人臉識(shí)別系統(tǒng)以人臉識(shí)別技術(shù)為核心，是一項(xiàng)新興的生物識(shí)別技術(shù)，是當(dāng)今科技領(lǐng)域攻關(guān)的高精尖技術(shù)。
人臉圖像特征提?。喝四樧R(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計(jì)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(duì)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(duì)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(shí)的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。
基于知識(shí)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(diǎn)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(duì)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(shí)別人臉的重要特 征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識(shí)的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

人臉識(shí)別主要的特點(diǎn)是利用人的臉部特征作為一種身份辨識(shí)的方式，通過采集含有人臉的圖像或視頻流，自動(dòng)對(duì)圖像或視頻中的人臉進(jìn)行檢測(cè)定位、圖像預(yù)處理、特征提取和匹配識(shí)別過程，達(dá)到識(shí)別不同人身份的目的。因此，利用人臉識(shí)別技術(shù)的這個(gè)特點(diǎn)可以在不同場(chǎng)合中實(shí)現(xiàn)各種各樣的智能化應(yīng)用。

與傳統(tǒng)的指紋、磁用卡等門禁系統(tǒng)管理相比,人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)在管理應(yīng)用上更加智能便捷。以往社區(qū)人員發(fā)生變動(dòng),需要及時(shí)更換指紋、磁卡和鑰匙。人臉識(shí)別門禁投入應(yīng)用之后,新入住的用戶只需要在社區(qū)管理處等級(jí)人臉信息,即可自由進(jìn)出,節(jié)省社區(qū)管理成本。

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
公司擁有一支強(qiáng)大的技術(shù)團(tuán)隊(duì),技術(shù)人員來自國(guó)內(nèi)、外高校，研究所；此外，公司還與東京工業(yè)大學(xué)，德國(guó)漢堡工業(yè)大學(xué)，復(fù)旦大學(xué),交通大學(xué)等國(guó)內(nèi)外著 名高校建立緊密的技術(shù)合作關(guān)系。
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