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产品人脸识别系统
人脸识别门禁系统,结合人脸识别、人脸对比、物联网等技术实现身份交叉验证,协助社区管理人员确认用户身份。据了解,由于人脸的直观性和不易被复制的特性,人脸识别门禁系统可以有效阻拦陌生人随意进出社区,尽可能降低社区安全事故发生的频率,强化社区安防体系。
人脸识别系统适用范围： 公园、工厂、超市、小区广场、会议中心、体育场馆、学校、、住宅区、商业街、大型农贸市场等公众活动和聚集场所的重要部位，酒店（宾馆）、餐饮、场所、办公楼的大堂出、电梯和其他主要通道等室内外范围的录像用途。
人脸识别门禁系统主要通过摄像头采集人脸信息,与后台庞大的人脸模板对比,确认是社区或楼层住户就可以自由通行。如此一来,即便是出门忘带磁卡、指纹变形、忘记密码,也不会被拦在小区大门处,“刷脸”出入,安全卫生。
人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分 量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特 征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
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的... 更多
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