人像跟蹤是指利用人像捕獲技術(shù)，當(dāng)?shù)娜讼裨跀z像頭拍攝的范圍內(nèi)移動(dòng)時(shí)自動(dòng)地對(duì)其進(jìn)行跟蹤。
人臉識(shí)別系統(tǒng)產(chǎn)品特點(diǎn)：
1、人臉識(shí)別率高
本產(chǎn)品采用國(guó)內(nèi)的人臉識(shí)別算法，可以快速準(zhǔn)確的識(shí)別出當(dāng)前人員。
2、操作簡(jiǎn)單
系統(tǒng)正常使用時(shí)，只需要啟動(dòng)設(shè)備，人臉識(shí)別通過即可正常駕駛施工升降機(jī)。
3、內(nèi)置高容量電池
系統(tǒng)內(nèi)置高容量可充電電池，在系統(tǒng)斷電的情況下仍可以正常運(yùn)行3小時(shí)以上，避免了施工升降機(jī)每次開門后由于施工升降機(jī)斷電而導(dǎo)致人臉識(shí)別系統(tǒng)無常工作的情況。
4、安裝簡(jiǎn)便
精巧設(shè)計(jì)夾具，模塊化安裝，減少安裝人員占有施工升降機(jī)作業(yè)時(shí)間。
5、維修便捷
模塊化設(shè)計(jì)，大方便設(shè)備維修、保養(yǎng)，減少維護(hù)費(fèi)用

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?；谥R(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。

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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