智慧工地 人脸识别系统

人脸识别系统应用广泛：人脸识别访问管理系统、人脸识别访问控制系统、人脸识别监控管理、人脸识别计算机安全、人脸识别照片搜索、人脸识别访问登记、人脸识别报警系统、人脸识别罪犯追逐智能报警系统等，主要通过人身份证识别和三维识别成像完成

人脸识别技术原理

人脸识别技术包括三个部分：

(1)人脸检测

外观检测是指判断动态场景和复杂背景中是否有面像，并将面像分开。一般有以下方法：

①参考模板法

首先设计一个或多个标准人脸模板，然后计算样品与标准模板的匹配程度，并通过阈值判断是否有人脸；

②人脸规则法

由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法是提取这些特征，生成相应的规则，以确定样品是否包含人脸；

③样品学习法

该方法采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过学习对面像样集和非面像样集产生分类器；

④肤色模型法

该方法是根据肤色在色彩空间中分布相对集中的规律进行检测。

⑤特征子脸法

这种方法是把所有的面像都画出来 它被视为一个面像子空间，并根据样品与其在子空间的投影距离来判断是否存在面像。

值得一提的是，上述五种方法也可以在实际检测系统中综合使用。

(2)人脸跟踪

外观跟踪是指动态目标跟踪被检测到的外观。具体采用基于模型或运动与模型相结合的方法。此外，使用肤色模型跟踪也是一种简单有效的手段。

(3)人脸比较

外观比较是确认被检测到的外观图像或搜索图像库中的目标。这实际上意味着将采样的面像与库存的面像进行比较，并找到较佳匹配对象。因此，面像的描述决定了面像识别的具体方法和性能。

技术流程

人脸识别系统主要包括人脸图像采集与检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取与匹配与识别四个组成部分。

采集和检测人脸图像

人脸图像采集：不同的人脸图像可以通过相机镜头采集，如静态图像、动态图像、不同位置、不同表达等。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索和拍摄用户的人脸图像。

人脸检测:实际上，人脸检测主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标记人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征非常丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征和Haar特征等。人脸检测就是挑出有用的信息，利用这些特征实现人脸检测。

基于上述特点，采用主流人脸检测方法Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用于分类的方法，它结合了一些较弱的分类方法，结合了一种新的强分类方法。

在人脸检测过程中使用Adaboost算法选择一些较能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，将弱分类器按加权投票的方式构建成强分类器，然后将训练得到的几个强分类器串联成一个级联结构，有效提高分类器的检测速度。

预处理人脸图像

人脸图像预处理:人脸图像预处理是基于人脸检测结果处理图像并较终服务于特征提取的过程。由于各种条件的限制，系统获得的原始图像是随机的 干扰往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像，预处理过程主要包括人脸图像的光补充 偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波、锐化等。

提取人脸图像特征

人脸图像特征提取：人脸识别系统的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取是针对人脸的某些特征。人脸特征提取，又称人脸表征，是人脸特征建模的过程。提取人脸特征的方法分为两种 类：一种是基于知识的表征方法；另一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述和它们之间的距离特征来获取有助于人脸分类的特征数据，通常包括特征点之间的欧氏距离、曲率和角度。人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部位组成。对这些部位及其结构关系的几何描述可以作为识别人脸的重要特征 这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征和模板匹配的方法。

匹配和识别人脸图像

人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像特征数据与存储在数据库中的特征模板进行搜索匹配。通过设置阈值，当相似度超过阈值时，将匹配结果输入 出。人脸识别是将待识别的人脸特征与已获得的人脸特征模板进行比较，并根据相似程度判断人脸的身份信息。这个过程分为两类:一类是确认，一对一 图像比较的过程，另一种是识别，是一对多图像匹配比较的过程。

人脸识别功能

人脸捕获和跟踪功能

人脸捕获是指在图像帧中检测人像，将人像与背景分离，并自动保存。肖像跟踪是指当*的肖像在相机拍摄范围内移动时，使用肖像捕获技术自动跟踪。

人脸识别比较

人脸识别分为两种比较模式：验证模式和搜索模式。验证捕获的肖像或*肖像与数据库中注册的一对肖像进行比较，以确定它是否为同一人。搜索类型的比较是指从数据库中注册的所有肖像中搜索是否有*的肖像。

建模和检索人脸

注册的肖像数据可以提取人脸的特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在人脸搜索（搜索类型）中，建模*的肖像，然后与数据库中的所有模板进行比较，较终根据比较的相似值列出较相似的人员列表。

真人鉴别功能

该系统可以识别摄像头前的人是真人还是照片。为了防止用户使用照片欺诈。该技术需要用户配合面部表情。

由于视频监控的快速普及，许多视频监控应用迫切需要一种快速识别技术，以快速识别人员身份，实现远程智能预警。人脸识别技术无疑是较好的选择。快速人脸检测技术可以从监控视频图像中实时找到人脸，并与人脸数据库进行实时比较，从而实现快速识别。