鄭州人臉識(shí)別系統(tǒng)

人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng),結(jié)合人臉識(shí)別、人臉對(duì)比、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)身份交叉驗(yàn)證,協(xié)助社區(qū)管理人員確認(rèn)用戶(hù)身份。據(jù)了解,由于人臉的直觀性和不易被復(fù)制的特性,人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)可以有效阻攔陌生人隨意進(jìn)出社區(qū),盡可能降低社區(qū)安全事故發(fā)生的頻率,強(qiáng)化社區(qū)安防體系。
人臉識(shí)別主要的特點(diǎn)是利用人的臉部特征作為一種身份辨識(shí)的方式，通過(guò)采集含有人臉的圖像或視頻流，自動(dòng)對(duì)圖像或視頻中的人臉進(jìn)行檢測(cè)定位、圖像預(yù)處理、特征提取和匹配識(shí)別過(guò)程，達(dá)到識(shí)別不同人身份的目的。因此，利用人臉識(shí)別技術(shù)的這個(gè)特點(diǎn)可以在不同場(chǎng)合中實(shí)現(xiàn)各種各樣的智能化應(yīng)用。

雖然目前人臉識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)取得了較好的識(shí)別效果，但依然受到光照、姿態(tài)、表情變化、發(fā)型、有無(wú)眼鏡和年齡老化等多方面因素的影響。因此，本文對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的研究，具有重要的理論研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文主要針對(duì)人臉識(shí)別中特征的選取和分類(lèi)的問(wèn)題，提出了一種線(xiàn)性鑒別方法(LDA)和基于稀疏表征的分類(lèi)(Sparse Representation-based Classification, SRC)相結(jié)合的全局和局部表征集成方法，該方法利用線(xiàn)性鑒別分析方法在子空間上的... 更多

隨著人臉識(shí)別技術(shù)的飛速發(fā)展,人臉識(shí)別門(mén)禁的優(yōu)化更進(jìn)一步。目前智之屋人臉識(shí)別技術(shù)的識(shí)別率已不受化妝技術(shù)、人像照片、模型、白天黑夜等外在因素影響。陌生人想要憑借偽裝進(jìn)入社區(qū)大門(mén)難如登天。

人臉識(shí)別系統(tǒng)是人臉識(shí)別技術(shù)在生物特征識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用，旨在將人臉圖像作為一種可以標(biāo)識(shí)的生物特征進(jìn)行編碼與鑒別，目前較為廣泛的應(yīng)用于安防領(lǐng)域。由于云臺(tái)攝像頭的可控旋轉(zhuǎn)特性，基于云臺(tái)攝像頭的人臉識(shí)別系統(tǒng)可以應(yīng)用于公共區(qū)域的跟蹤或教室的等。
公司擁有一支強(qiáng)大的技術(shù)團(tuán)隊(duì),技術(shù)人員來(lái)自國(guó)內(nèi)、外高校，研究所；此外，公司還與東京工業(yè)大學(xué)，德國(guó)漢堡工業(yè)大學(xué)，復(fù)旦大學(xué),交通大學(xué)等國(guó)內(nèi)外著 名高校建立緊密的技術(shù)合作關(guān)系。
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