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山東道閘系統(tǒng),濟(jì)南車牌識(shí)別系統(tǒng),濟(jì)南通道閘擺閘廠家 人臉識(shí)別系統(tǒng)以人臉識(shí)別技術(shù)為核心，是一項(xiàng)新興的生物識(shí)別技術(shù)，是當(dāng)今國(guó)際科技領(lǐng)域攻關(guān)的技術(shù)。它廣泛采用區(qū)域特征分析算法，融合了計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)與生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理于一體，利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)從視頻中提取人像特征點(diǎn)，利用生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理進(jìn)行分析建立數(shù)學(xué)模型，具有廣闊的發(fā)展前景。2006年，美國(guó)已經(jīng)要求和它有出入免簽證協(xié)議的國(guó)家在10月26日之前必須使用結(jié)合了人臉識(shí)別的電子護(hù)照系統(tǒng)，到 2006年底已經(jīng)有50多個(gè)國(guó)家實(shí)現(xiàn)了這樣的系統(tǒng)。2012年4月，鐵路部門宣布車站安檢區(qū)域?qū)惭b用于身份識(shí)別的高科技安檢系統(tǒng)人臉識(shí)別系統(tǒng)；可以對(duì)人臉明暗偵測(cè)，自動(dòng)調(diào)整動(dòng)態(tài)曝光補(bǔ)償， 人臉偵測(cè)，自動(dòng)調(diào)整影像放大。




識(shí)別數(shù)據(jù)人臉識(shí)別需要積累采集到的大量人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)，用來驗(yàn)證算法，不斷提高識(shí)別準(zhǔn)確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫、麻省理工學(xué)院生物和計(jì)算學(xué)習(xí)中心人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫、埃塞克斯大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子工程學(xué)院人臉識(shí)別數(shù)據(jù)等。配合程度現(xiàn)有的人臉識(shí)別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識(shí)別率將陡然下降。比如，人臉比對(duì)時(shí)，與系統(tǒng)中存儲(chǔ)的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對(duì)失敗。



人臉圖像特征提取人臉圖像特征提?。喝四樧R(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識(shí)的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法?；谥R(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對(duì)這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識(shí)別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征?；谥R(shí)的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

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