CYS人臉識別技術(shù)是一款基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)，該人臉識別技術(shù)使用簡單，功能強(qiáng)大，識別效果佳。CYS人臉識別技術(shù)主要有人臉圖像采集、預(yù)處理、特征提取和匹配與識別這四大功能，CYS人臉識別技術(shù)通過用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，而且可以幫助我們自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進(jìn)而對檢測到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，有用到該軟件的朋友快來通過KKX分享的地址獲取吧！

特色

功能

人臉圖像收集
不同類型的人臉圖像都可以通過攝像鏡頭收集出來，例如靜態(tài)數(shù)據(jù)圖像、動態(tài)性圖像、不同類型的部位、不一樣神情等多個方面都能夠得到有效的收集。當(dāng)客戶在采集設(shè)備拍攝范圍之內(nèi)時，采集設(shè)備會自動刷新并拍照客戶的人臉圖像。
人臉檢測：人臉檢測在具體中主要運(yùn)用于人臉識別預(yù)備處理，則在圖像中精確校準(zhǔn)出人臉位置和高低。人臉圖像其中包含的方式特征十分豐富，如條形圖特征、色調(diào)特征、模版特征、構(gòu)造特征及Haar特征等。人臉檢測就是將這當(dāng)中有價值的信息挑出，并通過這種特征完成人臉檢測。
熱門的人臉檢測方式根據(jù)之上特征選用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是一種用于分類的方法，它把一些比較差的分類方式合在一起，組成出新極強(qiáng)的分類方式。
人臉檢測環(huán)節(jié)中應(yīng)用Adaboost算法篩出一些更能意味著人臉的方形特征(弱分類器)，根據(jù)權(quán)重計(jì)算網(wǎng)絡(luò)投票的形式將弱分類器結(jié)構(gòu)為一個強(qiáng)分類器，然后將練習(xí)所得到的多個強(qiáng)分類器串連組成一個聯(lián)級構(gòu)造的堆疊分類器，高效地提升分類器的檢查速率。
人臉圖像預(yù)備處理
針對人臉的圖像預(yù)備處理都是基于人臉檢測結(jié)論，對圖像進(jìn)行修復(fù)進(jìn)而立足于特征提取的一個過程。系統(tǒng)軟件獲得最原始的圖像因?yàn)槭艿礁鞣N各樣環(huán)境的影響和隨機(jī)性影響，通常不可以直接用，必須要在圖像解決的初期環(huán)節(jié)對它們開展灰度值校準(zhǔn)、噪音過慮等圖像預(yù)備處理。針對人臉圖像來講，其預(yù)備處理全過程主要包含人臉圖像光線賠償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、過濾及其動態(tài)模糊等。
人臉圖像特征提取
人臉識別技術(shù)可以使用的特征一般可分為視覺效果特征、清晰度統(tǒng)計(jì)分析特征、人臉圖像轉(zhuǎn)換指數(shù)特征、人臉圖像解析幾何特征等。人臉特征提取是專門針對人臉的某個特征所進(jìn)行的。人臉特征提取，又稱人臉表現(xiàn)，它應(yīng)該是人臉開展特征模型的一個過程。人臉特征提取的辦法具體來說分成兩類：一種是根據(jù)知識表征方法；另外一種都是基于解析幾何特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。
根據(jù)知識表征方法通常是依據(jù)人臉器官組織樣子敘述以及他間的距離特點(diǎn)來獲取有利于人臉分類特征數(shù)據(jù)信息，其特征份量一般包含特征點(diǎn)之間歐式距離、折射率和方向等。人臉由雙眼、鼻部、嘴、下頜等部分組成，對這種部分和二者之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何圖形敘述，可以作為鑒別人臉的主要特征，這種特征被稱作幾何圖形特征。根據(jù)知識人臉表現(xiàn)主要包含根據(jù)幾何圖形特征的方式和模板匹配法。
人臉圖像配對與鑒別
提取人臉圖像的特征數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中存放的特征模版開展檢索配對，根據(jù)設(shè)定一個閥值，當(dāng)相似性超出這一閥值，則會把配對得出的結(jié)論導(dǎo)出。人臉鑒別就是把待識別人臉特征與已所得到的人臉特征模版進(jìn)行對比，依據(jù)類似水平對人臉的身份證信息作出判斷。這一過程又分為兩種：一類是確定，是一對一開展圖像相對比較全過程，另一類是分辨，是一對多開展圖像配對參考的全過程。