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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。
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。
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。
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。考慮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。
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