人脸识别系统定制 停车场数据上传

研究基于人脸识别的课堂考勤系统,借助信息技术,以人脸识别为手段,彻底摒弃传统课堂考勤中人工统计管理的落后方式,克服不规范的考勤行为,解决学校以往考勤管理工作中出现的问题,为学校的考勤制度实施提供科学的依据。
　　本论文主要工作及应用创新如下:
　　(1)提出了基于稀疏表示和神经网络相结合的人脸识别算法。针对人脸识别过程中识别速度较慢的问题,依据压缩感知理论,利用小波变换对图像进行稀疏化处理。然后采用改进BP人工神经网络对图像进行训练。采用较少的元素表示人脸图像,不仅能对人脸图像进行降维,还能滤去局部光照、表情细节以及其他面部部件引入的高频干扰信息,**人脸的主要特征,得到适合于计算机识别的低维图像,提高了人脸识别速度。
　　(2)设计了完整的基于人脸识别的学生课堂考勤系统。通过摄像头采集人脸图像,然后对人脸图进行预处理,并对人脸进行标定,分割出人脸图像;采用基于稀疏表示和神经网络相结合的人脸识别算法,进行人脸识别,然后把识别结果信息保存到数据库中,完成学生课堂考勤操作。
　　(3)设计并开发了基于C/S和B/S混合体系结构的学生课堂考勤系统。人脸识别采用C/S模式开发,考勤信息管理的设置与查询采用B/S模式开发。数据库服务器主要为考勤资料和考勤数据的存取提供服务。Web服务器为请假管理、考勤数据的查询和输出提供服务。学生可以通过网络查询个人的考勤情况,不受环境限制。

随着科技的发展，人脸照片、人脸视频、三维人脸模具越来越容易获得，基于人脸认证的攻击越来越多，技术也越来越高，对系统的安全带来了严重的挑战。

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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