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產品人臉識別系統
人臉實別系統廣泛采用區域特征分析算法，融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理于一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型，具有廣闊的發展前景。
雖然目前人臉識別系統已經取得了較好的識別效果，但依然受到光照、姿態、表情變化、發型、有無眼鏡和年齡老化等多方面因素的影響。因此，本文對人臉識別技術的研究，具有重要的理論研究意義和實際應用價值。本文主要針對人臉識別中特征的選取和分類的問題，提出了一種線性鑒別方法(LDA)和基于稀疏表征的分類(Sparse Representation-based Classification, SRC)相結合的全局和局部表征集成方法，該方法利用線性鑒別分析方法在子空間上的... 更多
人臉識別過程一般分三步：
(1)先建立人臉的面像檔案。即用攝像機采集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件，并將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼儲存起來。
(2)獲取當前的人體面像。即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像，或取照片輸入，并將當前的面像文件生成面紋編碼。
(3)用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對。即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的“面紋編碼”方式是根據人臉臉部的本質特征和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發、發型、眼鏡、表情和姿態的變化，具有強大的可靠性，從而使它可以從百萬人中地辨認出某個人。人臉的識別過程，利用普通的圖像處理設備就能自動、連續、實時地完成。
人臉識別(Face Recognition)技術是一項非常重要的生物特征識別技術，同其它的生物特征識別技術(如指紋識別、步態識別和虹膜識別)相比，人臉識別具有簡便性、非接觸性和不侵犯個人隱私等特的優點，這使得在近年來，人臉識別受到越來越多研究者的關注，特別是主成分分析方法(Principle Component Analysis, PCA)和線性鑒別方法(Linear Discriminant Analysis, LDA)在人臉識別中的應用之后，人臉識別在日常生活應用領域不斷擴大，如出入境檢查、門禁系統、安檢以及機場的安檢等方面。
人臉識別主要的特點是利用人的臉部特征作為一種身份辨識的方式，通過采集含有人臉的圖像或視頻流，自動對圖像或視頻中的人臉進行檢測定位、圖像預處理、特征提取和匹配識別過程，達到識別不同人身份的目的。因此，利用人臉識別技術的這個特點可以在不同場合中實現各種各樣的智能化應用。
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