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校园人脸识别系统的发展

2021-07-06 15:27:001827

自20世纪下半叶,计算机视觉技术逐渐地发展壮大。伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用,数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素,各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能技术的重要组成部分,也是当今计算机科学研究的前沿领域。经过近年的不断发展,已逐步形成  一套以数字信号处理技术。计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的综合性技术,并具有较强的边缘性和学科交叉性。其中,人脸检测与识别当前图像处理、模式识别和计算机视觉内的一个热门研究课题,也是目前生物特征识别中最受人们关注的一个分支。  


校园人脸识别系统,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸。根据资料,2017年生物识别技术全球市场规模上升到了172亿美元,到2020年,预计全世界的生物识别市场规模有可能达到240亿美元。自2015年到2020年,人脸识别市场规模增长了166.6%,在众多生物识别技术中增幅居于首位,预计到2020年人脸识别技术市场规模将上升至24亿美元。

  

人类视觉系统的独特魅力驱使着研究者们试图通过视觉传感器和计算机软硬件模拟出人类对三维世界图像的采集、处理、分析和学习能力,以便使计算机和机器人系统具有智能化的视觉功能。在过去30年间,众多不同领域的科学家们不断地尝试从多个角度去了解生物视觉和神经系统的奥秘,以便借助其研究成果造福人类。自20世纪下半叶,计算机视觉技术就在此背景下逐渐地发展壮大。同时,伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用,数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素,各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。  


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计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能技术的重要组成部分,也是当今计算机科学研究的前沿领域。经过近年的不断发展,已逐步形成一套以数字信号处理技术、计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的  综合性技术,并具有较强的边缘性和学科交叉性。其中,人脸检测与识别当前图像处理、模式识别和计算机视觉内的一个热门研究课题,也是目前生物特征识别中最受人们关注的一个分支。  


人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸。根据中国报告网发布《2018年中国生物识别市场分析报告-行业深度分析与发展前景预测》中内容,2017年生物识别技术全球市场规模上升到了172亿美元,到2020年,预计全世界的生物识别市场规模有可能达到240亿美元。自2015年到2020年,人脸识别市场规模增长了166.6%,在众多生物识别技术中增幅居于首位,预计到2020年人脸识别技术市场规模将上升至24亿美元。在不同的生物特征识别方法中,人脸识别有其自身特殊的优势,因而在生物识别中有着重要的地位。人脸识别的五个优势:  


非侵扰性:人脸识别无需干扰人们的正常行为就能较好地达到识别效果,无需担心被识别者是否愿意将手放在指纹采集设备上,他们的眼睛是否能够对准虹膜扫描装置等等。只要在摄像机前自然地停留片刻,用户的身份就会被正确识别。  


便捷性:采集设备简单,使用快捷。一般来说,常见的摄像头就可以用来进行人脸图像的采集,不需特别复杂的专用设备。图像采集在数秒内即可完成。  


友好性:通过人脸识别身份的方法与人类的习惯一致,人和机器都可以使用人脸图片进行识别。而指纹,虹膜等方法没有这个特点,一个没有经过特殊训练的人,无法利用指纹和虹膜图像对其他人进行身份识别。 

 

非接触性:人脸图像信息的采集不同于指纹信息的采集,利用指纹采集信息需要用手指接触到采集设备,既不卫生,也容易引起使用者的反感,而人脸图像采集,用户不需要与设备直接接触。  


可扩展性:在人脸识别后,下一步数据的处理和应用,决定着人脸识别设备的实际应用,如应用在出入门禁控制、人脸图片搜索、上下班刷卡、恐怖分子识别等各个领域,可扩展性强。  


正是因为人脸识别拥有这些良好的特性,使其具有非常广泛的应用前景,不仅被广发使用在生活中,校园人脸识别系统也成了热门焦点。人脸识别已经广泛应用于身份识别、活体检测、唇语识别、创意相机、人脸美化、社交平台等场景中。十牛新政策,公司数亿补贴,免费提供校园安防设备,只要你有学校合作资 源,我们就能成为合伙人,共建平安校园。招商加盟十牛校园人脸识别系统,请咨询在线客服。