刷脸扣费闸机消费系统的人脸识别技术如何实现

刷脸扣费闸机消费系统的人脸识别技术主要通过以下步骤实现：

人脸图像采集

通过安装在闸机上的摄像头等设备，采集用户的人脸图像。采集方式有两种，一是实时拍摄，用户走到闸机前，摄像头自动抓拍；二是导入已存储在设备内存中的人脸图像.

图像预处理

对采集到的人脸图像进行处理，包括光线补偿，调整图像亮度；灰度分析，将彩色图像转换为灰度图像以便后续处理；平滑处理，去除图像中的噪声，以及过滤、切割、旋转、放缩等操作，使图像符合特征提取的标准和需求.

人脸检测

从预处理后的图像中检测是否存在人脸，并确定人脸的位置、姿态和尺寸大小等信息， 常采用 Haar 特征和 Adaboost 算法训练级联分类器来进行检测，若某一矩形区域通过分类器判别，则被认定为人脸图像.

特征提取

这是关键步骤，利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）等模型，自动学习和提取人脸的关键特征，这些特征包括几何特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等面部五官之间的距离、面积、角度等，以及表征特征，如利用人脸图像灰度信息通过 LBP 算法等提取的全局或局部特征.

人脸识别与比对

将提取的人脸特征与系统数据库中预存的人脸特征数据进行比对，计算相似度。若相似度超过设定阈值，则认为匹配成功，确认用户身份.

活体鉴别

通过分析人脸的细微动作、纹理信息等，判断当前人脸是否为活体，防止他人使用照片、视频等非活体信息冒充本人进行刷脸扣费，一些设备还会配备 3D 传感摄像头来增强活体检测的准确性.