人臉識別的應用

近年來，隨著人臉識別系統應用越來越廣泛，很多辦公大樓、景區、工地、學校等人群密集的場所均采用人臉識別對比閘機，人臉識別通道閘機不僅能快速識別對比出入人員，有效提升了場所安全和通行效率。

人員進出通道閘時首先通過人臉識別攝像頭提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較，根據相似程度對人臉的信息進行判斷，匹配成功擇行人通過，匹配不成功，則可以通過刷咔方式通行。如有人員強行闖入，閘機感應后擋板會自動鎖住并報警，如有尾隨情況，閘機會亮紅燈并報警。刷咔后，人臉識別，對方如有人員逆行，人臉識別門禁，閘機擋板會自動關閉。

機場、火車站、海關等高公共交通場合，將人臉識別與身份征實名制驗證結合，旅客自助安檢或驗票通關，替代人工檢驗，而且識別速度非常快，提升了旅客出行的便利性。

寫字樓安裝人臉識別閘機，能實現智慧辦公，用戶可以告別傳統刷咔的方式，僅需要通過識別人臉即可進出。這既強化了寫字樓的管理與服務，也提升了用戶體驗，火車站人臉識別，同時，企業與物業還能利用通過閘機采集的數據優化管理方案。

人臉識別閘機應用在小區，令小區的安保手段更加科技化，它替代保安的角色，識別比保安更精準和無遺漏，更好地為小區居民創造便捷的通行與阻止外來人員進入，當居民拎著大包小包不方便找卡、忘帶和丟失門卡時，也不用擔心，露個臉就可以進門了，人臉識別考勤機，非常方便，又可以增強了居民對社區的安全感。

人臉識別的算法流程設計

1.首先進行預處理，選定視頻中不在人臉可能出現的區域，并將該區域圖像保存，作為對比圖像在背景對比步驟使用。然后進行背景對比，選取一幀與預處理選定的背景圖像相同區域的圖像，將與圖像進行灰度化處理得到兩幅圖的灰度圖像和。在圖像上尋找個亞像素級角點，使用金字塔Lucas-Kanade光流方法追查亞像素級角點在圖像的位置。計算兩次角點位置偏移之和，大于某一閾值則認為背景發生變化、檢測的人臉為非活的人臉。

2.背景檢測結束后，對視頻每幀圖像進行人臉檢測和眼睛檢測。將檢測后的圖像進行直方圖均勻化、自適應二值化，然后進行形態學開閉操作求出眼珠，統計眼珠的像素總和。分析每幀圖像中眼珠像素總和，當睜眼狀態時的值蕞大，閉眼狀態時的值為0。出現上述狀態時，可以認為該過程為眨眼過程。當背景檢測相同且發生眨眼過程時，則認為檢測的人臉是活的。

人臉圖像特征提取：人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。

人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數特征或統計學的表征方法。

基于知識的表征方法主要是根據人臉部位的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數據，其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

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