下载文档原格式
模式识别技术在智能家居中的应用研究近年来，智能家居已逐渐渗透到人们的日常生活中，让生活变得更加便捷和智能化。
智能家居中的设备和系统不仅可以远程控制家中的电器，还可以自动化地完成各种任务，如智能灯光、智能门锁、智能音响等。
而其中的核心技术之一就是模式识别技术。
一、什么是模式识别技术模式识别技术是一种人工智能技术，它是通过计算机自动分析和理解人类感官输入的信息，从中提取出特征并进行分类或者检测的一种技术。
模式识别技术可以应用在很多领域，如人脸识别、声音识别、图像识别和语音识别等。
而在智能家居领域中，模式识别技术也有很大的应用空间。
二、模式识别技术在智能家居中的应用1. 人脸识别智能家居中的门禁系统可以使用人脸识别技术。
当家庭成员或者访客到达门口时，门禁系统可以通过摄像头进行拍照并且比对已知的人脸信息，以便确认身份。
如果是家庭成员，则可以直接打开门锁；如果是访客，则需要进行验证后才能进入。
此外，人脸识别技术还可以应用于家庭成员的身份确认和权限控制，比如利用人脸识别技术来开启家庭成员的私人化空间或设备。
2. 声音识别智能家居中的语音识别功能可以识别不同语言的声音，从而执行一些指令。
比如你可以通过语音开关电视、打开窗帘、打开空调等，而语音识别技术可以对你的指令进行识别并且快速反应。
此外，语音识别技术还可以用于智能家居的管理，比如在失去联系后按对话内容得出正在进行的动作，使控制智能家居更加智能化。
3. 图像识别智能家居中的智能显示器可以识别图像和文字，并在不同的情境下自动显示不同的内容。
比如在天气不好的时候，显示器会自动显示天气预报。
这种图像识别技术可以应用于家庭安全监控，当出现异常时，监测图像系统会自动警报并预警家庭成员。
同时，图像识别技术还可以应用于家庭娱乐，如解锁 AR、VR 等全新的娱乐方式。
三、模式识别技术在智能家居中的应用优势智能家居中的模式识别技术不仅提高了安全性和自动化程度，而且大大提高了智能家居的使用舒适度和便利性。
模式识别在门禁系统中的应用现状摘要:人脸识别技术作为模式识别技术之一,在现代自动智能门禁控制系统中应用广泛。
本文主要介绍了人脸识别技术的发展现状,主要原理和技术特征,并搭建了一套基于ARM处理器的人脸识别平台设备。
关键词:人脸识别模式识别门禁系统随着现代科学技术的发展,模式识别技术在门禁安防系统中的应用越来越广阔。
在门禁安防系统中,模式识别(即计算机图像辨识与处理技术)主要应用有人脸识别,指纹识别,车辆牌照识别等方面。
本文重点介绍人脸识别在现代门禁安防系统中的应用。
人脸识别是指利用计算机分析人脸图像,进而从中提取出有效的识别信息,用来辨认身份的一门技术。
人脸作为人类最重要的表达器官,可以向我们提供重要的信息,如性别、种族、情绪、年龄和性格等等,因此人脸识别技术也就必然成为人机交互的重要手段。
在现代科学中,人脸识别的研究已经成为众多学科中的热点问题,计算机技术的发展为人脸识别技术的研究提供了高效的工具。
使用计算机模拟人类大脑的认知过程和相关算法使得人脸识别技术才得以飞速发展,并产生了一系列卓著的成果,在社会各个方面得到了广泛应用,如银行和军事重地的自动门禁系统和监视系统、用于公共安全的嫌疑人识别系统、以及电子商务的网络在线验证、计算机安全防护以及三维动画技术等等。
1 人脸识别在门禁系统应用的基本原理作为生物特征识别技术的一个分支,人脸识别技术在智能门禁系统中,有着重要的应用。
通过人脸识别系统的验证,可以判断用户是否是可以进入,大大增加重要场所的安全性。
以2008年北京奥运会入场时采用的人脸识别系统为例。
该系统事先获取入场券持有者的人脸照片,并提取人脸特征,然后将这些特征输入数据库。
在入场券持有人进入现场时,摄像头会对入场券持有者进行人脸图像采集,并与数据库中的数据进行对比,从而实现人脸身份识别。
