基于人脸和手势混合识别的门禁研究

人脸识别作为当今社会人工智能范畴的一项生物识别技术,以其具有非接触、速度快等一系列特性在多个领域有着广泛的应用。但仅仅使用人脸识别技术进行识别却仍存在误判的风险,无法保证识别准确率,并极易受到各类蓄意的仿冒攻击。而深度学习作为图像识别领域重要的技术手段,同样拥有着广阔的应用前景。文中通过研究基于树莓派的人脸识别和手势识别的门禁系统,基于人的脸部特征信息和手势的运动信息进行身份识别,在静态的人脸识别基础上,配合实时发布动态的手势识别预防攻击者借助人脸关键点定位和自动化人脸动效技术,最大程度的控制住风险。