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人脸识别开发工作的几个步骤

  人脸识别系统伴随着技术性的持续提高,人脸识别系统销售市场关注度上涨,人脸识别系统技术性的运用要求也将越来越大,渗入的行业愈来愈广,运用高效率也愈来愈高。据统计,除传统式智能安防、金融业这几大行业外,人脸识别系统在公安机关、飞机场、酒店餐厅、公司、建筑施工等众多行业得到广泛运用。


  那么问题来了,您知道开发产品前都有哪些准备工作吗?您是否为甄选硬件方案及算法消耗了大量时间?如何能快速产品落地铺向市场呢?


  一般来说,一台人脸识别终端设备系统主要包括硬件软件两个方面,硬件方面:外壳、主板、显示屏、摄像头、补光灯、红外灯;软件方面:操作系统、人脸识别app、算法、后台管理程序。千千万万的各种部件如何组合,调试,适配,这给许多开发者人员造成了巨大的困扰以及大量时间精力投入。


  人脸图像采集及检测


  检测 :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、结构特征及哈尔特征等,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。


  人脸图像预处理


  基于人脸检测的结果,对图像进行处理,为后面的特征提取服务,系统获取的人脸图像可能受到各种条件的限制和随机干扰,需要进行缩放、旋转、拉伸、光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、规范化、几何校正、过滤以及锐化等图像预处理。


  人脸图像特征提取


  就是将人脸图像信息数字化,将一张人脸图像转变为的一串数字(一般称为特征向量)。例如,对一张脸,找到它的眼睛左边、嘴唇右边、鼻子、下巴等位置,利用特征点间的欧氏距离、曲率和角度等提取出特征分量,最终把相关的特征连接成一个长的特征向量。


  人脸识别系统在开发时步骤非常多,而且涉及到的细节也非常多,通过本文,相信大家对人脸识别系统会有更深入认识。


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