以保证场馆的安全。
人脸识别属于生物认证方式。
人脸识别的优势在于其自然性和不被检测个体察觉的特点,这是其他认证方法所无法比拟的。
智能家居系统中的智能门禁控制技术研究智能家居已经逐渐成为了我们生活中不可或缺的一部分。
而在智能家居当中，智能门禁控制技术被越来越多的人关注。
这种技术可以说是智能家居中最为基础的一部分，因为它是保证家庭安全的第一道门槛。
智能门禁控制技术的研究和发展也得到了越来越多人的关注和投资。
本文将从技术原理、应用现状、未来发展等方面对智能家居系统中的智能门禁控制技术进行探讨。
一、技术原理智能门禁控制技术是通过智能化手段实现门禁控制的技术。
这种技术可以通过多种方式实现，如指纹识别、刷卡、远程控制等多种方式。
其中，指纹识别是最为安全性高的一种方式，因为每个人的指纹都是独一无二的，能够确保门禁的安全。
而刷卡则是最为常见的一种门禁方式，它可以通过刷卡机读取卡片信息，验证卡片的合法性。
远程控制则是指通过网络远程控制门禁的方式，这种方式可以极大地提高门禁的便利性。
二、应用现状智能门禁控制技术已经得到了广泛的应用，不仅在家庭中得到了广泛应用，同时在企业、学校和公共场合等地方也得到了广泛应用。
尤其是在城市安防中，智能门禁控制技术被越来越广泛地应用。
因为智能门禁控制系统可以通过网络实时传输数据，能够保障城市安全和治安的稳定。
三、未来发展未来，智能门禁控制技术的发展主要集中在提高门禁系统的便捷性、实用性和安全性。
其中，实用性主要是指门禁控制可以接入更多的智能家居设备，如智能照明、智能家电等，从而实现更加智能化的家居体验；安全性则是指门禁系统需要实现更加准确、高效和快速的识别方式。
未来，智能门禁控制技术的研究和发展将会得到长足的进步。
总之，智能门禁控制技术已经成为智能家居系统中最为基础的一种技术，其发展将对家居安全、城市安防和社会治安等方面产生重大的影响。
未来，我们可以看到智能门禁控制技术助推着智能家居的发展，带来更加科技感强、舒适度高的居住体验。
人工智能在智慧安防中的应用现状与未来趋势分析智能安防在当今社会中扮演着重要的角色。
随着技术的不断进步和人工智能的应用，智能安防系统的功能也越来越强大，对于维护社会安全起到了重要的作用。
本文将探讨人工智能在智慧安防中的应用现状以及未来的发展趋势。
一、人工智能在智慧安防中的应用现状智慧安防系统以人工智能为核心技术，通过视频识别、语音识别、行为分析等技术手段，实现对安全环境的全方位监控和预警。
例如，人工智能可以通过分析视频图像中的人流量和异常行为，及时发现可疑人员或危险状况，并及时报警。
此外，人工智能还可以结合大数据分析，对人员和物体进行轨迹分析和模式识别，从而更加准确地判断风险和预测危险事件。
在智慧安防领域，人工智能还可以应用于人脸识别技术。
通过使用深度学习算法，人工智能可以对人脸进行高精度的识别，并与海量的人脸库进行比对，实现对犯罪嫌疑人或失踪人口的快速搜寻。
同时，人脸识别技术还可以应用于门禁系统和出入口管理，提高安全性和便捷性。
二、人工智能在智慧安防中的未来趋势随着人工智能技术的不断发展，智慧安防系统也将出现新的应用趋势。
首先，人工智能将更加注重与传统安防设备的整合。
当前，许多安防设备仍然以独立工作的方式存在，人工智能可以将这些设备进行智能化的整合，实现信息的高效共享和智能化控制。
比如，人工智能可以将视频监控系统、入侵报警系统、消防报警系统等各个子系统进行有效地关联，提高安全防范的及时性和迅捷性。
其次，人工智能在智慧安防领域的发展还将推动无人化安防的实施。
无人化安防不仅可以降低安防人员的劳动强度，还可以提高安全监控的准确性和效率。
通过将人工智能与机器人技术相结合，可以实现对安全区域的自动巡逻、自动预警和自动应急处置。
