人脸识别门禁发展趋势

首先，依据大数据的规模性人脸搜索是人脸识别技术未来发展的重要方向。例如，在公安机关制造行业早就踏入网络时代，一些传统专业性薄弱点展现，因此，利用人脸识别技术将这类很多照片信息内容利用出來，提升所有公安机关数字化管理的管理水平，是未来人脸识别技术发展的关键方位。

第二，深度学习将人脸识别的准确度提升至人眼级别，极大地拓展了2D人脸识别的主要用途，并借助互联网金融爆发的车风，迈入金融行业级应用并作为基础建设迅普及化。

红外人脸检测主要是基于光流法而实现。光流法是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各像素位置的“运动”，即从图像序列中得到各个像素点的运行信息，采用高斯差分滤波器、LBP特征和支持向量机进行数据统计分析。同时，光流场对物体运动比较敏感，利用光流场可以统一检测眼球移动和眨眼。这种人脸检测方式可以在用户无配合的情况下实现盲测。从上述两张图的对比可以看出，人脸的光流特征显示为不规则的向量特征，而照片人脸光流特征则是规则有序的向量特征，以此即可区分活的物体和照片。

免责声明： 本页面所展现的信息及其他相关推荐信息，均来源于其对应的用户，本网对此不承担任何保证责任。如涉及作品内容、 版权和其他问题，请及时与本网联系，我们将核实后进行删除，本网站对此声明具有最终解释权。