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景区客流分析-劲松智能科技-客流分析

发布时间:2020-04-10 20:50:04        

人脸识别与对比服务:实时脸识别检测、跟踪、抓拍、识别

灵活的布控机制

集成实时人脸识别布控功能,支持黑名单、白名单两种布控机制,用户可根据应用场景需要灵活动态配置。

对人脸的宽容度高

具备人脸姿态矫正功能,商场客流分析系统,人脸左右上下倾斜在60度以内可正常抓拍,人脸左右上下倾斜在25度以内可正常识别。

支持基于可见光环境下的人脸识别,人脸识别结果受光线变化影响小。

对于人脸的变化,包括表情、胡须、眼镜、发型、年龄等,算法均具有良好的适应性,不影响识别准确度。










人脸识别产品特点

***智能功能

·内嵌商汤智能深度学习人脸算法,自身提取目标特征,形成深层可供学习的人脸图像;

·支持人脸抓拍功能,支持对运动人脸进行检测、跟踪、抓拍、评分、筛选,输出人脸抓图;

·支持多种人脸抓拍模式:快速、间隔、离开后(有:距离选优、质量选优)等人脸抓拍模式,景区客流分析,抓拍次数可设;

·支持人脸区域识别、区域屏蔽、人脸ID统计以及多种人脸参数设置;

·支持每帧32个人脸检测;

·支持人脸30*30-500*500像素之间的人脸检测;

·支持人脸图片及原图上传,人脸图片编码质量可调;

·支持人脸智能***模式,宽动态范围达120dB,强逆光下人脸依然清晰可见;

·人脸抓拍场景分别针对逆光环境和普通环境,客流分析,有逆光场景和普通场景两种模式可设置;
















































人脸识别技术包含三个部分:(1)人脸检测面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像,并分离出这种面像。一般有下列几种方法:①参考模板法首先设计一个或数个标准人脸的模板,连锁店客流分析,然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度,并通过阈值来判断是否存在人脸;②人脸规则法由于人脸具有一定的结构分布特征,所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸③样品学习这种方法即采用模式识别中人工***网络的方法,即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器④肤色模型法这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。⑤特征子脸法这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间,并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。值得提出的是,上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。(2)人脸跟踪面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外,利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。(3)人脸比对面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说,将采样到的面像与库存的面像依次进行比对匹配对象。所以,面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法:①特征向量法该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性,然后再计算出它们的几何特征量,而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。②面纹模板法该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像模板,在进行比对时,将采样面像所有象素与库中所有模板采用化相关量度量进行匹配。










































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