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
人脸识别系统的应用将会越来越普及,科技创新,一切都会从陌生变成熟悉!
人脸识别技术全面应用,开创科技活
目前,随着科学技术的不断发展和进步,人脸识别技术也日益趣向成熟。人脸识别技术更是已经应用到社会的各个领域,同时在社会公共安全防范、侦、技侦、网络安全、金融安全等诸多领域发挥着*有的**的作用。
比如说,现在小区的人脸识别门禁机,办公楼的人脸识别门禁机,银行的“刷脸”等都是属于静态的人脸识别,而动态人脸识别相对于这些就显得厉害的多。你只需要按照平时走路的速度走过摄像头就可以了,既方便又省劲。
当需求出现之后,产品也会相应出现。宁波地铁站里的智能安防管理系统就是基于动态人脸识别而完成的。在地铁站里的各个出口安装摄像头,然后把犯罪嫌疑人的脸部信息输入到后台电脑中,这样的话,一旦抓拍到的行人脸部信息和电脑端的人脸信息匹配成功,就可以锁定嫌犯。
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。
在现代社会当中,身份认证与识别问题变得尤为重要。其中,基于人脸面部特征的识别技术因其具有的**优点脱颖而出,得到了广泛研究与应用。考虑到当前人脸识别技术遇到的相关难点,寻求了一种主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)相结合的方法对人脸进行识别,并且基于LabVIEW/Matlab和摄像采集系统等软硬件设备,设计了人脸识别系统。该系统以人脸识别算法为基础,利用PC机为操作平台,通过将即时采集的人脸图像与所建立的人脸特征库比对,从而快速有效地查出已登记人员的身份信息。
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