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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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?。喝四樧R別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、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(shù)特征或統(tǒng)計學習的表征方法。
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?；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(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際應(yīng)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(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

在現(xiàn)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(shù)因其具有的突出優(yōu)點脫穎而出,得到了廣泛研究與應(yīng)用。考慮到當前人臉識別技術(shù)遇到的相關(guān)難點,尋求了一種主成分分析(PCA)和線性判別分析(LDA)相結(jié)合的方法對人臉進行識別,并且基于LabVIEW/Matlab和攝像采集系統(tǒng)等軟硬件設(shè)備,設(shè)計了人臉識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)以人臉識別算法為基礎(chǔ),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(tǒng)具有廣泛的應(yīng)用：人臉識別出入管理系統(tǒng)、人臉識別門禁考勤系統(tǒng)、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(tǒng)、人臉識別監(jiān)獄智能報警系統(tǒng)、人臉識別RFID智能通關(guān)系統(tǒng)、人臉識別罪犯追逃智能報警系統(tǒng)等等。
公司是吊鉤可視化、塔吊黑匣子、揚塵監(jiān)測系統(tǒng)、塔吊監(jiān)測系統(tǒng)、霧炮、塔機噴淋、工程洗輪機、指紋鎖、人臉識別、風速儀等一系列環(huán)保設(shè)備的研發(fā)生產(chǎn)銷售為一體的公司，為國內(nèi)企業(yè)提供一體化的環(huán)保解決方案和世界技術(shù)。
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