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產品人臉識別系統
人臉實別系統廣泛采用區域特征分析算法,融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理于一體,利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點,利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型,具有廣闊的發展前景。
人臉識別系統適用范圍: 公園、工廠、超市、小區廣場、會議中心、體育場館、學校、、住宅區、商業街、大型農貿市場等公眾活動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外范圍的錄像用途。

人臉識別系統主要包括四個組成部分,分別為:人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。

人臉識別系統現在被普及應用,尤其是在教育領域里面,考生進考場的時候都采用人臉識別系統。然而近相關媒體報道,人臉識別系統被應用于火車站,進站直接人臉識別,不需要再人工檢查乘客。其實人臉識別的驗證設備好處頗多,主要包括以下幾個優點:
1、提高通行速度。以往通過人工查驗差不多是五秒每人,利用機器之后大概能做到一秒過關。
2、提升識別效率。人眼相對于機器在識別、肥胖或者發型改變的人們的能力有所降低,甚至不能準確、快速辨別與本人是否一致。
3、減輕工作人員壓力。以往在國慶、春節等假期,火車站日客流量指數增加,車站工作人員人工查驗負荷嚴重。
4、提升安防等級。實時對比照片和人臉來迅速判斷是否是本人以及是否是在逃嫌犯。據悉,上海火車站在近期就應用了人臉識別系統用于維護“”期間鐵路穩定,對乘坐列車的旅客實行“專區侯車、二次安檢、全員比對、重點盤查”。

雖然目前人臉識別系統已經取得了較好的識別效果,但依然受到光照、姿態、表情變化、發型、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的研究,具有重要的理論研究意義和實際應用價值。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
公司擁有一支強大的技術團隊,技術人員來自國內、外高校,研究所;此外,公司還與東京工業大學,德國漢堡工業大學,復旦大學,交通大學等國內外著 名高校建立緊密的技術合作關系。
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