苏州人脸识别门禁系统

人脸图像特征提取
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器官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。

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核心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三大部分：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

人脸技术流程
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

行人闯红灯步入“刷脸”时代
长期以来，行人不按红绿灯指示随意过街扰乱正常交通秩序，一定程度上加重了城市的交通拥堵，也带来了事故隐患，有数据显示，53%的致人交通事故是由行人和非机动车过马路闯红灯引起的。
面对这种陋习，我们当然要敢于说不！就在近日，湖北黄石大冶街头就设立了一个“喷水”装置，据说是专门整治“式”马路的。据介绍，该由“行人闯红灯自动识别抓拍系统”和“行人过马路激光彩虹道闸系统”两大部分组成。其中“自动识别抓拍系统”由前端抓拍单元、违法曝光单元及后台数据分析等部分构成，主要通过视频检测行人闯红灯的行为，对人脸进行实时提取和识别，自动储存闯红灯的人脸数据并上传至大冶市**大数据侦查实验中心，通过联网搜索比对核实违法人员的真实身份，并实时在电子大屏上对违法人员进行曝光。这套系统对屡次闯红灯人员将会记入社会征信系统，也可作为行人闯红灯违法的处理依据。
而“激光彩虹道闸系统”是由激光彩虹设备、红绿灯提示设备和语音警示设备组成，在行人横过马路时，不仅可以“看得见”红绿灯，“听得见”语音提示，还能真实地感受到水雾的喷射提醒，比如当有行人闯红灯时，系统会发出“现在是红灯，请不要通行，通行危险”的语音提示并自动喷射水雾以警告闯红灯的行人。