杭州人脸识别系统规格

人脸识别技术是生物识别技术领域内的一个分支,是继指纹识别之后受关注的一项生物技术,但是目前也出现伪装人脸行为进行欺诈,这种对合法用户人脸的假冒行为已经成为人脸识别与认证系统的重要威胁。当前活体人脸检测技术主要集中在人脸细微动作、3D人脸重建、红外人脸检测三领域的研究上,该文主要浅析这三类检测技术的原理,并总结分析了各技术的特点及优劣。

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监控或教室的监控等。
　　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

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、治安难度大、安检时间短和光线环境复杂等较为特殊的行业应用特点,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。

近年来,伴随着网络技术及计算机技术的飞速发展,人们对信息的安全性、隐蔽性的要求越来越高,因此人体身份识别认证的需求也就越来越高。人脸识别是基于生物特征识别技术的身份认证中主要的方法之一,而且是人体身份识别方法中简单、方便的方法之一,也就受到越来越多的关注与研究。广义的人脸识别包括人脸检测、人脸表征和人脸识别。本文从人脸检测和人脸识别出发,针对其相关的工作展开讨论。首先,针对人脸图像的特点,讨论了人脸图像预处理和特征提取的相关知识,具体包括:人脸图像的灰度化、直方图以及直方图均衡化、边缘检测和小波分解。然后,详细介绍了Adaboost人脸检测算法和基于隐马尔可夫模型的人脸识别算法的基本原理及特点,并针对传统的Adaboost人脸检测算法,提出了一种增强型的Adaboost人脸检测算法,并对两种算法进行了比较。实验结果表明,本文提出的算法性能更好,人脸正确检测率和识别率都有了一定的提高。后,将本文提出的增强型Adaboost人脸检测算法与HMM人脸识别算法结合起来,设计并实现了一个人脸识别软件系统,并结合已有的人脸数据库和实验新建采集的人脸图像,对系统进行了实验仿真,