这将为智慧城市的建设提供强有力的支持，实现城市治理的智能化和高效化。
最后，人工智能还将推动智慧安防领域的大数据应用。
通过收集、分析和挖掘大量的安防数据，人工智能可以通过智能算法挖掘隐藏在数据背后的规律和关联。
基于人脸识别的智能门禁系统设计智能门禁系统是一种基于人脸识别技术的应用系统，它能够有效管理出入人员，提高安全性和便利性。
本文将介绍基于人脸识别的智能门禁系统的设计原理、功能特点以及应用前景。
一、设计原理基于人脸识别的智能门禁系统是利用计算机视觉技术，通过摄像头捕捉到的人脸图像进行预处理、特征提取和匹配识别等一系列算法操作，从而实现自动识别和判断人脸身份的系统。
其设计原理主要包括以下几个方面：1. 人脸采集：通过摄像头对进出的人脸进行采集，获取人脸图像数据。
2. 图像预处理：对采集到的人脸图像进行灰度化、直方图均衡化、人脸对齐等预处理操作，提高图像质量。
3. 人脸特征提取：利用人脸识别算法从预处理后的图像中提取人脸特征，例如主成分分析(PCA)、局部二值模式(LBP)等。
4. 特征匹配识别：将采集到的人脸特征与系统中已注册的人脸特征进行比对，利用相似度匹配算法判定身份是否合法。
5. 开门控制：如果人脸特征匹配成功，系统会自动控制门禁设备进行开门操作。
二、功能特点基于人脸识别的智能门禁系统具有以下几个功能特点：1. 高识别率：借助于先进的人脸识别算法和算法优化，系统能够有效识别出主体的真实身份，提高门禁系统的安全性。
2. 高速识别：基于人脸特征的比对速度相对较快，可以在几秒钟内完成识别判断，实现快速通行。
3. 适应性强：系统可适应不同光照、角度的环境，在一定程度上实现对人脸姿态的容忍。
4. 高可靠性：系统对于伪造的人脸图像、照片、面具等具有较高的抵抗能力，提高门禁系统的安全性。
5. 数据管理：智能门禁系统能够方便地管理用户的人脸信息，包括用户注册、删除、权限调整等操作。
三、应用前景基于人脸识别的智能门禁系统在各个领域都有广阔的应用前景：1. 企事业单位：可应用于企事业单位的门禁进出管理、考勤打卡等场景，提高管理的效率和准确性。
2. 公共场所：如机场、火车站、地铁等公共场所的出入口管理，可提高安全性，减少人工检票的工作量。
AI技术在智慧安防中的应用现状和前景随着科技的不断进步和人工智能（AI）技术的快速发展，智慧安防领域正经历着革命性的变革。
AI技术的应用不仅提高了安防系统的效率和准确性，还为人们的生活带来了更高的安全性和便利性。
本文将探讨AI技术在智慧安防中的应用现状和前景。
首先，AI技术在视频监控领域的应用已经取得了令人瞩目的进展。
传统的视频监控系统往往依赖于人工的监控和分析，但这种方式效率低下且容易出现漏洞。
AI技术的引入解决了这一问题。
通过深度学习算法，AI可以对监控视频进行实时分析和自动识别，例如识别出人类、车辆、动物等特定物体，并发出警报。
这一技术的应用不仅提高了安防系统的准确性和效率，还降低了实际监控人员的工作量。
其次，AI技术在人脸识别领域也呈现出巨大的潜力。
人脸识别技术可以通过对人脸图像的分析和比对，精确识别出一个人的身份。
这一技术在智慧安防中的应用非常广泛，可以用于公共场所的安全检测、门禁系统的管理以及犯罪嫌疑人的追踪。
例如，一些国际机场已经开始使用人脸识别技术加强安全检测，从而提高了旅客的安全感和出行效率。
未来，随着AI技术不断发展，人脸识别技术将进一步提高准确性和稳定性，为智慧安防领域带来更多的应用场景。
此外，AI技术在预警和预测方面也发挥着重要的作用。
智慧安防系统可以通过大数据分析和机器学习等技术，对以往的安全事件进行数据挖掘和模式识别，从而预测潜在的安全风险和威胁。
例如，一些城市已经开始使用智能井盖监测系统，通过对井盖的实时数据分析，可以提前预警并防止井盖的突然坍塌造成的安全事故。
