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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，是当今国际科技领域攻关的**技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。2006年，美国已经要求和它有出入免协议的国家在10月26日之前必须使用结合了人脸识别的电子系统，到 2006年底已经有50多个国家实现了这样的系统。2012年4月，铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统；可以对人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿， 人脸追踪侦测，自动调整影像放大。

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或教室的等。
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

人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/识别算法。”这种算法是利用人体面部各及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
人脸识别过程一般分三步：
(1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码储存起来。
(2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。
(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百**中地辨认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。

人脸识别(Face Recognition)技术是一项非常重要的生物特征识别技术，同其它的生物特征识别技术(如指纹识别、步态识别和虹膜识别)相比，人脸识别具有简便性、非接触性和不侵犯个人隐私等*特的优点，这使得在近年来，人脸识别受到越来越多研究者的关注，特别是主成分分析方法(Principle Component Analysis, PCA)和线性鉴别方法(Linear Discriminant Analysis, LDA)在人脸识别中的应用之后，人脸识别在日常生活应用领域不断扩大，如出入境检查、门禁系统、安检以及机场的安检等方面。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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