人脸识别技术推荐

导读
人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,其中包括人脸追踪侦测,自动调整影像放大,夜间红外侦测,自动调整曝光强度等技术。

人脸识别再添新招,将运用于未成年保护?

随着科学技术的迅猛发展,越来越多的科技产品走进了我们的生活。近日,腾讯游戏正式宣布,将通过运用人脸识别技术,加入到未成年人保护体系当中,成为未成年守护平台的重要一环。这一技术也是成长守护平台继限玩、宵禁等条例的基础上,专门针对"未成年人冒用家长身份信息绕过监管"这一问题做出的重要举措,这也意味着未成年人保护体系进入了3.0阶段。

新一代的人脸识别技术将被运用于游戏登录环节以及支付环节,系统将通过对玩家的游戏行为进行分析,甄别出疑似未成年人游戏的帐号,发起人脸识别,并和公安数据库联网进行比对。如拒绝人脸识别或者识别未通过,将被直接纳入未成年人防护监管体系中。

人脸识别技术推荐

专利号:CN201621220013.0

摘要:本实用新型公开了一种具有遮挡检测功能的人脸识别门禁系统,涉及计算机视觉和模式识别领域,包括摄像头模块、操作系统控制模块、遮挡检测模块、人脸识别模块、识别结果显示模块、指纹登录模块、人脸采集模块。遮挡检测模块利用马尔可夫随机场可快速地检测出人脸的遮挡区域,而免除了使用者在采集图像之前摘除眼镜等遮挡物的麻烦,人脸识别模块利用稀疏编码对人脸图像分类识别,指纹登录模块在人脸识别成功后需要使用者录入与其身份一致的指纹。本实用新型通过遮挡检测模块,免除了使用者摘除遮挡物的麻烦,提高了基于人脸识别的门禁系统的工作效率,并利用马尔可夫随机场模型提高了检测的速度,最后通过指纹登录模块保证了门禁系统的安全性。

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专利号:暂无

一、项目简介 身份识别是互联网+时代的重要需求,也是信息安全的重要研究方向。人脸识别是一种融 合图像处理、生物特征分析的信息安全技术,具有非强制性(即人脸是目前唯一不需要用户 主动配合就可以采集到的生物特征信息); 非接触性(用户不需要和设备直接进行接触); 以及并发性(在实际的应用场景中可以进行多个人脸的分拣、判断及识别)等特点。从社会 心理学的角度来看,通过人脸来识别身份容易被使用者接受。例如,人们在采集指纹和虹膜 时,会担心隐私泄漏,但是每天被街头的几百台监控摄像机拍摄,却不感到被侵犯,因为人 脸天生就暴露在外,被认为是识别身份的天然特征。如,传统银行发卡需要填单、大堂经理 认证、柜台办理等多项操作,过程冗长,手续繁杂,有时甚至需要数十分钟。在提供办公自 动化、无纸化、智能化的今天,使用人脸识别认证的自助发卡系统,最快只需要 20 秒就可 以办理整套流程。 与传统人脸识别系统相比,本项目针对银行、金融、医疗等领域应用人脸识别技术具有 数据通量大、应用环境复杂、识别精度要求高特点,开发了基于大数据云平台的人脸识别系 统。该系统具有并发量大,响应时间短及高可靠性和安全性,可以实现复杂...

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专利号:CN201310053703.6

摘要:本发明公开一种基于压缩感知的选择集成人脸识别方法,包括以下步骤:1)本方法首先根据不同的特征提取方法和不同稀疏系数求解方法建立多个压缩感知人脸分类器;2)通过选择算法选择多个由步骤1)中所产生的分类器组成集成分类器;3)利用人脸识别器快速判别待识别图像是否为有效人脸图像;4)将步骤3)中已识别为有效的人脸图像根据集成分类器进行集成人脸识别。本发明提出的选择集成人脸识别方法能够集成人脸识别,提高系统稳定性和泛化能力。本发明在ORL和YALE人脸库上的试验,验证了本发明所提出的方法的可行性和有效性。

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专利号:CN201610813728.5

摘要:本发明提供一种基于深度学习人脸识别的照片管理方法和系统。所述方法使用卷积神经网络的深度学习模型在服务器训练一个识别率高,处理速度快的人脸识别模型。训练过程使用Caffe网络框架,对经典的CaffectNet网络进行微调使其适于人脸的分类,得到最优网络结构以供照片管理使用。在PC客户端的照片分类管理过程,用户选择待分类归档的照片并指定要挑选的人物对象后将照片发送到服务器,服务器利用训练好的识别模型对接收到的照片进行分类,并返回相应标签给客户端,客户端根据返回的标签对相应照片进行分类保存。本发明使用深度学习模型对用户照片进行人脸识别并分类管理,准确率高、速度快,节省手动整理的时间,操作体验良好。

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专利号:CN201510517946.X

摘要:本发明公开基于人脸识别对教育资源数据库权限的控制方法,该方法包括如下步骤:建立面向学生身份和家长身份的教育数据库;用户对教学移动终端的人脸识别数据库进行自主训练,根据训练得到的模型对后来采集的待检测人脸信息进行身份识别,判别是学生身份还是家长身份,以此为两种不同的身份权限为依据为使用者提供符合其身份的教育资源。用户只需通过简单的人脸识别就可以登录,获取相应身份权限的教育资源数据库;对学生以智能指导教学为主导方向,引导学生学会独立思考,根据解题思路完成练习,同时方便家长对学生学习情况的了解。对家长或者老师群体的用户,以辅助教学为主导方向,提供准确的答案推送,提高家长辅导学生的效率和质量。

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人脸识别技术流程

人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

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