重慶監(jiān)控系統(tǒng)：人臉識別攝像機的工作原理是什么聽說人臉識別考勤機的你，有沒有聽說過人臉識別攝像機呢，下面讓我們一起來看下什么是人臉識別攝像機，還有它的工作原理是什么吧！

人臉識別攝像機

人臉識別算法

一般來說，人臉識別系統(tǒng)包括圖像攝取、人臉定位、圖像預處理、以及人臉識別（身份確認或者身份查找）。系統(tǒng)輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數(shù)據庫中的若干已知身份的

人臉識別人臉圖象或者相應的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識別的人臉的身份。

人臉識別算法分類

基于人臉特征點的識別算法（Feature-based recognition algorithms）。

基于整幅人臉圖像的識別算法（Appearance-based recognition algorithms）。

基于模板的識別算法（Template-based recognition algorithms）。

利用神經網絡進行識別的算法（Recognition algorithms using neural network）。

基于光照估計模型理論，提出了基于Gamma灰度矯正的光照預處理方法,并且在光照估計模型的基礎上，進行相應的光照補償和光照平衡策略。優(yōu)化的形變統(tǒng)計校正理論，基于統(tǒng)計形變的校正理論，優(yōu)化人臉姿態(tài)；神經網絡識別強化迭代理論，強化迭代理論是對DLFA人臉檢測算法的有效擴展；獨創(chuàng)的實時特征識別理論，該理論側重于人臉實時數(shù)據的中間值處理，從而可以在識別速率和識別效能之間，達到最佳的匹配效果

人臉識別數(shù)據

人臉識別需要積累采集到的大量人臉圖像相關的數(shù)據，用來驗證算法，不斷提高識別準確性，這些數(shù)據諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經網絡人臉識別數(shù)據)、orl人臉數(shù)據庫、麻省理工學院生物和計算學習中心人臉識別數(shù)據庫、埃塞克斯大學計算機與電子工程學院人臉識別數(shù)據等。

采用人臉識別的優(yōu)勢

人臉識別的優(yōu)勢在于其自然性和不被被測個體察覺的特點。所謂自然性，是指該識別方式同人類（甚至其他生物）進行個體識別時所利用的生物特征相同。例如人臉識別，人類也是通過觀察比較人臉區(qū)分和確認身份的，另外具有自然性的識別還有虹膜識別語音識別、體形識別等，而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性，因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區(qū)別個體。

不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要，這會使該識別方法不令人反感，并且因為不容易引起人的注意而不容易被欺騙。人臉識別具有這方面的特點，它完全利用可見光獲取人臉圖像信息，而不同于指紋識別或者虹膜識別，需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者利用紅外線采集虹膜圖像，這些特殊的采集方式很容易被人察覺，從而更有可能被偽裝欺騙。

人臉識別困難性

人臉識別被認為是生物特征識別領域甚至人工智能領域最困難的研究課題之一。人臉識別的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的。

相似性：不同個體之間的區(qū)別不大，所有的人臉的結構都相似，甚至人臉器官的結構外形都很相似。對于利用人臉進行定位是有利的，但是對于利用人臉區(qū)分人類個體是不利的。

易變性：人臉的外形很不穩(wěn)定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，人臉識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。

在人臉識別中，第一類的變化是應該放大而作為區(qū)分個體的標準的，而第二類的變化應該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱第一類變化為類間變化（inter-class difference），而稱第二類變化為類內變化（intra-class difference）。對于人臉，類內變化往往大于類間變化，從而使在受類內變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個體變得異常困難。

人臉識別主要用途

人臉識別主要用于身份識別。由于視頻監(jiān)控正在快速普及，眾多的視頻監(jiān)控應用迫切需要一種遠距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識別技術，以求遠距離快速確認人員身份，實現(xiàn)智能預警。人臉識別技術所做人臉識別攝像機無疑用于身份識別是最佳的選擇，采用快速人臉檢測技術可以從監(jiān)控攝像圖象中實時查找人臉，并與人臉數(shù)據庫進行實時比對，從而實現(xiàn)快速身份識別。

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