济南考勤人脸机
更新时间: 2025-03-09
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人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法，对图像进行处理并**终服务于特征提取的过程。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，系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，人脸识别主要用于身份识别，由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。产品采用分体式设计，人脸、指纹和ID卡信息的采集和生物信息识别及门禁控制内外分离，实用性高、安全可靠,人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断，对于人脸图像而言，其预处理过程主要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、滤波以及锐化等。