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產品人臉識別系統
人臉識別系統以人臉識別技術為核心，是一項新興的生物識別技術，是當今科技領域攻關的高精尖技術。
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。
人臉識別門禁系統主要通過攝像頭采集人臉信息,與后臺龐大的人臉模板對比,確認是社區或樓層住戶就可以自由通行。如此一來,即便是出門忘帶磁卡、指紋變形、忘記密碼,也不會被攔在小區大門處,“刷臉”出入,安全衛生。
人臉圖像特征提取：人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數 特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大 類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數特征或統計學習的表征方法。
基于知識的表征方法主要是根據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據，其特征分 量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特 征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。
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
公司是吊鉤可視化、塔吊黑匣子、揚塵監測系統、塔吊監測系統、霧炮、塔機噴淋、工程洗輪機、指紋鎖、人臉識別、風速儀等一系列環保設備的研發生產銷售為一體的公司，為國內企業提供一體化的環保解決方案和世界技術。
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