隨著人臉識別技術的快速發(fā)展,各大高校及研究院都進行了對于人臉識別技術的研究與分析。國內(nèi)的人臉識別技術主要是針對于正臉的自動識別,通過投影獲取穩(wěn)定的特征點進行人臉識別。部分科學家通過降低矩陣維數(shù)的方式,降低運算量,提高識別效率,但該方式容易降低識別率。而在美國,最初是通過采集多個關鍵點之間的距離產(chǎn)生特征向量,但該方式的運算量過于的繁瑣,所以美國一家研究所創(chuàng)造了一種全自動算法,自動計算兩眼之間的距離進行識別,雖然可以提高一定的識別效率,但其略低的識別度暫時不能被接受。如今的人臉識別系統(tǒng)運用在公安刑事偵破、銀行監(jiān)控系統(tǒng)和公司安全系統(tǒng)等對于識別次數(shù)和效率要求不高的系統(tǒng)中。但當人員聚集較多時,效率將成為人臉識別系統(tǒng)最主要的因素,這也是在學校內(nèi)無法進行大規(guī)模的人臉識別系統(tǒng)應用的主要原因之一。如在考試驗證時,若人臉識別系統(tǒng)的效率過低,將會花費大量的時間進行人臉識別的操作,對于考試開始的時間有著一定的影響。因此,基于上述考慮,需對傳統(tǒng)的人臉識別系統(tǒng)進行一定的改進,提高其識別效率,增加其在諸如學校等人員聚集地方的使用率。由于人臉識別系統(tǒng)是通過人臉采集后轉化為圖片進行識別的,而在后續(xù)進行圖片存取時受到讀取... 

【文章來源】：成都理工大學四川省

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

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【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[4]基于幾何特征向量的三維人臉識別研究[D]. 歐陽江帆.廈門大學 2009
[5]基于ASM的人臉面部關鍵特征點定位算法研究[D]. 范玉華.河南科技大學 2008
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本文編號：3097238