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产品人脸识别系统
人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今科技领域攻关的高精尖技术。
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。
随着人脸识别技术的飞速发展,人脸识别门禁的优化更进一步。目前智之屋人脸识别技术的识别率已不受化妆技术、人像照片、模型、白天黑夜等外在因素影响。陌生人想要凭借伪装进入社区大门难如登天。
与传统的指纹、磁用卡等门禁系统管理相比,人脸识别门禁系统在管理应用上更加智能便捷。以往社区人员发生变动,需要及时更换指纹、磁卡和钥匙。人脸识别门禁投入应用之后,新入住的用户只需要在社区管理处等级人脸信息,即可自由进出,节省社区管理成本。
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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