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產(chǎn)品人臉識(shí)別系統(tǒng)
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。
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。
人臉識(shí)別(Face Recognition)技術(shù)是一項(xiàng)非常重要的生物特征識(shí)別技術(shù)，同其它的生物特征識(shí)別技術(shù)(如指紋識(shí)別、步態(tài)識(shí)別和虹膜識(shí)別)相比，人臉識(shí)別具有簡便性、非接觸性和不侵犯個(gè)人隱私等特的優(yōu)點(diǎn)，這使得在近年來，人臉識(shí)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(shí)別中的應(yīng)用之后，人臉識(shí)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。
人臉識(shí)別系統(tǒng)是人臉識(shí)別技術(shù)在生物特征識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用，旨在將人臉圖像作為一種可以標(biāo)識(shí)的生物特征進(jìn)行編碼與鑒別，目前較為廣泛的應(yīng)用于安防領(lǐng)域。由于云臺(tái)攝像頭的可控旋轉(zhuǎn)特性，基于云臺(tái)攝像頭的人臉識(shí)別系統(tǒng)可以應(yīng)用于公共區(qū)域的跟蹤或教室的等。
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
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