功能介绍
人像态势识别方法由清华大学媒体大数据认知计算研究中心主任王生进教授于2017年提出。基于以人为中心的理念,通过全面构建对于人的像态、形态、神态、意态的深度识别,实现对目标人的整体信息分析、完善的状态描述。像态、形态,侧重“格物”,本意即为考察人这个事物;神态、意态,偏向“致知”,进而达到完善的识别和理解。
核心技术
具备全球领先、精准、稳定的人像态势识别技术
人脸识别
人脸识别是典型“像态”识别范畴,是指基于人的脸部特征,对输入的人脸图像进行智能检测与分析,提取其所蕴含的身份属性信息、特征信息及关键点信息等,进而开展人脸活体识别、质量评估、比对及检索等应用。
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行人识别
行人识别是典型的“形态”识别范畴,通过对感知对象的静止肢体以及肢体的变化特征进行认知和描述,以有效表达目标人的体形、体态。
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步态识别
步态识别属于“形态”识别范畴,通过对人的远距离走路姿态的检测、特征提取及识别来验证人的身份的方法,具有非接触式、难隐藏或伪装的特点。
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虹膜识别
虹膜属于“像态”范畴,基于眼睛中的虹膜进行自动识别,通过对比不同生物个体虹膜图像特征之间的相似性,将眼睛的虹膜特征作为每个人的身份识别对象。
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指掌纹识别
指掌纹属于“像态”范畴,其可基于手掌表面上的各种纹线进行自动识别,通过对比不同生物特征个体指掌纹的纹线特征、点特征、纹理特征、几何特征之间的相似性,将指掌纹信息作为每个人的身份识别对象。
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