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產(chǎn)品人臉識別系統(tǒng)
人臉識別門禁系統(tǒng),結(jié)合人臉識別、人臉對比、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,人臉識別門禁系統(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。
人臉識別系統(tǒng)是人臉識別技術(shù)在生物特征識別領(lǐng)域的應(yīng)用，旨在將人臉圖像作為一種可以標(biāo)識的生物特征進(jìn)行編碼與鑒別，目前較為廣泛的應(yīng)用于安防領(lǐng)域。由于云臺攝像頭的可控旋轉(zhuǎn)特性，基于云臺攝像頭的人臉識別系統(tǒng)可以應(yīng)用于公共區(qū)域的跟蹤或教室的等。
隨著人臉識別技術(shù)的飛速發(fā)展,人臉識別門禁的優(yōu)化更進(jìn)一步。目前智之屋人臉識別技術(shù)的識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)大門難如登天。
雖然目前人臉識別系統(tǒng)已經(jīng)取得了較好的識別效果，但依然受到光照、姿態(tài)、表情變化、發(fā)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(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(jié)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
人臉圖像特征提取：人臉識別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù) 特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進(jìn)行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大 類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。
基于知識的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù)，其特征分 量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特 征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。
公司擁有一支強(qiáng)大的技術(shù)團(tuán)隊(duì),技術(shù)人員來自國內(nèi)、外高校，研究所；此外，公司還與東京工業(yè)大學(xué)，德國漢堡工業(yè)大學(xué)，復(fù)旦大學(xué),交通大學(xué)等國內(nèi)外著 名高校建立緊密的技術(shù)合作關(guān)系。
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