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。
隨著人臉識(shí)別技術(shù)的飛速發(fā)展,人臉識(shí)別門(mén)禁的優(yōu)化更進(jìn)一步。目前智之屋人臉識(shí)別技術(shù)的識(shí)別率已不受化妝技術(shù)、人像照片、模型、白天黑夜等外在因素影響。陌生人想要憑借偽裝進(jìn)入社區(qū)大門(mén)難如登天。

在現(xiàn)代社會(huì)當(dāng)中,身份認(rèn)證與識(shí)別問(wèn)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(xiàn)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(guò)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。

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(guò)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(guò)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(jué)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(chēng)人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。人臉特征提取的方法歸納起來(lái)分為兩大 類(lèi)：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(lái)獲得有助于人臉?lè)诸?lèi)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(chēng)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。
公司是吊鉤可視化、塔吊黑匣子、揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、塔吊監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、霧炮、塔機(jī)噴淋、工程洗輪機(jī)、指紋鎖、人臉識(shí)別、風(fēng)速儀等一系列環(huán)保設(shè)備的研發(fā)生產(chǎn)銷(xiāo)售為一體的公司，為國(guó)內(nèi)企業(yè)提供一體化的環(huán)保解決方案和世界技術(shù)。
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