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(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?；谥R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(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

人臉識別過程一般分三步：
(1)先建立人臉的面像檔案。即用攝像機(jī)采集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件，并將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼儲存起來。
(2)獲取當(dāng)前的人體面像。即用攝像機(jī)捕捉的當(dāng)前出入人員的面像，或取照片輸入，并將當(dāng)前的面像文件生成面紋編碼。
(3)用當(dāng)前的面紋編碼與檔案庫存的比對。即將當(dāng)前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進(jìn)行檢索比對。上述的“面紋編碼”方式是根據(jù)人臉臉部的本質(zhì)特征和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調(diào)、面部毛發(fā)、發(fā)型、眼鏡、表情和姿態(tài)的變化，具有強(qiáng)大的可靠性，從而使它可以從百萬人中地辨認(rèn)出某個人。人臉的識別過程，利用普通的圖像處理設(shè)備就能自動、連續(xù)、實(shí)時地完成。

人臉識別(Face Recognition)技術(shù)是一項(xiàng)非常重要的生物特征識別技術(shù)，同其它的生物特征識別技術(shù)(如指紋識別、步態(tài)識別和虹膜識別)相比，人臉識別具有簡便性、非接觸性和不侵犯個人隱私等特的優(yōu)點(diǎn)，這使得在近年來，人臉識別受到越來越多研究者的關(guān)注，特別是主成分分析方法(Principle Component Analysis, PCA)和線性鑒別方法(Linear Discriminant Analysis, LDA)在人臉識別中的應(yīng)用之后，人臉識別在日常生活應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，如出入境檢查、門禁系統(tǒng)、安檢以及機(jī)場的安檢等方面。
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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