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產(chǎn)品人臉識(shí)別系統(tǒng)
人臉識(shí)別分核實(shí)式和搜索式二種比對(duì)模式。核實(shí)式是對(duì)指將捕獲得到的人像或是的人像與數(shù)據(jù)庫(kù)中已登記的某一對(duì)像作比對(duì)核實(shí)確定其是否為同一人。搜索式的比對(duì)是指,從數(shù)據(jù)庫(kù)中已登記的所有人像中搜索查找是否有的人像存在。
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

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。

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。

在現(xiàn)代社會(huì)當(dāng)中,身份認(rèn)證與識(shí)別問題變得尤為重要。其中,基于人臉面部特征的識(shí)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??紤]到當(dāng)前人臉識(shí)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(duì)人臉進(jìn)行識(shí)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(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)以人臉識(shí)別算法為基礎(chǔ),利用PC機(jī)為操作平臺(tái),通過將即時(shí)采集的人臉圖像與所建立的人臉特征庫(kù)比對(duì),從而快速有效地查出已登記人員的身份信息。
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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