中山智能人脸识别系统厂家 停车场数据上传 操作管理方便快捷

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

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或教室的等。
　　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

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。

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。
　　本主要工作及应用创新如下:
　　(1)提出了基于稀疏表示和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。
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