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人脸检测技术或成监控领域新发展方向

2015-08-28 13:40:24
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        随着各项高新技术的不断发展,人脸识别逐步成为一项热门的计算机技术研究领域,现阶段主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及,众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术,以求远距离快速确认人员身份,实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择,采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸,并与人脸数据库进行实时比对,从而实现快速身份识别。

        人脸识别侦测的步骤:

        影像输入——关键页面取得——肤色分析——影像二值化——杂讯处理——边缘侦测——水平与垂直投影 ——找出人脸特征位置。根据点状关键图累计分析法,判别连续视讯页是否有明显差别,再针对有明显差异的视讯页进行后续的肤色分析和边缘侦测,最后再设置一阈值来判断是否为关键页面。

        基于高性能科学级相机的人脸侦测检测系统、人脸自动对焦和笑脸快门技术的应用,首先是面部捕捉。他根据人的头部的部位进行判定,先确定头部,然后判断眼睛和嘴巴等头部特征,通过特征库的比对,确认是人的面部,完成面部捕捉。然后以人脸为焦点进行自动对焦,可以大大的提升拍出照片的清晰度。笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上,完成面目捕捉以后然后再判断嘴角的上弯程度和眼的下弯程度,来判断是不是笑了。以上所有的捕捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的,所以特征库是基础,里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。

        在复杂环境下动态人脸侦测系统,主要由影像输入单元及动态人脸侦测单元所组成,该影像输入单元持续对场景捕捉数字影像,接着由人脸侦测单元使用移动物体侦测算法撷取有移动的部分,再来使用人脸特征撷取的技术对有移动的部分进行人脸侦测,撷取到所有人脸必要特征代表侦测到人脸,若是撷取不到部分特征,则通知系统所缺少的特征为何,以达到在复杂的环境且不良的摄影条件下,利用移动物体侦测及人脸特征撷取的技术来准确地侦测人脸,可用在大楼监控及安全监控等环境,并可与现有的监控设备结合,不用再重新添购品质较佳的监控设备,以节省使用单位的成本。


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