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產(chǎn)品人臉識(shí)別系統(tǒng)
人臉識(shí)別門禁系統(tǒng),結(jié)合人臉識(shí)別、人臉對(duì)比、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)身份交叉驗(yàn)證,協(xié)助社區(qū)管理人員確認(rèn)用戶身份。據(jù)了解,由于人臉的直觀性和不易被復(fù)制的特性,人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)可以有效阻攔陌生人隨意進(jìn)出社區(qū),盡可能降低社區(qū)安全事故發(fā)生的頻率,強(qiáng)化社區(qū)安防體系。
人臉識(shí)別系統(tǒng)是人臉識(shí)別技術(shù)在生物特征識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用，旨在將人臉圖像作為一種可以標(biāo)識(shí)的生物特征進(jìn)行編碼與鑒別，目前較為廣泛的應(yīng)用于安防領(lǐng)域。由于云臺(tái)攝像頭的可控旋轉(zhuǎn)特性，基于云臺(tái)攝像頭的人臉識(shí)別系統(tǒng)可以應(yīng)用于公共區(qū)域的跟蹤或教室的等。
人臉識(shí)別(Face Recognition)技術(shù)是一項(xiàng)非常重要的生物特征識(shí)別技術(shù)，同其它的生物特征識(shí)別技術(shù)(如指紋識(shí)別、步態(tài)識(shí)別和虹膜識(shí)別)相比，人臉識(shí)別具有簡(jiǎn)便性、非接觸性和不侵犯?jìng)€(gè)人隱私等特的優(yōu)點(diǎn)，這使得在近年來(lái)，人臉識(shí)別受到越來(lái)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(shí)別中的應(yīng)用之后，人臉識(shí)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(chǎng)的安檢等方面。
人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)主要通過(guò)攝像頭采集人臉信息,與后臺(tái)龐大的人臉模板對(duì)比,確認(rèn)是社區(qū)或樓層住戶就可以自由通行。如此一來(lái),即便是出門忘帶磁卡、指紋變形、忘記密碼,也不會(huì)被攔在小區(qū)大門處,“刷臉”出入,安全衛(wèi)生。
雖然目前人臉識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)取得了較好的識(shí)別效果，但依然受到光照、姿態(tài)、表情變化、發(fā)型、有無(wú)眼鏡和年齡老化等多方面因素的影響。因此，本文對(duì)人臉識(shí)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(jià)值。本文主要針對(duì)人臉識(shí)別中特征的選取和分類的問(wèn)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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