人脸识别6-人脸特征与特征相似度

本文介绍人脸特征相似度比对技术及其在银行业的典型应用案例。通过提前对客户人脸图片进行建模,银行在人证合一验证时只需对比特征数据,大幅缩短验证时间,提高效率。

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人脸特征相似度

        人脸特征之间可以进行比较获取相似度,从而判断2个特征对应的是不是同一个人。因为特征是建模后的数据,所以2个特征比较耗时会非常少。有的应用场景中可以提前将待比较的人脸图片先进行特征提取,后续只是拿来用即可。

典型的银行业人脸比对场景

        有些银行自己会维护客户注册的人脸照片,那么他们可以提前对人脸图片进行建模,后续进行人证合一时,只需要用特征和现场照比对即可,这样可以大大缩小比对时间。

 

人脸识别是指利用计算机视觉技术对图像或视频中的人脸进行自动识别和分析的过程。人脸识别技术主要包括特征检测和人脸匹配两个部分。 特征检测是指从图像中提取出人脸有关的特征信息,包括人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等特征点。在特征检测过程中,通常会使用Haar特征分类器、HOG特征分类器或者深度学习的卷积神经网络等算法来实现。 人脸匹配是指将提取出来的人脸特征数据库中已有的人脸特征进行比对,以判断该人脸是否已经被识别过或者是否为指定人员。常见的人脸匹配算法包括欧氏距离匹配算法、余弦相似度匹配算法、支持向量机(SVM)等。 关于利用C++实现人脸识别的代码,可以参考开源库OpenCV中的示例代码,该库提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能,包括人脸检测和识别等。以下是一个简单的基于OpenCV的人脸检测和识别的代码示例: ```c++ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/face.hpp> using namespace cv; using namespace std; using namespace cv::face; int main(int argc, char** argv) { // 加载人脸检测器和识别器 CascadeClassifier face_cascade; face_cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml"); Ptr<LBPHFaceRecognizer> recognizer = LBPHFaceRecognizer::create(); // 加载训练好的模型 recognizer->read("model.xml"); // 打开摄像头 VideoCapture cap(0); if (!cap.isOpened()) { cout << "无法打开摄像头!" << endl; return -1; } while (true) { Mat frame; cap >> frame; // 转换成灰度图像并进行直方图均衡化 Mat gray; cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY); equalizeHist(gray, gray); // 检测人脸 vector<Rect> faces; face_cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30)); // 对每个检测到的人脸进行识别 for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) { Mat face = gray(faces[i]); resize(face, face, Size(92, 112)); // 将人脸图像缩放到指定大小 int label = -1; double confidence = 0.0; recognizer->predict(face, label, confidence); // 在图像中标注出人脸位置和识别结果 rectangle(frame, faces[i], Scalar(255, 0, 0), 2); putText(frame, format("Person %d", label), Point(faces[i].x, faces[i].y - 5), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.0, Scalar(0, 255, 0), 2); } imshow("Face Recognition", frame); if (waitKey(30) == 'q') break; } return 0; } ```
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