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產品人臉識別系統
人臉識別分核實式和搜索式二種比對模式。核實式是對指將捕獲得到的人像或是的人像與數據庫中已登記的某一對像作比對核實確定其是否為同一人。搜索式的比對是指，從數據庫中已登記的所有人像中搜索查找是否有的人像存在。
人臉圖像特征提取：人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數 特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。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特征或統計學習的表征方法。
基于知識的表征方法主要是根據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據，其特征分 量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特 征，這些特征被稱為幾何特征?；谥R的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。
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
在現代社會當中,身份認證與識別問題變得尤為重要。其中,基于人臉面部特征的識別技術因其具有的突出優點脫穎而出,得到了廣泛研究與應用?？紤]到當前人臉識別技術遇到的相關難點,尋求了一種主成分分析(PCA)和線性判別分析(LDA)相結合的方法對人臉進行識別,并且基于LabVIEW/Matlab和攝像采集系統等軟硬件設備,設計了人臉識別系統。該系統以人臉識別算法為基礎,利用PC機為操作平臺,通過將即時采集的人臉圖像與所建立的人臉特征庫比對,從而快速有效地查出已登記人員的身份信息。
人臉識別系統具有廣泛的應用：人臉識別出入管理系統、人臉識別門禁考勤系統、人臉識別管理、人臉識別電腦安全防范、人臉識別照片搜索、人臉識別來訪登記、人臉識別ATM機智能視頻報警系統、人臉識別監獄智能報警系統、人臉識別RFID智能通關系統、人臉識別罪犯追逃智能報警系統等等。
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