人脸图像匹配与识别
人脸图像匹配与识别:提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度**过这一阈值,则把匹配得到的结果输 出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类:一类是确认,是一对一 进行图像比较的过程,另一类是辨认,是一对多进行图像匹配对比的过程。
人脸图像特征提取
人脸图像特征提取:人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据,其特征分 量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成,对这些局部和它们之间结构关系的几何描述,可作为识别人脸的重要特 征,这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
人脸识别技术广泛应用于智慧社区住宅文化建设
对于老旧小区,存在外来人员占比高、流动性强等特点,长期以来,外人可以随意进出,小区发案率高,治理难度大。这时候,人脸识别技术就该发挥作用了,启用人脸识别门禁之后,不曾在系统里登记过信息的人无法自由出入,有效杜绝陌生人随意进出,进一步强化社区安全管理。
可以说,人脸识别技术改变了传统的社区安全管理方式,使得社区管理较加智能化、人性化和自主化。
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监控或教室的监控等。
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
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