人脸识别?系统功能设计以下是人脸识别系统功能设计：1、进出人员面部信息采集在监控中心的终端进行业主或进出人员信息登记，人脸识别考勤，并可以在服务器进行前端信息发送，提取。2、进出人员基础信息管理在后台服务系统中基础信息管理中设定需要管理的进出人员的基本资料：包括面部信息、家庭信息、个人信息等，可以以不同参数为索引进行排列、查询，并可以生成进出人员信息报表。3、采集终端管理在后台服务系统中，可以对接入的前端人脸识别门禁机终端进行远程管理，比如升级系统、提取前端面部识别信息，比如人脸信息数据、触发开门的信息等。4、黑名单对于存在不良人员时作为专门登记、备注，以提醒工程管理人员进行处理。5、查询统计报表系统可以对进出人员的识别信息进行查询统计，并生成相应报表。7、系统设置实现系统的使用用户及权限信息管理； 人脸识别检测主要包括背景对比、眨眼检测两个过程。以下先介绍一下背景对比：为了防止图片、视频作假，本文采取背景对比的方法。选取视频中非人脸可能子区域作为感兴趣的背景对比图像，将该图像保存，在背景对比时使用。打开摄像头，将视频帧作为背景对比帧。选定与图像相同的区域做为背景检测图像。将对比图像和检测推向进行灰度化，得到各自的灰度图像和。为了便于跟踪，我们需要在图像选取一定数目的包含足够信息且能从当前图像和下一图像都能提取出来的点。为了便于跟踪和测量，使用亚像素级角点来检测图像上的便于跟踪的点集。接下来在图像上使用图像LK光流方法跟踪上述点，找到跟踪后的角点集。设定所有角点漂移距离判断两幅图像的漂移距离，当背景相同时，两次角点的漂移距离非常小，当背景被覆盖时，背景角点的漂移距离非常大。设定合适的阈值，人脸识别门禁，当则认为背景发生了变化，检测的人脸为非活人脸，否则，进行眨眼检测继续判断。伴随着科技的飞速发展，人脸识别的技术也越来越好，近来有一种通过神经网络的方法进行识别，人工神经网络是一种非线性动力学系统，具有良好的自组织、自适应能力。目前神经网络方法在人脸识别中的研究方兴未艾。Valentin提出一种方法，首先提取人脸的 50个主元，然后用自相关神经网络将它映射到 5维空间中，再用一个普通的多层感知器进行判别，人脸识别，对一些简单的测试图像效果较好；有人提出了一种混合型神经网络来进行人脸识别，其中非监督神经网络用于特征提取，而监督神经网络用于分类。Lee等将人脸的特点用六条规则描述，然后根据这六条规则进行五官的定位，将五官之间的几何距离输入模糊神经网络进行识别，效果较一般的基于欧氏距离的方法有较大改善，Laurence等采用卷积神经网络方法进行人脸识别，由于卷积神经网络中集成了相邻像素之间的相关性知识，从而在一定程度上获得了对图像平移、旋转和局部变形的不变性，因此得到非常理想的识别结果，Lin等提出了基于概率决策的神经网络方法 (PDBNN)，其主要思想是采用虚拟 (正反例 )样本进行强化和反强化学习，人脸识别技术，从而得到较为理想的概率估计结果，并采用模块化的网络结构 (OCON)加快网络的学习。这种方法在人脸检测、人脸定位和人脸识别的各个步骤上都得到了较好的应用，其它研究还有 :Dai等提出用Hopfield网络进行低分辨率人脸联想与识别，Gutta等提出将RBF与树型分类器结合起来进行人脸识别的混合分类器模型，Phillips等人将MatchingPursuit滤波器用于人脸识别，国内则采用统计学习理论中的支撑向量机进行人脸分类。神经网络方法在人脸识别上的应用比起传统的方法来有一定的优势，因为对人脸识别的许多规律或规则进行显性的描述是相当困难的，而神经网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性更强，一般也比较容易实现。因此人工神经网络识别速度快，但识别率低 。而神经网络方法通常需要将人脸作为一个一维向量输入，因此输入节点庞大，其识别重要的一个目标就是降维处理。 一路机电人脸识别(图)-人脸识别考勤-人脸识别由芜湖市一路机电工程有限公司提供。一路机电人脸识别(图)-人脸识别考勤-人脸识别是芜湖市一路机电工程有限公司（www.ylchepaishibie.com）今年全新升级推出的，以上图片仅供参考，请您拨打本页面或图片上的联系电话，索取联系人：朱经理。 产品：芜湖一路机电供货总量：不限产品价格：议定包装规格：不限物流说明：货运及物流交货说明：按订单
