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。
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。
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,
一种人脸识别系统,其特征在于,包括:人脸信息采集子系统,负载均衡子系统,以及至少一个人脸识别子系统,其中,所述人脸信息采集子系统,用于获取人脸信息,并向所述负载均衡子系统发送人脸识别请求,其中,所述人脸识别请求中至少携带有所述人脸信息;所述负载均衡子系统,用于基于各个人脸识别子系统分别对应的平均负载值,从所有人脸识别子系统中,选取一个所述人脸识别子系统,并将所述人脸识别请求转发至选取的所述人脸识别子系统;所述人脸识别子系统,用于从自身管辖的所有人脸识别服务器中,选取预设数目的人脸识别服务器分别对所述人脸识别请求中携带的人脸信息进行处理,获取每一台人脸识别服务器在处理所述人脸信息后生成的处理结果,并基于各个处理结果,获取所述人脸信息对应的人脸识别结果。
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