AI技术的应用使得预警和预测更加准确和及时，可以帮助人们更好地应对安全威胁。
然而，虽然AI技术在智慧安防中的应用取得了许多重要的成果，但仍然存在一些挑战和限制。
首先，AI技术需要大量的数据支持才能发挥其优势，但由于隐私和数据保护的问题，获取足够的数据可能成为一个难题。
此外，AI技术的算法和模型需要不断优化和更新，以适应不断变化的安全威胁和挑战。
生物识别技术的研究现状与未来发展趋势生物识别技术是一种可以通过人体生理特征来进行身份认证的技术。
随着科技的不断发展，生物识别技术在现代社会中得到了越来越广泛的应用。
这种技术比传统的身份认证方式更安全、更便捷，因此在金融、安防、医疗等领域中受到了热烈的追捧。
本文将介绍生物识别技术的研究现状以及未来的发展趋势。
一、现有的生物识别技术目前，常见的生物识别技术主要包括指纹识别、虹膜识别、面部识别、声纹识别等，每种技术都有其独特的优势和应用场景。
1.指纹识别指纹识别是最常见的生物识别技术之一，它利用指纹纹线、线宽，以及指纹之间的间隔等特征来识别个体身份。
这种技术不仅简单易用，而且准确率极高，因此在安防领域中得到了广泛的应用。
2.虹膜识别虹膜识别是一种通过对个体虹膜纹理的识别来进行身份认证的技术。
虹膜是人眼中彩色圆环内部的一层组织，其纹理独特且不可复制，因此虹膜识别的准确率也非常高。
虹膜识别技术主要应用于高安全要求的场所，如银行、政府机构等。
3.面部识别面部识别是通过对个体面部特征的识别来进行身份认证的技术。
它可以利用人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等特征来进行识别，具有便捷、准确、无接触等优点。
目前，面部识别技术在门禁系统、手机解锁等领域中得到了广泛的应用。
4.声纹识别声纹识别是通过对个体说话时发出的声音进行识别的技术。
它利用人的声带、声管等声音特征来进行识别，其优点在于不需要特别的设备，只需通过麦克风将说话人的声音采集即可。
声纹识别技术主要应用于电话客服、金融等领域。
二、未来发展趋势随着技术的不断进步，生物识别技术也在不断地发展和完善。
未来，有几个趋势值得我们关注：1.多模式生物识别技术多模式生物识别技术是一种可以通过多种生物特征来进行身份认证的技术。
这种技术可以将指纹、虹膜、面部、声纹等多种生物特征进行融合，从而提高识别准确率。
目前，已经有一些公司开始推出多模式生物识别技术的产品，未来这种技术有望在更多领域得到应用。
门禁系统调研报告门禁系统调研报告一、调研目的门禁系统作为一种安全管理措施，逐渐受到各种公共场所和机构的重视和应用。
本次调研的目的是了解当前市场上的门禁系统情况，分析其应用范围、特点和发展趋势。
二、调研方法1. 网络调研：通过搜索引擎和相关网站，查找门禁系统的基本信息、应用案例和用户评价。
2. 电话访谈：联系门禁系统的供应商和用户，了解系统功能、价格、服务等详细情况。
3. 实地调研：亲自到一些使用门禁系统的场所进行观察和询问。
三、调研结果1. 应用范围：门禁系统广泛应用于企事业单位、公共场所、住宅小区等地方。
其主要功能包括门禁控制、进出记录、报警提醒等。
2. 特点分析：2.1 安全性高：采用密码、刷卡、指纹识别等多种验证方式，提高了进出门禁区域的安全性。
2.2 便捷性：减少了人工管理的工作量和时间，提高了进出的效率。
2.3 功能多样：一些门禁系统还具备时间管理、人员管理、门禁预约等功能，满足了不同场所和需求的特殊需求。
3. 市场评价：3.1 主流供应商：市场上主要的门禁系统供应商有华为、海康威视、中控科技等，它们的产品质量和服务体系受到用户的一致好评。
3.2 用户使用评价：大部分用户对门禁系统的安全性和便捷性表示满意，但也有少数用户反映系统出现故障时维修不及时，导致正常出入受阻。
