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测试有局限性，苹果的iPhone X无法不过，这种类型的测试有局限性。目前尚不清楚该面具是否在每次尝试中均有效，而且也没有一个系统完全依靠面部识别进行识别，比如在火车站，需要先出示身份证，然后人脸识别系统才开始扫描。虽然戴面具骗到了面部识别系统，但Kneron承认，这种欺诈不太可能广泛存在，因为实验中使用的面具是日本专业面具制造商生产的。但是这家位于圣地亚哥的公司指出，这种技术可能被用来欺骗名人或富人。近年来，“人脸识别”技术已经越来越广为人知，但是多数产品都只能对固定位置的目标正脸进行二维识别，识别速度一般不超过每秒100万人次。而在南宁大显神威的“动态人脸识别系统”正是天津空港经济区光电研究院自主研发的一款高科技产品。这一“人脸识别系统”能够满足在移动状态下对人脸姿态全方向30度可识别、60度可检测，而且达到了极速识别，对千万级素材库能做到平均0.5秒识别出目标人脸，单台服务器识别速度达到了每秒1500万人次。光电研究院产业发展部副主任刘东培表示，该院研发的“人脸识别系统”通过高清摄像头跟踪人脸，抓拍人脸经过优化去重后提取面部20多个生物特征信息，再将提取后的特征信息与预先建立的人脸库靶向目标进行比对分析，从而得出相似度结论，进行人脸识别。能达到抓拍率99%、拒识率1%、误识率1%。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,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独特的优点，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
