人臉實(shí)別系統(tǒng)廣泛采用區(qū)域特征分析算法，融合了計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)與生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理于一體，利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)從視頻中提取人像特征點(diǎn)，利用生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理進(jìn)行分析建立數(shù)學(xué)模型，具有廣闊的發(fā)展前景。
人臉識(shí)別系統(tǒng)現(xiàn)在被普及應(yīng)用，尤其是在教育領(lǐng)域里面，考生進(jìn)考場(chǎng)的時(shí)候都采用人臉識(shí)別系統(tǒng)。然而近相關(guān)媒體報(bào)道，人臉識(shí)別系統(tǒng)被應(yīng)用于火車站，進(jìn)站直接人臉識(shí)別，不需要再人工檢查乘客。其實(shí)人臉識(shí)別的驗(yàn)證設(shè)備好處頗多，主要包括以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：
1、提高通行速度。以往通過人工查驗(yàn)差不多是五秒每人，利用機(jī)器之后大概能做到一秒過關(guān)。
2、提升識(shí)別效率。人眼相對(duì)于機(jī)器在識(shí)別、肥胖或者發(fā)型改變的人們的能力有所降低，甚至不能準(zhǔn)確、快速辨別與本人是否一致。
3、減輕工作人員壓力。以往在國(guó)慶、春節(jié)等假期，火車站日客流量指數(shù)增加，車站工作人員人工查驗(yàn)負(fù)荷嚴(yán)重。
4、提升安防等級(jí)。實(shí)時(shí)對(duì)比照片和人臉來迅速判斷是否是本人以及是否是在逃嫌犯。據(jù)悉，上?；疖囌驹诮诰蛻?yīng)用了人臉識(shí)別系統(tǒng)用于維護(hù)“”期間鐵路穩(wěn)定，對(duì)乘坐列車的旅客實(shí)行“專區(qū)侯車、二次安檢、全員比對(duì)、重點(diǎn)盤查”。

人臉識(shí)別系統(tǒng)具有廣泛的應(yīng)用：人臉識(shí)別出入管理系統(tǒng)、人臉識(shí)別門禁考勤系統(tǒng)、人臉識(shí)別管理、人臉識(shí)別電腦安全防范、人臉識(shí)別照片搜索、人臉識(shí)別來訪登記、人臉識(shí)別ATM機(jī)智能視頻報(bào)警系統(tǒng)、人臉識(shí)別監(jiān)獄智能報(bào)警系統(tǒng)、人臉識(shí)別RFID智能通關(guān)系統(tǒng)、人臉識(shí)別罪犯追逃智能報(bào)警系統(tǒng)等等。

人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括四個(gè)組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別。

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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