株洲人脸识别系统定制 停车场报送系统

人脸识别系统是人脸识别技术在生物特征识别领域的应用，旨在将人脸图像作为一种可以标识的生物特征进行编码与鉴别，目前较为广泛的应用于安防领域。由于云台摄像头的可控旋转特性，基于云台摄像头的人脸识别系统可以应用于公共区域的跟踪监控或教室的监控等。
　　本文基于Labview图形开发环境构建了实时图像采集、人脸检测与识别、云台摄像头跟踪一体化的人脸识别系统

通过对人脸识别技术与其他身份识别技术的对比，分析不同技术之间的优缺点，进而提出基于人脸识别的图书馆门禁系统优于传统图书馆门禁系统，同时对系统的组成结构、工作原理、算法代码编写流程以及系统测试等进行了研究。传统图书馆门禁系统存在三个关键问题：存在不安全隐患、存在5%左右的误识率和识别速度慢。针对上述三个关键问题分别提出了解决方案。由于人脸识别技术有着“人脸无法替代”、非侵犯性的特性，因此将人脸识别技术应用于图书馆门禁系统，排除了传统图书馆门禁系统存在安全隐患的现象；从系统设备选型、网络设计、软件设计方面提升了人脸识别终端机对人脸的识别率；由于人脸的识别时间小于1s，从根本上解决了图书馆门禁系统识别速度慢的问题。

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公安网、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。

人脸识别是一个富有挑战性的*课题,识别系统需具备实时性和可靠性。由于人脸识别较为复杂,综合多种方法是人脸识别的研究方向,如何高效率地识别更是高速发展的社会的迫切需求。本项目主要使用图像处理的算法,基于STM32F407单片机控制摄像头采集数据,采用模板匹配法实现人脸识别。