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。
與傳統(tǒng)的指紋、磁用卡等門禁系統(tǒng)管理相比,人臉識別門禁系統(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,需要及時更換指紋、磁卡和鑰匙。人臉識別門禁投入應(yīng)用之后,新入住的用戶只需要在社區(qū)管理處等級人臉信息,即可自由進(jìn)出,節(jié)省社區(qū)管理成本。

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(jī)智能視頻報(bào)警系統(tǒng)、人臉識別監(jiān)獄智能報(bào)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(bào)警系統(tǒng)等等。

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(shí)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(dāng)中,身份認(rèn)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(diǎn)脫穎而出,得到了廣泛研究與應(yīng)用。考慮到當(dāng)前人臉識別技術(shù)遇到的相關(guān)難點(diǎn),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(jìn)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(jì)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(jī)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。
依托國家的政策和扶持，為國內(nèi)環(huán)保技術(shù)引進(jìn)新型技術(shù)貢獻(xiàn)力量。 借助于我們優(yōu) 秀的技術(shù)團(tuán)隊(duì)以及豐富的海外資源，我們力爭立足環(huán)保揚(yáng)塵處理行業(yè)，實(shí)現(xiàn)縱橫向產(chǎn)品多元化，技術(shù)多元化，大成套，一條 龍服務(wù)。
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