4. 发展趋势：4.1 无人化趋势：门禁系统将越来越多地应用于无人值守的场所，如无人机库、自助售货机等。
4.2 数据化趋势：门禁系统将与其他信息系统进行对接，实现数据共享和智能化管理。
4.3 生物识别技术：指纹、人脸、虹膜等生物识别技术的应用将进一步提高门禁系统的安全性和便捷性。
四、结论门禁系统作为一种安全管理措施，具有安全性高、便捷性、多样功能等特点。
市场上主要的门禁系统供应商有华为、海康威视、中控科技等。
用户对门禁系统的安全性和便捷性普遍满意，但也有部分用户对售后服务提出了改进意见。
门禁系统将越来越多地应用于无人值守的场所，并与其他信息系统进行对接，实现数据共享和智能化管理。
模式识别的研究现状与发展趋势模式识别是一种利用计算机技术来识别和分类模式或数据的研究领域。
它广泛应用于许多领域，如图像处理、语音识别、自然语言处理等。
在过去几十年中，模式识别经历了快速发展，并取得了许多重要的研究成果。
同时，模式识别领域面临着一些挑战，需要进一步的研究和发展。
目前，模式识别的研究主要集中在以下几个方面：1.特征提取与选择：特征提取是模式识别的关键步骤之一、目前，有许多不同的特征提取方法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
此外，还有一些新的特征选择方法被提出，如稀疏编码、深度学习等。
研究人员正在努力提高特征提取和选择的效果，以提高模式识别的性能和准确性。
2.分类算法：分类算法是模式识别的核心部分。
目前，有许多不同的分类算法可供选择，如支持向量机（SVM）、神经网络、k近邻算法等。
研究人员正在研究新的分类算法，以提高模式识别的效果。
3.多模态模式识别：多模态模式识别是指利用多种类型的信息（如图像、语音、文本等）进行模式识别的研究。
多模态模式识别在人脸识别、情感分析等领域有广泛应用。
目前，研究人员正在探索更有效的多模态模式识别方法，以提高准确性和鲁棒性。
4.深度学习：深度学习是一种基于神经网络的模式识别方法，近年来取得了很大的突破。
深度学习可以自动从数据中提取特征，并具有极强的表征能力。
它在图像处理、语音识别等领域取得了很好的效果。
未来，深度学习有望在更多应用领域得到广泛应用。
未来，模式识别的发展趋势主要体现在以下几个方面：1.多模态与跨模态模式识别：随着信息技术的发展，多模态数据的应用越来越普遍。
未来的模式识别趋势将更加注重多模态数据的处理和利用，以更全面地理解所研究问题。
2.深度学习的进一步应用：深度学习在模式识别中有着广泛应用的潜力。
未来，研究人员将会进一步探索和发展深度学习的新算法和方法，以提高模式识别的性能。
3.跨学科研究的持续发展：模式识别涉及多个学科领域，如计算机科学、数学、统计学等。
人脸识别技术在门禁系统中的应用随着技术的进步和人们生活需求的不断提高，许多新兴的技术开始被应用于我们的生活中。
比如说人脸识别技术，它已经逐渐成为了我们生活中不可或缺的一部分。
无论是在安防、金融、教育、医疗等领域，人脸识别技术都发挥着重要的作用。
其中一个应用场景就是在门禁系统中。
那么，下面让我们来详细探讨一下人脸识别技术在门禁系统中的应用。
一、人脸识别技术的基本原理人脸识别技术是一种基于生物特征的身份识别技术，它利用计算机对面部图像中的特征进行提取和分析，从而实现对人脸的自动识别。
其基本原理是通过摄像头采集人脸图像，然后对图像进行特征提取和匹配，最终实现对该人员的身份识别。
人脸识别技术可以实现快速、准确、无接触的身份验证，因此在门禁系统中得到了广泛的应用。
二、人脸识别技术在门禁系统中的应用1.物业门禁系统物业门禁系统是指在小区、写字楼等地方安装的门禁系统。
通过人脸识别技术，可以确保只有被授权的人员才能进出这些区域。
