上海3D人脸识别机公司地址

　　一般人脸模型的主要思想是定义一个平均的人脸3D模型，其空间坐标点集为Sg={xgi，ygi，zgi}，i=1，2，…，n，该空间坐标集表达了常见的人脸表面形状的共同特性。该思想认为，不同人脸的3D结构S。都可 以通过一般人脸模型Sg中每个空间点的位置变化来表达，即特定的人脸模型Sp=Sg+△S，(xpi，ypi，zpi}={xgi+△xi，yg+△yi，zgi+△zi}。形变量△S如何求取具有不同的方法，但核心思想是利用人脸模型提取表达五官特征(眼睛、鼻子、嘴、脸颊、眉毛)的轮廓点集Sf={xfj，yfj，zfj}，j=1，2，…，m(其中m<

　　基于面部特征信息进行计算与转换在茫茫人海中找到你想要的那个人，这样的场景很多人都想象过，可是这样的技术应用也许还需要时日。现在，人脸识别大多用于门禁识别或公安机关追踪等，拍张照片，随后与人脸库进行比对。这个过程实际上并不简单，其对比的背后是一系列的计算与转换。人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找，这一系列的计算与转换都是人脸识别的关键内容。据介绍，人脸识别技术核心称为实时面部特征匹配（RFFM），其识别特征数据紧凑，特征算法准确，是一种独创的识别技术。人脸识别的具体方法有多种，比如几何特征的人脸识别方法。几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和他们之间的几何关系（如相互之间的距离），目前采用测量两眼之间距离的较多。这些算法识别速度快、需要的内存小，但识别率较低。除此之外还有基于特征脸的人脸识别方法、神经网络的人脸识别方法、弹性图匹配的人脸识别方法等。

　　3D人脸的研究始于计算机动画和生物医学成像。计算机动画方面的方法是在计算机上生成三维的人脸来表达人的运动、姿态和表情。这种动画的人脸可以在不同的环境下应用和发展为虚拟现实，这在生物医学方面可从生物图层或切片来重构人体器官组织，并将其用于病理分析。而三维人脸识别是具挑战性的课题，如在技术上有所突破，将具有很强的性和应用价值。

　　人脸的建模与查找:

　　能够将备案进库的人像数据信息开展建模获取人脸的特点,并将其转化成人脸模版(人脸特点文档)储存到数据库查询中。在开展人脸检索时(检索式) , 将特定的人像开展建模,再将其与数据库查询中的任何人的模版对比对分辨,最后将依据所核对的类似值列举最类似的工作人员目录。