合肥人脸识别门禁价格-合肥进军|运行平稳

人脸配准

“人脸配准（Face Alignment）”是***出人脸上五官关键点坐标的一项技术。

人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”，输出五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，可以根据不同的语义来定义（常见的有5点、68点、90点等等）。

当前效果的较好的一些人脸配准技术，基本通过深度学习框架实现，这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来，缩放的固定尺寸，然后进行关键点位置的计算。因此，若不计入图像缩放过程的耗时，人脸配准算法是可以计算量固定的过程。另外，相对于人脸检测，或者是后面将提到的人脸提特征过程，人脸配准算法的计算耗时都要少很多。

随着人脸识别技术的普及与发展，它越来越多的领域得到了广泛的应用，如人们所熟知的门禁系统和智能手机上的面部功能等。而门禁系统就是人脸识别监控系统多个应用领域中主要的应用场景之一。

物联网作为智慧城市建设基础，是未来城市智慧感知的先决条件，但其带来的庞大数据则是人力分析所不能及的，数据若无法转化为有意义的信息则毫无意义。AI技术刚好扮演着处理数据的重要角色。

Canny边缘检测

Canny边缘检测是澳洲计算机科学家 约翰坎尼（John F. Canny）于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法，人脸识别门禁价格，其目标是找到一个优的边缘，其优边缘的定义是：

优检测——算法能够尽可能多示出图像中的实际边缘，漏检和误检的概率非常小；

优***——检测出的边缘要与实际图像中的实际边缘尽可能接近；

检测点与边缘点一一对应——算子检测的边缘点与实际边缘点应该是一一对应的。

1）图像去噪

噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉，通常使用高斯滤波。

2）计算梯度的幅度与方向

使用高斯滤波器来进行计算，让距离中心点越近的像素点权重越大。