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。
人脸实别系统广泛采用区域特征分析算法,融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,具有广阔的发展前景。
人脸识别系统现在被普及应用,尤其是在教育领域里面,考生进考场的时候都采用人脸识别系统。然而近相关媒体报道,人脸识别系统被应用于火车站,进站直接人脸识别,不需要再人工检查乘客。其实人脸识别的验证设备好处颇多,主要包括以下几个优点:
1、提高通行速度。以往通过人工查验差不多是五秒每人,利用机器之后大概能做到一秒过关。
2、提升识别效率。人眼相对于机器在识别、肥胖或者发型改变的人们的能力有所降低,甚至不能准确、快速辨别与本人是否一致。
3、减轻工作人员压力。以往在国庆、春节等假期,火车站日客流量指数增加,车站工作人员人工查验负荷严重。
4、提升安防等级。实时对比照片和人脸来迅速判断是否是本人以及是否是在逃嫌犯。据悉,上海火车站在近期就应用了人脸识别系统用于维护“”期间铁路稳定,对乘坐列车的旅客实行“专区侯车、二次安检、全员比对、重点盘查”。
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
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