人臉識(shí)別系統(tǒng)以人臉識(shí)別技術(shù)為核心，是一項(xiàng)新興的生物識(shí)別技術(shù)，是當(dāng)今科技領(lǐng)域攻關(guān)的高精尖技術(shù)。它廣泛采用區(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。
人臉識(shí)別系統(tǒng)適用范圍： 公園、工廠、超市、小區(qū)廣場、會(huì)議中心、體育場館、學(xué)校、、住宅區(qū)、商業(yè)街、大型農(nóng)貿(mào)市場等公眾活動(dòng)和聚集場所的重要部位，酒店（賓館）、餐飲、場所、辦公樓的大堂出、電梯和其他主要通道等室內(nèi)外范圍的錄像用途。

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

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。考慮到當(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比對(duì),從而快速有效地查出已登記人員的身份信息。

隨著人臉識(shí)別技術(shù)的飛速發(fā)展,人臉識(shí)別門禁的優(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)大門難如登天。
公司擁有一支強(qiáng)大的技術(shù)團(tuán)隊(duì),技術(shù)人員來自國內(nèi)、外高校，研究所；此外，公司還與東京工業(yè)大學(xué)，德國漢堡工業(yè)大學(xué)，復(fù)旦大學(xué),交通大學(xué)等國內(nèi)外著 名高校建立緊密的技術(shù)合作關(guān)系。
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