南宁智能人脸识别系统安装 停车场数据上传 识别率高

人脸识别技术是模式识别、图像处理、计算机视觉和认知科学等领域的一个较富挑战性的交叉课题，是近年来的一个研究热点。现有人脸识别算法众多，应用范围和特点各异，研究者希望通过一个算法测试系统快速了解现有算法，对比和研究新的算法；开发商希望通过一个测试平台选择一个适合自己应用领域的人脸识别算法开发商用产品。本致力于解决上述问题，开发了人脸识别算法综合测试系统，该系统集成了多种人脸识别算法并提供了添加新算法的开放接口。整个系统在VC++6.0和OpenCV3.1开发环境下实现。系统特点: A.集成了2种人脸检测算法，3种人脸识别算法，并为添加新算法提供了开放接口。 B.为系统设计的人脸信息数据库管理系统采用文档结构具有易于查询易于追加方便更新的特点，具有推广价值。 C.基于该系统设计了脆弱水印保护人脸图像数据库和保存额外信息方案，提高了安全性，丰富了人脸图像信息内容。 该研究在综合测试系统的基础上实现网络化人脸识别系统，为商业应用提供网络人脸识别原型系统。该系统中，网络传输模块只传输有用的人脸信息，与传统的系统传输压缩视频相比，大大的降低了数据传输量。 该研究以人脸识别算法综合测试系统为实验平台，以网络人脸识别系统为原型，提出了级联多模态并行计算人脸识别体系结构，该体系结构有良好的识别效率和鲁棒性。理想情况下该体系结构可以达到100％的识别率，而且良好的可扩展性使得识别速度几乎不受人脸信息数据库规模限制。

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。

本文对人脸识别技术的发展和人脸识别系统在铁路车站安检区域的应用进行了分析和研究。针对火车站存在密度大、难度大、安检时间短和光线环境复杂等较为的行业应用特点,提出一种应用于铁路车站的人脸识别系统解决方案,并在京沪高速铁路试点。该系统具有响应时间短、人脸采集率高和比对识别速度快等特点,在提高人脸识别率的同时降低误识率和漏识率。

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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