邵阳人脸识别系统安装 停车场报送系统 速度快
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随着生活水平的不断提高,社会公众安全意识的逐步增强,安全防范得到人们的广泛关注。而门禁系统作为整个安防系统的一部分,已经成为安防领域关注的焦点之一。而且伴随计算机技术的快速发展,人脸识别技术在安防领域得到大多数研发机构的青睐。
人脸是具有性的生物特征,而人脸识别技术是通过采集人脸图像,提取图像中的人脸特征从而实现身份识别。
本文对人脸识别技术的发展和人脸识别系统在铁路车站安检区域的应用进行了分析和研究。针对火车站存在密度大、难度大、安检时间短和光线环境复杂等较为的行业应用特点,提出一种应用于铁路车站的人脸识别系统解决方案,并在京沪高速铁路试点。该系统具有响应时间短、人脸采集率高和比对识别速度快等特点,在提高人脸识别率的同时降低误识率和漏识率。
人脸识别技术是生物识别技术领域内的一个分支,是继指纹识别之后受关注的一项生物技术,但是目前也出现伪装人脸行为进行欺诈,这种对合法用户人脸的假冒行为已经成为人脸识别与认证系统的重要威胁。当前活体人脸检测技术主要集中在人脸细微动作、3D人脸重建、红外人脸检测三领域的研究上,该文主要浅析这三类检测技术的原理,并总结分析了各技术的特点及优劣。
研究基于人脸识别的课堂考勤系统,借助信息技术,以人脸识别为手段,彻底摒弃传统课堂考勤中人工统计管理的落后方式,克服不规范的考勤行为,解决学校以往考勤管理工作中出现的问题,为学校的考勤制度实施提供科学的依据。
本主要工作及应用创新如下:
(1)提出了基于稀疏表示和网络相结合的人脸识别算法。针对人脸识别过程中识别速度较慢的问题,依据压缩感知理论,利用小波变换对图像进行稀疏化处理。然后采用改进BP人工网络对图像进行训练。采用较少的元素表示人脸图像,不仅能对人脸图像进行降维,还能滤去局部光照、表情细节以及其他面部部件引入的高频干扰信息,**人脸的主要特征,得到适合于计算机识别的低维图像,提高了人脸识别速度。
(2)设计了完整的基于人脸识别的学生课堂考勤系统。通过摄像头采集人脸图像,然后对人脸图进行预处理,并对人脸进行标定,分割出人脸图像;采用基于稀疏表示和网络相结合的人脸识别算法,进行人脸识别,然后把识别结果信息保存到数据库中,完成学生课堂考勤操作。
(3)设计并开发了基于C/S和B/S混合体系结构的学生课堂考勤系统。人脸识别采用C/S模式开发,考勤信息管理的设置与查询采用B/S模式开发。数据库服务器主要为考勤资料和考勤数据的存取提供服务。Web服务器为请假管理、考勤数据的查询和输出提供服务。学生可以通过网络查询个人的考勤情况,不受环境限制。
