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。
据了解,初期的人脸识别技术对周围的光线环境敏感,人体面部的头发、饰物等遮挡物,人脸变老等因素也是人脸识别技术的不足所在。刘东培说,光电研究院研发的“人脸识别系统”,采用*的“高维纹理特征统计概率算法”解决了这一问题,使设备对环境光线变化有着高适应性,并且设备识别过程不受被测者姿态、表情、妆容等表象特征的影响,同时具备人脸姿态矫正、深度学习功能。当人脸上下左右倾斜在40度以内时,对于人脸的变化,包括表情、胡须、眼镜、发型、年龄等,算法均具有良好的适应性,不影响识别准确度,这从根本上解决了人脸识别技术的实用性问题。在人脸测评试点单位测评中,该“人脸识别系统”录入测试人员基本信息后,测试人员以多种角度、各种光线亮度以及物品遮盖走过摄像头,但每一次都毫无例外地被该设备“捕捉”。该系统顺利通过了我国公安网、视频网、边界网三网联合测试,在密集、人车混合状态下综合动态识别率达到了83%,活体目标识别匹配度和识别概率都达到国内同类产品水平。
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。
人脸识别系统的应用将会越来越普及,科技创新,一切都会从陌生变成熟悉!
人脸识别技术全面应用,开创科技新生活
目前,随着科学技术的不断发展和进步,人脸识别技术也日益趣向成熟。人脸识别技术较是已经应用到社会的各个领域,同时在社会公共安全防范、侦、技侦、网络安全、金融安全等诸多领域发挥着*有的**的作用。
比如说,现在小区的人脸识别门禁机,办公楼的人脸识别门禁机,银行的“刷脸”等都是属于静态的人脸识别,而动态人脸识别相对于这些就显得厉害的多。你只需要按照平时走路的速度走过摄像头就可以了,既方便又省劲。
当需求出现之后,产品也会相应出现。宁波地铁站里的智能安防管理系统就是基于动态人脸识别而完成的。在地铁站里的各个出口安装摄像头,然后把犯罪嫌疑人的脸部信息输入到后台电脑中,这样的话,一旦抓拍到的行人脸部信息和电脑端的人脸信息匹配成功,就可以锁定嫌犯。
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