娄底人脸识别系统电话 停车场数据上传 识别率高

据了解，初期的人脸识别技术对周围的光线环境敏感，人体面部的头发、饰物等遮挡物，人脸变老等因素也是人脸识别技术的不足所在。刘东培说，光电研究院研发的“人脸识别系统”，采用的“高维纹理特征统计概率算法”解决了这一问题，使设备对环境光线变化有着高适应性，并且设备识别过程不受被测者姿态、表情、妆容等表象特征的影响，同时具备人脸姿态矫正、深度学习功能。当人脸上下左右倾斜在40度以内时，对于人脸的变化，包括表情、胡须、眼镜、发型、年龄等，算法均具有良好的适应性，不影响识别准确度，这从根本上解决了人脸识别技术的实用性问题。在人脸测评试点单位测评中，该“人脸识别系统”录入测试人员基本信息后，测试人员以多种角度、各种光线亮度以及物品遮盖走过摄像头，但每一次都毫无例外地被该设备“捕捉”。该系统顺利通过了我国网、视频网、边界网三网联合测试，在密集、人车混合状态下综合动态识别率达到了83%，活体目标识别匹配度和识别概率都达到国内同类产品水平。

随着生活水平的不断提高,社会公众安全意识的逐步增强,安全防范得到人们的广泛关注。而门禁系统作为整个安防系统的一部分,已经成为安防领域关注的焦点之一。而且伴随计算机技术的快速发展,人脸识别技术在安防领域得到大多数研发机构的青睐。
　　人脸是具有性的生物特征,而人脸识别技术是通过采集人脸图像,提取图像中的人脸特征从而实现身份识别。

近年来,伴随着网络技术及计算机技术的飞速发展,人们对信息的安全性、隐蔽性的要求越来越高,因此人体身份识别认证的需求也就越来越高。人脸识别是基于生物特征识别技术的身份认证中主要的方法之一,而且是人体身份识别方法中简单、方便的方法之一,也就受到越来越多的关注与研究。广义的人脸识别包括人脸检测、人脸表征和人脸识别。本文从人脸检测和人脸识别出发,针对其相关的工作展开讨论。首先,针对人脸图像的特点,讨论了人脸图像预处理和特征提取的相关知识,具体包括:人脸图像的灰度化、直方图以及直方图均衡化、边缘检测和小波分解。然后,详细介绍了Adaboost人脸检测算法和基于隐马尔可夫模型的人脸识别算法的基本原理及特点,并针对传统的Adaboost人脸检测算法,提出了一种增强型的Adaboost人脸检测算法,并对两种算法进行了比较。实验结果表明,本文提出的算法性能更好,人脸正确检测率和识别率都有了一定的提高。后,将本文提出的增强型Adaboost人脸检测算法与HMM人脸识别算法结合起来,设计并实现了一个人脸识别软件系统,并结合已有的人脸数据库和实验新建采集的人脸图像,对系统进行了实验仿真,

在现代社会当中,身份认证与识别问题变得尤为重要。其中,基于人脸面部特征的识别技术因其具有的**优点脱颖而出,得到了广泛研究与应用。考虑到当前人脸识别技术遇到的相关难点,寻求了一种主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)相结合的方法对人脸进行识别,并且基于LabVIEW/Matlab和摄像采集系统等软硬件设备,设计了人脸识别系统。该系统以人脸识别算法为基础,利用PC机为操作平台,通过将即时采集的人脸图像与所建立的人脸特征库比对,从而快速有效地查出已登记人员的身份信息。
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