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產(chǎn)品人臉識(shí)別系統(tǒng)
人臉捕獲是指在一幅圖像或視頻流的一幀中檢測出人像并將人像從背景中分離出來，并自動(dòng)地將其保存。
在現(xiàn)代社會(huì)當(dāng)中,身份認(rèn)證與識(shí)別問題變得尤為重要。其中,基于人臉面部特征的識(shí)別技術(shù)因其具有的突出優(yōu)點(diǎn)脫穎而出,得到了廣泛研究與應(yīng)用。考慮到當(dāng)前人臉識(shí)別技術(shù)遇到的相關(guān)難點(diǎn),尋求了一種主成分分析(PCA)和線性判別分析(LDA)相結(jié)合的方法對(duì)人臉進(jìn)行識(shí)別,并且基于LabVIEW/Matlab和攝像采集系統(tǒng)等軟硬件設(shè)備,設(shè)計(jì)了人臉識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)以人臉識(shí)別算法為基礎(chǔ),利用PC機(jī)為操作平臺(tái),通過將即時(shí)采集的人臉圖像與所建立的人臉特征庫比對(duì),從而快速有效地查出已登記人員的身份信息。
人臉識(shí)別(Face Recognition)技術(shù)是一項(xiàng)非常重要的生物特征識(shí)別技術(shù)，同其它的生物特征識(shí)別技術(shù)(如指紋識(shí)別、步態(tài)識(shí)別和虹膜識(shí)別)相比，人臉識(shí)別具有簡便性、非接觸性和不侵犯個(gè)人隱私等特的優(yōu)點(diǎn)，這使得在近年來，人臉識(shí)別受到越來越多研究者的關(guān)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(shí)別中的應(yīng)用之后，人臉識(shí)別在日常生活應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，如出入境檢查、門禁系統(tǒng)、安檢以及機(jī)場的安檢等方面。
人臉識(shí)別過程一般分三步：
(1)先建立人臉的面像檔案。即用攝像機(jī)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(chǔ)存起來。
(2)獲取當(dāng)前的人體面像。即用攝像機(jī)捕捉的當(dāng)前出入人員的面像，或取照片輸入，并將當(dāng)前的面像文件生成面紋編碼。
(3)用當(dāng)前的面紋編碼與檔案庫存的比對(duì)。即將當(dāng)前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進(jìn)行檢索比對(duì)。上述的“面紋編碼”方式是根據(jù)人臉臉部的本質(zhì)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(diào)、面部毛發(fā)、發(fā)型、眼鏡、表情和姿態(tài)的變化，具有強(qiáng)大的可靠性，從而使它可以從百萬人中地辨認(rèn)出某個(gè)人。人臉的識(shí)別過程，利用普通的圖像處理設(shè)備就能自動(dòng)、連續(xù)、實(shí)時(shí)地完成。
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
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