西寧工地人臉識別系統(tǒng) 上海大運(yùn)電子

人臉識別系統(tǒng)以人臉識別技術(shù)為核心，是一項(xiàng)新興的生物識別技術(shù)，是當(dāng)今科技領(lǐng)域攻關(guān)的高精尖技術(shù)。
人臉圖像特征提取：人臉識別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù) 特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進(jìn)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(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。
基于知識的表征方法主要是根據(jù)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(shù)據(jù)，其特征分 量通常包括特征點(diǎn)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(gòu)成，對這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)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。

在現(xiàn)代社會當(dāng)中,身份認(rèn)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(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)合的方法對人臉進(jìn)行識別,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)了人臉識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)以人臉識別算法為基礎(chǔ),利用PC機(jī)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。

人臉識別(Face Recognition)技術(shù)是一項(xiàng)非常重要的生物特征識別技術(shù)，同其它的生物特征識別技術(shù)(如指紋識別、步態(tài)識別和虹膜識別)相比，人臉識別具有簡便性、非接觸性和不侵犯個人隱私等特的優(yōu)點(diǎn)，這使得在近年來，人臉識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)在人臉識別中的應(yīng)用之后，人臉識別在日常生活應(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。

雖然目前人臉識別系統(tǒng)已經(jīng)取得了較好的識別效果，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，本文對人臉識別技術(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(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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