人脸实别系统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。
人脸识别系统具有广泛的应用：人脸识别出入管理系统、人脸识别门禁考勤系统、人脸识别管理、人脸识别电脑安全防范、人脸识别照片搜索、人脸识别来访登记、人脸识别ATM机智能视频报警系统、人脸识别监狱智能报警系统、人脸识别RFID智能通关系统、人脸识别罪犯追逃智能报警系统等等。

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突出优点脱颖而出,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。

人脸识别系统产品特点：
1、人脸识别率高
本产品采用国内的人脸识别算法，可以快速准确的识别出当前人员。
2、操作简单
系统正常使用时，只需要启动设备，人脸识别通过即可正常驾驶施工升降机。
3、内置高容量电池
系统内置高容量可充电电池，在系统断电的情况下仍可以正常运行3小时以上，避免了施工升降机每次开门后由于施工升降机断电而导致人脸识别系统无常工作的情况。
4、安装简便
精巧设计夹具，模块化安装，减少安装人员占有施工升降机作业时间。
5、维修便捷
模块化设计，大方便设备维修、保养，减少维护费用

人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分 量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特 征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
公司拥有一支强大的技术团队,技术人员来自国内、外高校，研究所；此外，公司还与东京工业大学，德国汉堡工业大学，复旦大学,交通大学等国内外著 名高校建立紧密的技术合作关系。
m.tztdzl.b2b168.com