例如，在小区中，物业公司可以将每个住户的人脸信息录入系统中，然后通过门禁系统在住户进出小区时进行身份验证。
使用人脸识别技术，不仅可以提高进出小区的安全性，而且可以方便快捷地进行身份验证。
2.企业门禁系统企业门禁系统是指在公司、工厂等地方安装的门禁系统。
同样，通过人脸识别技术可以实现身份验证和进出记录的管理。
在进出门禁系统时，员工只需要站在门禁设备前面，然后系统就可以识别其身份并开启门禁。
通过人脸识别技术，可以大大提高企业门禁系统的安全性和管理效率。
3.学校门禁系统学校门禁系统是指在学校门口等地方安装的门禁系统。
同样，通过人脸识别技术可以实现学生和教职工的身份验证和安全管理。
例如，在学校门口设置人脸识别设备后，学生和教职工在进校门时只需要站在门前，系统就可以快速、准确地完成身份验证。
这样既可以保证学校安全，又可以提高管理效率。
三、人脸识别技术在门禁系统中的优势1.快速、准确人脸识别技术在门禁系统中的主要优势是快速、准确。
模式识别在门禁系统中的应用现状作者：赵炜来源：《科技资讯》2011年第01期摘要:人脸识别技术作为模式识别技术之一,在现代自动智能门禁控制系统中应用广泛。
本文主要介绍了人脸识别技术的发展现状,主要原理和技术特征,并搭建了一套基于ARM处理器的人脸识别平台设备。
关键词:人脸识别模式识别门禁系统中图分类号:TP393.11 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2011)01(a)-0005-02Pattern Recognition in Access Control System StatusAbstract:Face recognition technology as one of pattern recognition technology in the modern automatic intelligent access control system is widely used.This paper describes the status of face recognition technology,the main principles and technical characteristics,and built a platform based on ARM processor,face recognition device.Key words:face recognition;pattern recognition;access control systems随着现代科学技术的发展,模式识别技术在门禁安防系统中的应用越来越广阔。
在门禁安防系统中,模式识别(即计算机图像辨识与处理技术)主要应用有人脸识别,指纹识别,车辆牌照识别等方面。
本文重点介绍人脸识别在现代门禁安防系统中的应用。
人脸识别是指利用计算机分析人脸图像,进而从中提取出有效的识别信息,用来辨认身份的一门技术。
人脸作为人类最重要的表达器官,可以向我们提供重要的信息,如性别、种族、情绪、年龄和性格等等,因此人脸识别技术也就必然成为人机交互的重要手段。
在现代科学中,人脸识别的研究已经成为众多学科中的热点问题,计算机技术的发展为人脸识别技术的研究提供了高效的工具。
使用计算机模拟人类大脑的认知过程和相关算法使得人脸识别技术才得以飞速发展,并产生了一系列卓著的成果,在社会各个方面得到了广泛应用,如银行和军事重地的自动门禁系统和监视系统、用于公共安全的嫌疑人识别系统、以及电子商务的网络在线验证、计算机安全防护以及三维动画技术等等。
1人脸识别在门禁系统应用的基本原理作为生物特征识别技术的一个分支,人脸识别技术在智能门禁系统中,有着重要的应用。
