[发明专利]一种面部识别方法在审
申请号: | 201810505592.0 | 申请日: | 2018-05-24 |
公开(公告)号: | CN108898053A | 公开(公告)日: | 2018-11-27 |
发明(设计)人: | 费弘 | 申请(专利权)人: | 珠海市大悦科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 北京力量专利代理事务所(特殊普通合伙) 11504 | 代理人: | 宋林清 |
地址: | 519000 广东省珠海市保税区51*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 面部识别 人脸面部 识别系统 面部识别设备 姿态调整设备 高清摄像头 分割设备 脸部图像 图像规范 依次连接 人脸 合法性 保证 | ||
本发明涉及一种面部识别方法,包括步骤1)建立人脸面部识别系统,所述人脸面部识别系统包括依次连接的高清摄像头、脸部图像分割设备、姿态调整设备、图像规范设备和面部识别设备;步骤2)启动人脸面部识别系统执行对人员的人脸面板识别操作,以确定人员的合法性。通过本发明,能够保证人员面部识别的准确性。
技术领域
本发明涉及人脸识别技术领域,尤其涉及一种面部识别方法。
背景技术
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。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,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主;人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法,并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度;“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。人脸与人体的其它生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来,他的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提,与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点:非强制性:用户不需要专门配合人脸采集设备,几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像,这样的取样方式没有“强制性”;非接触性:用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像;并发性:在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别;除此之外,还符合视觉特性:“以貌识人”的特性,以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。然而,现有技术中的人脸面部识别方案精度不高,可靠性不高,这直接影响了其的应用领域。
因此,为了解决上述问题,急需发明一种新的面部识别方法。
发明内容
本发明的目的在于:提供一种面部识别方法,改造现有技术中人脸面部识别方法,采用高精度的网络通信模式和面部特征提取匹配模式优化了现有技术中人脸面部识别方法,从而能够拓宽人脸面板识别方法的应用范围。
本发明提供了下述方案:
一种面部识别方法,包括步骤1)建立人脸面部识别系统,所述人脸面部识别系统包括依次连接的高清摄像头、脸部图像分割设备、姿态调整设备、图像规范设备和面部识别设备;步骤2)启动人脸面部识别系统执行对人员的人脸面板识别操作,以确定人员的合法性。
优选地,步骤1)建立的人脸面部识别系统包括:
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