人脸识别消费机的技术流程介绍，快来收藏！

发布时间：

2023-05-11

人脸识别消费机的技术流程是怎样？人脸识别消费机的人脸识别技术系统设计一般主要内容包括4个组成一个部分：分别为人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取方法以及人脸图像匹配与识别。

1.人脸图像采集及检测。

人脸图像数据采集：通过管理系统可以进行分析不同的人脸图像采集，信息技术录入，都能通过摄像镜头采集下来，比如一个静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面问题都可以得到发展很好的采集。当采集对象在装置的拍摄范围内时，采集装置自动搜索并拍摄面部图像。

人脸进行检测：人脸检测在实际中主要可以用于通过人脸特征识别的预处理即在一个图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中有许多模式特征，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征和Haar特征。人脸进行检测方法就是我们从中提取有用的信息，利用这些数据特征来实现人脸检测。

在人脸检测过程中，采用Adaboost算法选能代表人脸矩形特征（弱分类器），并通过加权投票将弱分类器构造成强分类器，然后将多个强分类器串联起来形成级联分类器，有效地提高了分类器的检测速度。

2.人脸图像数据预处理。基于人脸检测分析结果，对图像可以进行有效处理并最终服务于社会特征提取的过程。系统可以获取的原始图形由于企业受到各种经济条件的限制和随机干扰，必须在图像信息处理的早期发展阶段学生进行灰度校正、噪声过滤图像预处理。对于一个人脸进行图像而言，其预处理工作过程研究主要内容包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波方法以及锐化等。

3.人脸图像特征提取。可用于人脸识别系统的特征包括视觉特征、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。人脸特征提取方法就是我们针对人脸的某些特征可以进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法我们可以通过归纳为两类:一类是基于理论知识的表示研究方法；另一种是基于代数特征或统计学生学习的表示方式方法。

4.人脸图像匹配与识别。当相似度超过阈值时，人脸识别消费机的面部识别系统通过设置阈值来搜索并匹配所提取的面部图像特征数据和存储在数据库中的特征模板，然后获得匹配结果输出结果。人脸识别是将待识别的人脸图像特征与人脸特征模板可以进行分析比较，根据自己相似度判断人脸的身份管理信息。这一发展过程又分为以下两类：一类是确认，是一对一进行分析图像通过比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行研究图像信息匹配对比的过程。

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