通过人脸识别系统的验证,可以判断用户是否是可以进入,大大增加重要场所的安全性。
以2008年北京奥运会入场时采用的人脸识别系统为例。
该系统事先获取入场券持有者的人脸照片,并提取人脸特征,然后将这些特征输入数据库。
在入场券持有人进入现场时,摄像头会对入场券持有者进行人脸图像采集,并与数据库中的数据进行对比,从而实现人脸身份识别。
以保证场馆的安全。
人脸识别属于生物认证方式。
人脸识别的优势在于其自然性和不被检测个体察觉的特点,这是其他认证方法所无法比拟的。
目前一个完整的人脸识别系统大体应该包括以下3个部分。
1.1 人脸检测(Face detection)人脸检测的主要任务是判断输入图像或视频序列中是否含有人脸。
如果有,则确定人脸的位置及大小。
人脸检测是人脸识别系统实现自动化最为关键的一步。
经过几十年的发展和研究,人脸检测已经基本满足了系统要求。
1.2 特征提取(Feature extraction)特征提取是指从人脸图像中提取出用于区分不同个体的判别特征。
要求提取的特征对于相同的人具有稳定性,对于不同的人具有差异性。
特征提取是人脸识别中最为重要的一个部分,它的好坏直接决定最终的识别性能。
1.3 人脸分类(Face classification)人脸分类的主要任务是根据提取的待识别人脸的特征,将其和数据库中的人脸图像进行比对,确定其身份。
该过程强烈依赖特征提取的性能。
本文所提及的人脸识别主要包括)人脸检测(Face detection),特征提取(Feature extraction)及人脸分类(Face classification)。
2人脸识别的主要技术2.1 特征提取人脸图像包含有极其丰富的模式特征,包括轮廓特征(椭圆轮廓)、颜色特征(发色、肤色等)、直方图特征(距离、分布等)、结构特征(对称性)、投影特征、镶嵌图特征(Mosaic规则)等,要对所有的这些人脸特征进行有效的筛选,所选用的模式识别的依据的特征要最具有代表性和最有效的。
人脸识别所要研究的关键问题就是选择出一种人脸特征用来做为人脸识别的依据,然后利用所选定的人脸特征进行人脸识别。
总的来说,我们可以将人脸特征划分为基于灰度特征的方法和基于肤色特征的方法两大类:前者利用的是人脸是与其它物体存在着本质区别的特征,在人脸识别的领域是人们研究的重点;对于后者则比较适用于构造出快速的人脸检测与跟踪的算法。
2.2 灰度特征灰度特征主要包括人脸灰度分布特征(直方图特征、镶嵌图特征等)、人脸轮廓特征、模板特征、器官特征(对称性等)等。
嘴、鼻子、眼睛的区域作为人脸的主要核心区域,其灰度分布特征是非常独特的;人脸的轮廓是头部的比较重要的特征;人脸的区域其自身灰度就可以做为一个模板特征,一般采取只包含有嘴、鼻子和双眼的脸部的中心区域来做为人脸模板的共性特征,将变化比较大的区域,如脸颊两侧、头发等排除掉,这种方法被广泛的用到了基于统计学的人脸识别的方法中。
2.3 肤色特征人的肤色是人脸面部特征的重要信息,它是一个独立的信息不依赖于脸部的其他细节特征,在表情、旋转等不确定因素下都能适用,相对来说稳定性比较高并且也可以区别于大部分背景物体的颜色,所以在人脸的检测过程中肤色特征是最常用到的一种特征。
利用肤色特征进行人脸识别主要对由肤色模型的描述,哪一种形式的肤色模型的使用都紧密关联着选择何种色度空间,所以影响测试性能的因素就是在不同的色度空间中“非肤色”与“肤色”区域相重叠的程度。
2.4 人脸识别算法目前人脸识别的算法有很多不同的分类,如果根据综合人脸特征时所采用的不同模型可以分为基于统计的方法和基于知识的方法;又从方法论的角度讲可以分为基于模板的方法、基于特征的方法和基于表象的方法。
对于各种分类而言并没有绝对的界限,并且在使用识别方法时将几种思想结合在一起的方法也是普遍存在的。
