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，并自動地將其保存。
人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。

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(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進(jìn)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(xué)習(xí)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。基于知識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

人臉識別系統(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)考場的時候都采用人臉識別系統(tǒng)。然而近相關(guān)媒體報道，人臉識別系統(tǒng)被應(yīng)用于火車站，進(jìn)站直接人臉識別，不需要再人工檢查乘客。其實人臉識別的驗證設(shè)備好處頗多，主要包括以下幾個優(yōu)點：
1、提高通行速度。以往通過人工查驗差不多是五秒每人，利用機(jī)器之后大概能做到一秒過關(guān)。
2、提升識別效率。人眼相對于機(jī)器在識別、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負(fù)荷嚴(yán)重。
4、提升安防等級。實時對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)用了人臉識別系統(tǒng)用于維護(hù)“”期間鐵路穩(wěn)定，對乘坐列車的旅客實行“專區(qū)侯車、二次安檢、全員比對、重點盤查”。
公司擁有一支強(qiáng)大的技術(shù)團(tuán)隊,技術(shù)人員來自國內(nèi)、外高校，研究所；此外，公司還與東京工業(yè)大學(xué)，德國漢堡工業(yè)大學(xué)，復(fù)旦大學(xué),交通大學(xué)等國內(nèi)外著 名高校建立緊密的技術(shù)合作關(guān)系。
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