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快速反应智能安全监控系统的设计与实现
发布时间:2018-07-26 阅读：次 [打印文章] [关闭窗口]
3.3 人脸识别
人脸的识别算法有多种，不同的算法各有优缺点。本文主要借鉴弹性图匹配技术来完成人脸的识别。弹性图匹配是一种基于几何特征和对灰度分布信息进行小波纹理分析相结合的识别电感器工作原理图算法。由于该算法较好地利用了人脸的结构和灰度分布信息，而且还具有自动精确定位面部特征点的功能，因而具有良好的识别效果。在FERET测试中，该技术的若干指标名列前茅。其缺点是运算量大，实现稍复杂。通过对该算法进行改进，配合一定的代码优化措施，可以满足实时检工字电感测要求。
在人脸识别时，首先要进行人电感器生产脸特征提取。主要采用恰当的小波分解，得到高频分量和低频分量，其中的高频分量主要表示人脸的细节，低频分量表示人脸的基本特征，对人脸的表情反应比较迟钝，只提取低频分量，这样可以提高准确率和运算速度。对提取的人脸特征，利用支持向量机（SVM）分类器识别人脸，和系统自建的人脸库进行匹配，以确定是否为非法入侵者，是否启动报警系统和通知小区监控中心。算法流程如图6所示。
本文设计的人脸检测系统，利用运动目标检塑封电感器测方法，大大缓解了硬盘数据存电感器生产厂家储的压力，同时提高了系统的智能化程度。利用肤色判断与特征分析来确定人脸，可以提高系统的检测速度。针对肤色判断受光照影响很大的问题，本系统在原有系统的基础上增加了补光差模电感器措施光，减少了绕线电感器光照的影响，提高了检出的准确率。通过摄像头输入720×576的彩色图片，检出的人脸在拥有300人的自建人脸库中识别，平均用时0.9 s，识别率达93%以上，可以满足安防监控的要求，具有较高的插件电感实用价值。
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