门禁人脸识别

这背后有数学理论的支撑，小区人脸识别，我们一般用梯度来描述变化快慢。在图像中的灰度变化既有方向也有大小，就可以使用图像梯度来描述这种变化，进而可以检测出图像的边缘。

在数学上，梯度既有大小，又有方向，并且需要要有一定的条件，比如可导等。在图像中一般会简化处理，使用算子进行代替。

算子其实也是一种滤波，但使用算子更强调其数学含义和特定用途。目前常用的边缘检测算子，包括Sobel，江西人脸识别，Laplacian算子和Canny等。我们简单描述下Canny边缘检测。

人脸检测

功能：识别图像中是否有人脸并给出人脸区域，闸机人脸识别，进行人脸检测后返回检测到的人脸矩形框坐标。

优势：可支持上千个人脸的同时检测，支持平面360度旋转人脸检测，支持左右大90度侧面人脸检测。

人脸属性识别

功能：在人脸检测基础上，识别各个检测人脸的性别（男/女）、年龄、表情（笑/不笑）、眼镜（戴/不戴）四种属性；同时可返回人脸的1024维深度学习特征，基于这个特征并按照我们给出的特征比较规则，用户可实现的人脸识别。

优势：该算法在业内公开测试集lfw上达到了99.58%的识别精度。

人脸识别系统人脸比对

面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，人脸识别考勤，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：

①特征向量法

该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。

②面纹模板法

该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。

人脸识别技术的实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。

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