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人脸识别系统
人脸识别系统以人脸识别技术为核心,是一项新兴的生物识别技术,是当今国际科技领域攻关的**技术。它广泛采用区域特征分析算法,融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,具有广阔的发展前景。2006年,美国已经要求和它有出入免协议的国家在10月26日之前必须使用结合了人脸识别的电子系统,到 2006年底已经有50多个国家实现了这样的系统。2012年4月,铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统;可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿, 人脸追踪侦测,自动调整影像放大。
与传统的指纹、磁卡等门禁系统管理相比,人脸识别门禁系统在管理应用上更加智能便捷。以往社区人员发生变动,需要及时更换指纹、磁卡和钥匙。人脸识别门禁投入应用之后,新入住的用户只需要在社区管理处等级人脸信息,即可自由进出,大大节省社区管理成本。
人脸识别(Face Recognition)技术是一项非常重要的生物特征识别技术,同其它的生物特征识别技术(如指纹识别、步态识别和虹膜识别)相比,人脸识别具有简便性、非接触性和不侵犯个人隐私等特的优点,这使得在近年来,人脸识别受到越来越多研究者的关注,特别是主成分分析方法(Principle Component Analysis, PCA)和线性鉴别方法(Linear Discriminant Analysis, LDA)在人脸识别中的应用之后,人脸识别在日常生活应用领域不断扩大,如出入境检查、门禁系统、安检以及机场的安检等方面。虽然目前人脸识别系统已经取得了较好的识别效果,但依然受到光照、姿态、表情变化、发型、有无眼镜和年龄老化等多方面因素的影响。因此,本文对人脸识别技术的研究,具有重要的理论研究意义和实际应用价值。本文主要针对人脸识别中特征的选取和分类的问题,提出了一种线性鉴别方法(LDA)和基于稀疏表征的分类(Sparse Representation-based Classification, SRC)相结合的全局和局部表征集成方法,该方法利用线性鉴别分析方法在子空间上的... 更多
在现代社会当中,身份认证与识别问题变得尤为重要。其中,基于人脸面部特征的识别技术因其具有的**优点脱颖而出,得到了广泛研究与应用。考虑到当前人脸识别技术遇到的相关难点,寻求了一种主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)相结合的方法对人脸进行识别,并且基于LabVIEW/Matlab和摄像采集系统等软硬件设备,设计了人脸识别系统。该系统以人脸识别算法为基础,利用PC机为操作平台,通过将即时采集的人脸图像与所建立的人脸特征库比对,从而快速有效地查出已登记人员的身份信息。
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