本文对人脸识别技术的发展和人脸识别系统在铁路车站安检区域的应用进行了分析和研究。针对火车站存在密度大、难度大、安检时间短和光线环境复杂等较为的行业应用特点,提出一种应用于铁路车站的人脸识别系统解决方案,并在京沪高速铁路试点。该系统具有响应时间短、人脸采集率高和比对识别速度快等特点,在提高人脸识别率的同时降低误识率和漏识率。
在计算机技术的快速发展过程中,生物工程技术也得到了迅猛发展。人们对身份验证实现自动化的要求逐渐提高。通过人体生物特征来进行身份识别已经成为安防系统的。相比其他生物特征,人脸特征具有非接触性、稳定性好、难仿冒等优点,易于为用户所接受。所以人脸识别技术具有广阔的市场应用前景。本课题通过把人脸识别技术与嵌入式技术相结合,针对人脸识系统上的具体实现问题,分别从硬件系统设计,嵌入式人脸识别软件设计以及人脸识别过程三方面对人脸识别技术在以Hi3515高性能音视频处理器为**的嵌入式系统上的实现作了深入研究。硬件部分介绍了基于Hi3515处理器的人脸识别系统的硬件环境,主要分为重力传感模块、人脸采集模块、Hi3515中心处理模块、门禁控制模块等。嵌入式人脸识别软件设计实现部分主要包括部分:重力传感部分、人脸识别部分、门控部分。在计算机视觉领域里,一套完整的人脸识别系统全过程有人像获取、预处理、人脸检测、提取特征以及识别或确认等。针对人
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。
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。
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