广东建筑工地实名制识别人脸免费咨询

　　人脸识别是基于生物特征识别技术的身份认中主要的方法之一，涉及计算机图形学、计算机视觉、模式识别、机器学、感知科学、人工智能、计算智能等技术，3D人脸识别主要分为人脸检测、人脸特征和人脸识别三个过程。为了提高人脸的识别精度，本文对3D人脸的自动识别系统及识别算法进行了研究，给出了3D人脸识别存在的问题。 1 3D人脸自动识别系统     普通的人脸识别一般分为图1所示的三个过程。图2所示是一个典型的3D人脸识别系统的组成框图。其中，图像获取部分负责获取来自于摄像机或是扫描仪等设备的图像，通过程序将其转换为可处理的数字图像格式；检测定位是通过对输入的图像进行处理分析，判断图像中是否有人脸，如果有人脸，则作出准确的定位；特征提取是在预处理后的人脸图像中按照某种策略抽取出识别的特征。

　　人脸识别的过程其实并不复杂。首先是人脸检测，即判断输入图像中是否存在人脸，如果有，便给出每个人脸的位置、大小。其次是面部特征定位，即对找到的每个人脸，检测其主要器官的位置和形状等信息；进行人脸比对，根据面部特征定位的结果，与库中人脸对比，判断该人脸的身份信息。在性方面，人脸识别系统信息存储仍是以计算机能识别的语言为主，即数字或者特定代码。这也就是说，它同样会面临的攻击。但若是对已存储的人脸信息进行加密，即便偷走了“人脸”，也没办法识别或者打开。

　　形变模型由M个人脸样本数据构成，这些数据分别表示为它的3D形状和纹理两部分，也可写成M个样本图像的质心坐标表达式，即:     使用PCA对3D人脸数据进行压缩，再把基底变换到一个由对应协方差距阵的特征值按降序排列对应的特征向量si和ti形成的正交坐标系下，则有(α，β∈RM-1):     式中:是形状协方差矩阵Cs的特征值。p(β)的计算与p(α)的计算类似。     定义的3DMM为[smodel(α)，tmodel(β)]，由两个变量参数确定a=[a1，a2，…，aM]T，b=[b1，b2，…，bM]T。这样，任意新的人脸都可以通过变化a，b来控制其形状和纹理。

　　该识别系统选择了两款小型的自动摆闸，和停车场内人车隔离栏杆匹配度高，确保了进出人员的人车分离，也提高了进出场人员的安全系数。场外人员只需要在门卫室的访客机上用身份证做好信息登记即可。