人臉識(shí)別考勤門(mén)禁-滁州人臉識(shí)別-合肥進(jìn)軍(查看)

人臉檢測(cè)
“人臉檢測(cè)（face detection）”是檢測(cè)出圖像中人臉?biāo)谖恢玫囊豁?xiàng)技術(shù)。
人臉檢測(cè)算法的輸入是一張圖片，輸出是人臉框坐標(biāo)序列（0個(gè)人臉框或1個(gè)人臉框或多個(gè)人臉框）。一般情況下，輸出的人臉坐標(biāo)框?yàn)橐粋€(gè)正朝上的正方形，但也有一些人臉檢測(cè)技術(shù)輸出的是正朝上的矩形，或者是帶旋轉(zhuǎn)方向的矩形。
常見(jiàn)的人臉檢測(cè)算法基本是一個(gè)“掃描”加“判別”的過(guò)程，滁州人臉識(shí)別，即算法在圖像范圍內(nèi)掃描，再逐個(gè)判定候選區(qū)域是否是人臉的過(guò)程。因此人臉檢測(cè)算法的計(jì)算速度會(huì)跟圖像尺寸、圖像內(nèi)容相關(guān)。開(kāi)發(fā)過(guò)程中，我們可以通過(guò)設(shè)置“輸入圖像尺寸”、或“小臉尺寸限制”、或“人臉數(shù)量上限”的方式來(lái)加速算法。
canny邊緣檢測(cè)
canny邊緣檢測(cè)是澳洲計(jì)算機(jī)科學(xué)家 約翰坎尼（john f. canny）于1986年開(kāi)發(fā)出來(lái)的一個(gè)多級(jí)邊緣檢測(cè)算法，其目標(biāo)是找到一個(gè)優(yōu)的邊緣，其優(yōu)邊緣的定義是：
優(yōu)檢測(cè)——算法能夠盡可能多示出圖像中的實(shí)際邊緣，漏檢和誤檢的概率非常小；
優(yōu)定位——檢測(cè)出的邊緣要與實(shí)際圖像中的實(shí)際邊緣盡可能接近；
檢測(cè)點(diǎn)與邊緣點(diǎn)一一對(duì)應(yīng)——算子檢測(cè)的邊緣點(diǎn)與實(shí)際邊緣點(diǎn)應(yīng)該是一一對(duì)應(yīng)的。
1）圖像去噪
噪聲會(huì)影響邊緣檢測(cè)的準(zhǔn)確性，因此首先要將噪聲過(guò)濾掉，通常使用高斯濾波。
2）計(jì)算梯度的幅度與方向
使用高斯濾波器來(lái)進(jìn)行計(jì)算，讓距離中心點(diǎn)越近的像素點(diǎn)權(quán)重越大。
輪廓檢測(cè)
通過(guò)算子計(jì)算出來(lái)的邊緣一般是不連續(xù)的，紅外人臉識(shí)別，很難形成相對(duì)完整和封閉的目標(biāo)輪廓，這樣提取出來(lái)的特征效果可能不好。通過(guò)使用輪廓檢測(cè)算法，人臉識(shí)別考勤門(mén)禁，可以忽略背景和目標(biāo)內(nèi)部的紋理以及噪聲干擾的影響，對(duì)邊緣進(jìn)行細(xì)化并進(jìn)行連接，解決那些不能依靠亮度建模而檢測(cè)出來(lái)的紋理邊界。
輪廓檢測(cè)也有一些方法，比如使用專門(mén)設(shè)計(jì)的檢測(cè)算子等。通過(guò)使用這些算子，可以生成更好的臉部特征，有利于后續(xù)的計(jì)算和比對(duì)。
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