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。
动态人脸识别闸机是硬件闸机的基础上,增加了面部识别模块,通过采集访客面部信息,经过一定的算法处理判断出访问权限,人员过通道不需要停驻等待,你只要出现在一定识别范围内,无论你是行走还是停立,系统就会自动进行识别,也就是说,人以自然的形态走过去,摄像头会进行信息的抓拍和采集,发出相应的指令,进行动态人脸识别,动态人脸识别出是本人通道闸机就会将门自动打开。
虽然目前人脸识别系统已经取得了较好的识别效果,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价值。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。
近年来,“人脸识别”技术已经越来越广为人知,但是多数产品都只能对固定位置的目标正脸进行二维识别,识别速度一般不超过每秒100万人次。而在南宁大显神威的“动态人脸识别系统”正是天津空港经济区光电研究院自主研发的一款高科技产品。这一“人脸识别系统”能够满足在移动状态下对人脸姿态全方向30度可识别、60度可检测,而且达到了速识别,对千万级素材库能做到平均0.5秒识别出目标人脸,单台服务器识别速度达到了每秒1500万人次。
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