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人脸识别是生物识别领域中常用的模式之一，其关键在于提取对象面部数据的身份相关基本特征，并消除受非身份因素影响的部分。非同一性因素通常包括：环境照明，手势，表情，饰物等。其中，照明问题在实际应用中是很重要的，用户通常要求人脸识别系统能够适应不同的照明环境。一般的人脸识别系统使用常见的可见人脸图像进行识别。这种系统易受环境光的影响。在识别之前，一些预处理算法通常用于处理照明。虽然照明预处理算法可以在一定程度上消除照明的影响，但它也会导致图像丢失一些有用的信息。人脸识别成像近红外人脸识别是解决人脸识别中照明问题的一种解决方案。它提出了一个由两部分组成的解决方案：主动近红外成像设备和脸部识别算法。使用强度高于环境光的有源近红外光源和相应波段的滤光器，可以获得与环境无关的面部图像，并且面部图像将随着人与人之间的距离单调变化。为了减少人脸识别过程中环境光对面部成像的影响，有源光源的强度需要高于环境光，湖南人脸识别设备安装，但强光会干扰人眼并降低用户的舒适度。因此，有源光源好位于不可见的带内，湖南人脸识别设备安装，如：红外线，紫外线等。长期暴露在紫外线下会对人体皮肤和眼睛造成长久性伤害，湖南人脸识别设备安装。远红外波段的成像将丢失物体表面上的大部分信息。想购买人脸识别设备系统的就选无锡捷诺智能科技，欢迎来电。湖南人脸识别设备安装
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通过往期的文章分享，我们分享了人脸识别的前2个步骤，人脸数据的提取，人脸数据的神经网络训练，本期是人脸识别的终章，通过前期文章训练的人脸数据模型，进行人脸的识别。人脸识别结果人脸识别系统初始化初始化系统2-6行，插入必要的第三方库8-10行，导入人脸检测模型，人脸识别的前提步骤是从图片或者从视频中识别到人脸12-13行，导入人脸识别模型15-18行，导入上期文章训练的人脸模型数据，包括人脸数据以及人脸label人脸识别的人脸检测人脸检测20-23行，我们导入要识别的一张人脸图片，并获取图片的尺寸25-29行，计算图片的blob值，并导入人脸检测模型，使用前反馈从图片中检测到人脸人脸识别的人脸数据筛选人脸数据筛选31-39行，首先从人脸检测到的数据中提取人脸检测的置信度，并筛选出置信度大于50%的数据，并从人脸置信度高的图片中，检测出人脸的大小尺寸，若人脸的尺寸小于20，此人脸看作是一个无效的数据41-44行，从检测到人脸中，计算人脸的blob值，并把blob值导入人脸识别数据模型，使用前反馈识别人脸人脸识别人脸识别46行，利用预训练模型识别人脸数据47-48行，计算人脸识别的置信度（利用前期训练的人脸模型与数据对比。想购买定制人脸识别设备的就选无锡捷诺智能科技，欢迎来电。湖南人脸识别设备安装
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