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
一种人脸识别系统,其特征在于,包括:人脸信息采集子系统,负载均衡子系统,以及至少一个人脸识别子系统,其中,所述人脸信息采集子系统,用于获取人脸信息,并向所述负载均衡子系统发送人脸识别请求,其中,所述人脸识别请求中至少携带有所述人脸信息;所述负载均衡子系统,用于基于各个人脸识别子系统分别对应的平均负载值,从所有人脸识别子系统中,选取一个所述人脸识别子系统,并将所述人脸识别请求转发至选取的所述人脸识别子系统;所述人脸识别子系统,用于从自身管辖的所有人脸识别服务器中,选取预设数目的人脸识别服务器分别对所述人脸识别请求中携带的人脸信息进行处理,获取每一台人脸识别服务器在处理所述人脸信息后生成的处理结果,并基于各个处理结果,获取所述人脸信息对应的人脸识别结果。
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。
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
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