人臉圖像預處理人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并終服務于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、化、幾何校正、濾波以及銳化等。常見的人臉檢測算法基本是一個“掃描”加“判別”的過程，即算法在圖像范圍內掃描，再逐個判定候選區(qū)域是否是人臉的過程。

濟南德滿金科公司的產(chǎn)品包括：山東門禁、山東考勤、智能停車管理收費系統(tǒng)、人行通道閘設備、電梯控制、濟南門禁、濟南考勤、路障機破胎器、智能升降柱設備，人臉識別系統(tǒng)。人臉識別系統(tǒng)主要的技術流程介紹：人臉識別系統(tǒng)在進行人臉識別技術操作的時候，主要流程是：圖像采集、人臉檢測、圖像質量評估、檢測(可選)、特征提取以及特征比對。圖像采集:獲取單幀或者多幀的圖像數(shù)據(jù)供人臉識別系統(tǒng)使用,該流程般由攝像頭模組完成RGB攝像頭、紅外攝像頭或者3D攝像頭等)人臉檢測:從攝像頭采集的圖像數(shù)據(jù)中檢測人臉的位置,如果有多個人臉,一般選定面積的人臉作為目標人臉(也有一些安防類人臉識別系統(tǒng),支持同時識別多個人臉)圖像質量評估:對目標人臉進行分析,得岀如人臉傾斜、旋轉角度、面部遮擋比例、模糊程度等參數(shù),綜合判定該張圖片是否適合進行人臉特征提取;檢測(可選):判定目標人臉是,而非其他偽裝。一般在金融支付或者安防門禁等無人值守場合,用于防止攻擊者使用照片、視頻甚至面具頭套等方式來模擬他人欺臉識別系統(tǒng)。特征提取:從目標人臉圖像中提取人臉特征以供身份比對使用。通常是將該圖像通過一個神經(jīng)網(wǎng)絡從而提取出特征值。特征比對:一般分為1:1和1:N兩種情況。1:1是判定目標人臉的特征與人臉的特征是否為同一人。（2）當前人臉門禁中，還是需要人員有一定的配合度才能完成人臉識別，完全非配合的人臉識別必然會導致識別準確率的下降。1:N則是判定目標人臉特征是否是人臉數(shù)據(jù)庫中N個不同人臉中的某一認。特征比對一般需要設置一個值,兩個特征相似度超過該閾值,則判斷為同一人,低于則不同人。

人臉識別技術主要包括三大主要技術，分別是以下三大方面：1、基于特征的人臉檢測技術，通過采用顏色、輪廓、紋理、結構或者直方圖特征等進行人臉檢測。2、基于模板匹配人臉檢測技術，從數(shù)據(jù)庫當中提取人臉模板，接著采取一定模板匹配策略，使抓取人臉圖像與從模板庫提取圖片相匹配，由相關性的高低和所匹配的模板大小確定人臉大小以及位置信息。3、基于統(tǒng)計的人臉檢測技術，通過對于“人臉”和“非人臉”的圖像大量搜集構成的人臉正、負樣本庫，采用統(tǒng)計方法強化訓練該系統(tǒng)，從而實現(xiàn)對人臉和非人臉的模式進行檢測和分類。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

人臉識別系統(tǒng)的特征：人臉辨認體系三大關鍵技能和四大特征人臉辨認體系三大關鍵技能和四大特征人臉辨認體系的三大關鍵技能、人臉辨認體系依據(jù)特征的人臉檢測技能：依據(jù)對人臉的色彩、概括、紋理、結構或許直方圖特征等進行人臉檢測技能。人臉辨認體系依據(jù)模板匹配人臉檢測技能：從已存儲的數(shù)據(jù)庫中提取人臉模板，然后采取模板匹配策略，把抓取到的人臉圖畫與從模板庫中提取到的模板進行匹配，依據(jù)匹配相關性的高低和所匹配的模板巨細來確認人臉巨細以及方位信息。人臉辨認體系依據(jù)計算的人臉檢測技能：經(jīng)過對于"人臉"和"非人臉"的圖畫或視頻流進行很多的收集構成人臉正、負樣本，并主動存入到人臉樣本庫中，使用計算方法來強化訓練該體系，然后實現(xiàn)對人臉和非人臉的形式進行檢測和分類。（6）在智慧社區(qū)方案、智慧園區(qū)方案、智慧商業(yè)方案中，基于各個點位的人臉識別設備（人臉門禁、人臉閘機、人臉相機等），可以實現(xiàn)人員權限的有效管理、人員身份的準確判定、人員軌跡的精準定位。