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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。它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。
在現代社會當中,身份認證與識別問題變得尤為重要。其中,基于人臉面部特征的識別技術因其具有的突出優點脫穎而出,得到了廣泛研究與應用。考慮到當前人臉識別技術遇到的相關難點,尋求了一種主成分分析(PCA)和線性判別分析(LDA)相結合的方法對人臉進行識別,并且基于LabVIEW/Matlab和攝像采集系統等軟硬件設備,設計了人臉識別系統。該系統以人臉識別算法為基礎,利用PC機為操作平臺,通過將即時采集的人臉圖像與所建立的人臉特征庫比對,從而快速有效地查出已登記人員的身份信息。
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。
與傳統的指紋、磁用卡等門禁系統管理相比,人臉識別門禁系統在管理應用上更加智能便捷。以往社區人員發生變動,需要及時更換指紋、磁卡和鑰匙。人臉識別門禁投入應用之后,新入住的用戶只需要在社區管理處等級人臉信息,即可自由進出,節省社區管理成本。
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。
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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