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產品人臉識別系統
人臉實別系統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。
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。
人臉識別(Face Recognition)技術是一項非常重要的生物特征識別技術，同其它的生物特征識別技術(如指紋識別、步態識別和虹膜識別)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點，這使得在近年來，人臉識別受到越來越多研究者的關注，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)在人臉識別中的應用之后，人臉識別在日常生活應用領域不斷擴大，如出入境檢查、門禁系統、安檢以及機場的安檢等方面。
人臉識別系統現在被普及應用，尤其是在教育領域里面，考生進考場的時候都采用人臉識別系統。然而近相關媒體報道，人臉識別系統被應用于火車站，進站直接人臉識別，不需要再人工檢查乘客。其實人臉識別的驗證設備好處頗多，主要包括以下幾個優點：
1、提高通行速度。以往通過人工查驗差不多是五秒每人，利用機器之后大概能做到一秒過關。
2、提升識別效率。人眼相對于機器在識別、肥胖或者發型改變的人們的能力有所降低，甚至不能準確、快速辨別與本人是否一致。
3、減輕工作人員壓力。以往在國慶、春節等假期，火車站日客流量指數增加，車站工作人員人工查驗負荷嚴重。
4、提升安防等級。實時對比照片和人臉來迅速判斷是否是本人以及是否是在逃嫌犯。據悉，上海火車站在近期就應用了人臉識別系統用于維護“”期間鐵路穩定，對乘坐列車的旅客實行“專區侯車、二次安檢、全員比對、重點盤查”。
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。
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