泉州人脸识别系统规格 停车场报送系统 快速准确识别

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。

在计算机技术的快速发展过程中,生物工程技术也得到了迅猛发展。人们对身份验证实现自动化的要求逐渐提高。通过人体生物特征来进行身份识别已经成为安防系统的。相比其他生物特征,人脸特征具有非接触性、稳定性好、难仿冒等优点,易于为用户所接受。所以人脸识别技术具有广阔的市场应用前景。本课题通过把人脸识别技术与嵌入式技术相结合,针对人脸识系统上的具体实现问题,分别从硬件系统设计,嵌入式人脸识别软件设计以及人脸识别过程三方面对人脸识别技术在以Hi3515高性能音视频处理器为核心的嵌入式系统上的实现作了深入研究。硬件部分介绍了基于Hi3515处理器的人脸识别系统的硬件环境,主要分为重力传感模块、人脸采集模块、Hi3515中心处理模块、门禁控制模块等。嵌入式人脸识别软件设计实现部分主要包括部分：重力传感部分、人脸识别部分、门控部分。在计算机视觉领域里,一套完整的人脸识别系统全过程有人像获取、预处理、人脸检测、提取特征以及识别或确认等。针对人

人脸识别(Face Recognition)技术是一项非常重要的生物特征识别技术，同其它的生物特征识别技术(如指纹识别、步态识别和虹膜识别)相比，人脸识别具有简便性、非接触性和不侵犯个人隐私等特的优点，这使得在近年来，人脸识别受到越来越多研究者的关注，特别是主成分分析方法(Principle Component Analysis, PCA)和线性鉴别方法(Linear Discriminant Analysis, LDA)在人脸识别中的应用之后，人脸识别在日常生活应用领域不断扩大，如出入境检查、门禁系统、安检以及机场的安检等方面。虽然目前人脸识别系统已经取得了较好的识别效果，但依然受到光照、姿态、表情变化、发型、有无眼镜和年龄老化等多方面因素的影响。因此，本文对人脸识别技术的研究，具有重要的理论研究意义和实际应用价值。本文主要针对人脸识别中特征的选取和分类的问题，提出了一种线性鉴别方法(LDA)和基于稀疏表征的分类(Sparse Representation-based Classification, SRC)相结合的全局和局部表征集成方法，该方法利用线性鉴别分析方法在子空间上的... 更多

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,
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