武汉智能人脸识别系统规格 深圳市经营性 操作管理方便快捷

人脸识别技术是模式识别、图像处理、计算机视觉和认知科学等领域的一个较富挑战性的交叉课题，是近年来的一个研究热点。现有人脸识别算法众多，应用范围和特点各异，研究者希望通过一个算法测试系统快速了解现有算法，对比和研究新的算法；开发商希望通过一个测试平台选择一个适合自己应用领域的人脸识别算法开发商用产品。本致力于解决上述问题，开发了人脸识别算法综合测试系统，该系统集成了多种人脸识别算法并提供了添加新算法的开放接口。整个系统在VC++6.0和OpenCV3.1开发环境下实现。系统特点: A.集成了2种人脸检测算法，3种人脸识别算法，并为添加新算法提供了开放接口。 B.为系统设计的人脸信息数据库管理系统采用文档结构具有易于查询易于追加方便更新的特点，具有推广价值。 C.基于该系统设计了脆弱水印保护人脸图像数据库和保存额外信息方案，提高了安全性，丰富了人脸图像信息内容。 该研究在综合测试系统的基础上实现网络化人脸识别系统，为商业应用提供网络人脸识别原型系统。该系统中，网络传输模块只传输有用的人脸信息，与传统的系统传输压缩视频相比，大大的降低了数据传输量。 该研究以人脸识别算法综合测试系统为实验平台，以网络人脸识别系统为原型，提出了级联多模态并行计算人脸识别体系结构，该体系结构有良好的识别效率和鲁棒性。理想情况下该体系结构可以达到100％的识别率，而且良好的可扩展性使得识别速度几乎不受人脸信息数据库规模限制。

随着高科技信息技术的快速发展,人脸识别技术逐渐往市场化、产品化的方向发展。人脸识别技术的类型也越来越多,如基于肤色的人脸识别技术、基于点位的人脸识别技术、基于几何特征的人脸识别技术等等,这几种人脸识别技术在工作原理有着一定的差异,应用范围也各不相同。本文主要就人脸识别技术的现状和类型进行分析,并对其发展趋势进行探讨。

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。

人脸识别技术是生物识别技术领域内的一个分支,是继指纹识别之后受关注的一项生物技术,但是目前也出现伪装人脸行为进行欺诈,这种对合法用户人脸的假冒行为已经成为人脸识别与认证系统的重要威胁。当前活体人脸检测技术主要集中在人脸细微动作、3D人脸重建、红外人脸检测三领域的研究上,该文主要浅析这三类检测技术的原理,并总结分析了各技术的特点及优劣。
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