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。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**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**。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... 更多通过对人脸识别技术与其他身份识别技术的对比,分析不同技术之间的优缺点,进而提出基于人脸识别的图书馆门禁系统**传统图书馆门禁系统,同时对系统的组成结构、工作原理、算法代码编写流程以及系统测试等进行了研究。传统图书馆门禁系统存在三个关键问题:存在不安全隐患、存在5%左右的误识率和识别速度慢。针对上述三个关键问题分别提出了解决方案。由于人脸识别技术有着“人脸无法替代”、非侵犯性的特性,因此将人脸识别技术应用于图书馆门禁系统,排除了传统图书馆门禁系统存在安全隐患的现象;从系统设备选型、网络设计、软件设计方面提升了人脸识别终端机对人脸的识别率;由于人脸的识别时间小于1s,从根本上解决了图书馆门禁系统识别速度慢的问题。人脸识别是一个富有挑战性的*课题,识别系统需具备实时性和可靠性。由于人脸识别较为复杂,综合多种方法是人脸识别的研究方向,如何高效率地识别较是高速发展的社会的迫切需求。本项目主要使用图像处理的算法,基于STM32F407单片机控制摄像头采集数据,采用模板匹配法实现人脸识别。
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