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人臉識別開發工作的幾個步驟

  人臉識別係統伴隨著技術性的持續提高,人臉識別係統銷售市場關注度上漲,人臉識別係統技術性的運用要求也將越來越大,滲入的行業愈來愈廣,運用高效率也愈來愈高。據統計,除傳統式智能安防、金融業這幾大行業外,人臉識別係統在公安機關、飛機場、酒店餐廳、公司、建築施工等眾多行業得到廣泛運用。


  那麽問題來了,您知道開發產品前都有哪些準備工作嗎?您是否為甄選硬件方案及算法消耗了大量時間?如何能快速產品落地鋪向市場呢?


  一般來說,一台人臉識別終端設備係統主要包括硬件軟件兩個方麵,硬件方麵:外殼、主板、顯示屏、攝像頭、補光燈、紅外燈;軟件方麵:操作係統、人臉識別app、算法、後台管理程序。千千萬萬的各種部件如何組合,調試,適配,這給許多開發者人員造成了巨大的困擾以及大量時間精力投入。


  人臉圖像采集及檢測


  檢測 :圖像中準確標定出人臉的位置和大小 , 人臉圖像中包含的模式特征十分豐富,如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及哈爾特征等,人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來,並利用這些特征實現人臉檢測。


  人臉圖像預處理


  基於人臉檢測的結果,對圖像進行處理,為後麵的特征提取服務,係統獲取的人臉圖像可能受到各種條件的限製和隨機幹擾,需要進行縮放、旋轉、拉伸、光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、規範化、幾何校正、過濾以及銳化等圖像預處理。


  人臉圖像特征提取


  就是將人臉圖像信息數字化,將一張人臉圖像轉變為的一串數字(一般稱為特征向量)。例如,對一張臉,找到它的眼睛左邊、嘴唇右邊、鼻子、下巴等位置,利用特征點間的歐氏距離、曲率和角度等提取出特征分量,最終把相關的特征連接成一個長的特征向量。


  人臉識別係統在開發時步驟非常多,而且涉及到的細節也非常多,通過本文,相信大家對人臉識別係統會有更深入認識。


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