测、面部检测、面部检测、面部检测)。

　　(1)跟踪-然后-识别，这类方法首先检测出人脸，然后跟踪人脸特征间的变化。只在跟踪阶段用到时间信息。识别还是采用基于静态图像的方法，而没有用到时间信息。     (2)跟踪-且-识别，这类方法中，人脸跟踪和识别是同时进行的，在跟踪阶段和识别阶段都要用到时间信息。 3 3D人脸识别存在的问题     近几年才开始研究将三维方法用于人脸机器识别，目的是为了弥补二维方法的不足，或者是解决二维方法所无法根本解决的问题。

　　三维人脸识别可以大的提高识别精度，真正的三维人脸识别是利用深度图像进行研究，自90年代初期开始，已经有了一定的进展。三维人脸识别方法有:1.基于图像特征的方法:采取了从3D结构中分离出姿态的算法。首先匹配人脸整体的尺寸轮廓和三维空间方向；然后，在保持姿态固定的情况下，去作脸部不同特征点(这些特征点是人工的鉴别出来)的部匹配。2.基于模型可变参数的方法:使用将通用人脸模型的3D变形和基于距离映射的矩阵迭代小相结合，去恢复头部姿态和3D人脸。随着模型形变的关联关系的改变不断更新姿态参数，重复此过程直到小化尺度达到要求。基于模型可变参数的方法与基于图像特征的方法的大区别在于:后者在人脸姿态每变化一次后，需要重新搜索特征点的坐标，而前者只需调整3D变形模型的参数。

　　人脸识别系统分为人脸检测、人脸对齐、人脸识别三部分。人脸检测旨在检测到人脸所在位置；人脸对齐目的在于找到人脸关键点的位置；人脸识别在检测对齐之后，提取人脸特征进行识别，判定人物身份。