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產(chǎn)品人臉識(shí)別系統(tǒng)
人臉實(shí)別系統(tǒng)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。
在現(xiàn)代社會(huì)當(dāng)中,身份認(rèn)證與識(shí)別問題變得尤為重要。其中,基于人臉面部特征的識(shí)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(shí)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(duì)人臉進(jìn)行識(shí)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(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)以人臉識(shí)別算法為基礎(chǔ),利用PC機(jī)為操作平臺(tái),通過將即時(shí)采集的人臉圖像與所建立的人臉特征庫(kù)比對(duì),從而快速有效地查出已登記人員的身份信息。

人臉識(shí)別主要的特點(diǎn)是利用人的臉部特征作為一種身份辨識(shí)的方式,通過采集含有人臉的圖像或視頻流,自動(dòng)對(duì)圖像或視頻中的人臉進(jìn)行檢測(cè)定位、圖像預(yù)處理、特征提取和匹配識(shí)別過程,達(dá)到識(shí)別不同人身份的目的。因此,利用人臉識(shí)別技術(shù)的這個(gè)特點(diǎn)可以在不同場(chǎng)合中實(shí)現(xiàn)各種各樣的智能化應(yīng)用。

人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括四個(gè)組成部分,分別為:人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別。

人臉圖像特征提取:人臉識(shí)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(duì)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(duì)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(shí)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(shí)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(duì)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(shí)別人臉的重要特 征,這些特征被稱為幾何特征。基于知識(shí)的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。
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