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功能模块人脸捕获与跟踪人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来,并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术,当的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。人脸识别比对人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指,从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有的人像存在。
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视频作者:济南冠宇智能科技有限公司
人脸识别,重庆绿色智能技术研究院智能多媒体技术研究中心启动了以人脸识别为核心技术的人脸识别支付方式的研究。 [4] 截止2014年8月,该中心已经完成了人脸识别支付系统的关键性技术研究。该中心的人脸数据采集阵列,能够从91个角度对人脸同步采集,能对人脸识别影响多变光照、多角度、遮挡等状态进行的识别效果。智能多媒体技术研究中心的人脸识别系统已应用在边检站自动通关系统、动态人脸识别考勤机、多属性动态人脸识别系统等。在此基础上,中心研发出了人脸识别移动支付系统,已能够实现支付只需“刷脸卡”。
人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法,Adaboost算法是一种用来分类的方法,它把一些比较弱的分类方法合在一起,组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器),按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器,再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器,有效地提高分类器的检测速度。