[00924954]实时人脸验证系统V1.0
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非专利
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技术详细介绍
由于利用了人的生物特征,与纸式打卡钟和射频卡考勤机相比,指纹考勤机和人脸识别考勤机不需要消耗任何耗材,而且不容易发生代打卡和卡片丢失现象,是当下的主流考勤方式。但由于指纹考勤机的考勤时间长、接触不卫生、手指脱皮时无法考勤等问题的存在,在未来的生活中,人脸识别考勤机的需求会越来越大。该系统主要功能:交互界面:采用了MFC语言编写了后台基于视频的人脸考勤算法的实现,其具备实时人脸检测、对齐、识别以及定时抓拍等功能。数据交互:采用的是MYSQL,后台程序收集总结后的数据存入数据库中,用户界面可以实时查询相关记录。人脸检测:采用了检测和定位结合在一起的人脸检测算法(采用了三种sift特征以及SVM分类做人脸检测)。人脸对齐:对齐方面,精确定位五官坐标,对LBF进行了改进(对初始化形状以及回归进行了改进)。人脸识别:采用的是高维的局部二进制特征块(有效了结合多尺度),其正确率在LFW测试集上达到96.8%,同时采用PCA进行了数据的降维(400维),减少噪声的同时大大减少数据量。应用场景房间,对面对摄像头的人脸,可以正确无误抓取人脸区域,人脸检测正确率达到98%,人脸识别正确率达到95%,基本满足实际需求。人进入画面,可以立刻采集到人脸,并分析出相关信息,无卡顿情况。专对680×480的画面,24运行,系统运行状态均正常。
由于利用了人的生物特征,与纸式打卡钟和射频卡考勤机相比,指纹考勤机和人脸识别考勤机不需要消耗任何耗材,而且不容易发生代打卡和卡片丢失现象,是当下的主流考勤方式。但由于指纹考勤机的考勤时间长、接触不卫生、手指脱皮时无法考勤等问题的存在,在未来的生活中,人脸识别考勤机的需求会越来越大。该系统主要功能:交互界面:采用了MFC语言编写了后台基于视频的人脸考勤算法的实现,其具备实时人脸检测、对齐、识别以及定时抓拍等功能。数据交互:采用的是MYSQL,后台程序收集总结后的数据存入数据库中,用户界面可以实时查询相关记录。人脸检测:采用了检测和定位结合在一起的人脸检测算法(采用了三种sift特征以及SVM分类做人脸检测)。人脸对齐:对齐方面,精确定位五官坐标,对LBF进行了改进(对初始化形状以及回归进行了改进)。人脸识别:采用的是高维的局部二进制特征块(有效了结合多尺度),其正确率在LFW测试集上达到96.8%,同时采用PCA进行了数据的降维(400维),减少噪声的同时大大减少数据量。应用场景房间,对面对摄像头的人脸,可以正确无误抓取人脸区域,人脸检测正确率达到98%,人脸识别正确率达到95%,基本满足实际需求。人进入画面,可以立刻采集到人脸,并分析出相关信息,无卡顿情况。专对680×480的画面,24运行,系统运行状态均正常。