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。
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
人脸识别技术是模式识别、图像处理、计算机视觉和认知科学等领域的一个较富挑战性的交叉课题,是近年来的一个研究热点。现有人脸识别算法众多,应用范围和特点各异,研究者希望通过一个算法测试系统快速了解现有算法,对比和研究新的算法;开发商希望通过一个测试平台选择一个适合自己应用领域的人脸识别算法开发商用产品。本致力于解决上述问题,开发了人脸识别算法综合测试系统,该系统集成了多种人脸识别算法并提供了添加新算法的开放接口。整个系统在VC++6.0和OpenCV3.1开发环境下实现。
人脸识别技术在现代城市化建设中的广泛应用
如今,过门禁、上下班打卡、机场安检等等都可能扫一扫脸。人脸识别作为一种重要的身份识别标识,已经不于应用在日常生活当中。在各警种业务中更起着举足轻重的作用。在日常、调查、出入境管理和事案件侦查中,都会通过辨识人脸来核实相关人员的身份。同时,在事案件调查录像时,由于大量的视频录像造成大量时间和警力的浪费。人脸识别系统的结构化云识别存储管理可为警务实战提率,结合其他的案件线索,提升的实战能力。
随着智慧城市建设进程加快、大数据、人工智能等日渐成熟,人脸识别技术迎来了爆发期。
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