一些有代表性的人脸识别的方法主要有如下。
(1)基于人工神经网络的方法。
基于人工神经网络的方法是仿效生物的处理模式,也一种基于样本的学习方法,这种方法着眼于脑部微观的网络结构,是通过这些大量的神经元之间复杂的连接,采取了由底到顶的方法,是通过由非线性动力学、自组织和自学习所形成的并行分布的方式,去处理一些难于语言化的人脸特征的模式信息,然后去进行背景与人脸的分类从而得出人脸识别结果的一种智能化的信息处理方式。
Rowley等人把神经网络的方法应用到了人脸识别的技术中并取得了非常大的进展和收获,他们所采用学习的原理是自调整(Bootstrap)的方法,对于分类器是一边测试,一边训练,并且把出现在测试过程中的错误进行分类而后将结果做为反例样本再加入到学习过程中,这样就大大的减少了样本集的规模,并且也逐渐的提高了神经网络方法的分类性能。
基于人工神经网络的方法针对难以显式的描述和比较复杂的的模式,有着其独特的优势,不足之处就是计算量非常的大,实现实时处理有些困难。
(2)基于支持向量机(SVM)的方法。
由Vapnik等人提出的基于支持向量机(SVM)的方法就是基于结构的风险最小化原理(SRM)的一种统计学习理论,主要是用来分类和回归问题,这种方法的核心思想实际就是将有限的训练样本与学习机器相适应。
基于支持向量机的方法是在线性可分的情况下从最优的分类面出发,要使所得到的分类面不但分类间隔最大,而且能使各类子样本正确的分开即训练的错误率为零,使得VC(Vapnik Cherovnenkis)维数的上限达到最小化,这样的话,与基于经验风险的最小化(ERM)的人工神经网的方法相比,SVM方法就会具有更好的推广性和泛化能力。
支持向量基已经建立了一套很好的有限样本下的机器学习理论框架以及通用的方法,既订立了严格的理论基础,又可以很好的解决非线性、小样本、局部极小点和高维数等一些实际问题。
(3)基于肤色特征的方法。
在颜色空间的分布中人脸的肤色分布相对来说是比较集中的,采用这样的特点就可以检测出彩色图像中的人脸部分。
基于肤色特征的方法其最大的优点就是对表情和姿态变化不是非常敏感,相对的具有一定稳定性。
Rowley等使用高斯混合模型(GMM,GaussianMixture Model)来表示人脸肤色中R、G、B三个分量的统计分布,通过对阈值的比较来判断所输入像素是否属于人脸的像素。
Viola Paul设计出用肤色模型来表征人脸的颜色,是利用感光模型对所输入图像进行修正和补偿,且建立起人脸颜色的分类器,并将其输出端做为神经网络的输入端来进行识别。
3系统的软硬件实现本文设计将前端视频采集和人脸检测功能在ARM上实现,之后将图片发送到后台PC机中完成人脸识别过程。
前端ARM板实现视频采集及人脸检测,之后将归一化的人脸图片传入后台数据库进行人脸识别,而人脸识别的核心部分,如人脸识别分类器的训练、从海量人脸数据中进行人脸图片的检索、识别等均在后台完成。
图像采集设备采用网眼V2000,具有CMOS感光元件,640(水平)*480(垂直)高分辨率,35万万像素,USB接口,它的特点是价格低,体积小,适于捕获近距离图像。
硬件方面目前普遍认同的ARM920T核,32位微处理器,软件方面选择嵌入式Linux。
4结语本文介绍了介绍了人脸识别技术在智能门禁系统中的应用原理和主要技术特点,并在这基础上搭建了一套能够满足要求的人脸辨识平台设备,为进一步研究和实现做出了坚实的应用基础。
参考文献[1]周杰,卢春雨,张长水,等.人脸自动识别方法综述[J].电子学报,2000,28(4):102～106.[2]徐伟丹,李宏汀,葛列众.人脸认知研究综述[J].人类工效学,2003,9(2):33～36.[3]梁路宏,艾海舟,等.人脸检测研究综述[J].计算机学报,2002(5):449～458.。
