成果信息
本成果主要基于約束局部神經(jīng)網(wǎng)（Constrained Local Neural Fields）,、圖論、Gabor小波變換三類技術(shù)實現(xiàn)人臉識別,。系統(tǒng)利用約束局部神經(jīng)網(wǎng)實現(xiàn)魯棒的人臉檢測及特征點定位,，以定位出來的特征點作為圖節(jié)點構(gòu)建一個加權(quán)無向人臉圖，針對每個圖節(jié)點計算其相應(yīng)的Gabor特征,。最后通過計算兩個人臉圖間的相似度,，以實現(xiàn)人臉識別。并且在云計算技術(shù)的支撐下,，將人臉識別算法設(shè)計成基于云平臺的API接口服務(wù),，為各類需要使用人臉識別功能的客戶提供便捷的API調(diào)用服務(wù)?；趫D論的人臉識別算法是研發(fā)者具有知識主權(quán)的創(chuàng)新設(shè)計算法,，經(jīng)測試分析，已達到了同行應(yīng)用中的前端水平,。技術(shù)的主要特點是通過定位人臉特征點,，利用ε-鄰域自動構(gòu)建無向人臉圖，利用圖的匹配算法完成兩個人臉圖間的比對,。)
背景介紹
隨著社會的不斷進步以及各方面對于快速有效的自動身份驗證的迫切要求，生物特征識別技術(shù)在近幾十年中得到了飛速的發(fā)展,。人臉識別由于具有直接,，友好，方便的特點,，使用者無任何心理障礙,，易于為用戶所接受，從而得到了廣泛的研究與應(yīng)用,。除此之外,，我們還能夠?qū)θ四樧R別的結(jié)果作進一步的分析，得到有關(guān)人的性別,，表情,，年齡等諸多額外的豐富信息，擴展了人臉識別的應(yīng)用前景,。 )
應(yīng)用前景
該技術(shù)目前已成功地應(yīng)用到基于人臉識別的智能考勤系統(tǒng)中,。成果主要可以應(yīng)用到以下幾個方面：（1）刑偵破案公安部門在檔案系統(tǒng)里存儲有嫌疑犯的照片，當作案現(xiàn)場或通過其他途徑獲得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后,，可以從數(shù)據(jù)庫中迅速查找確認,，大大提高了刑偵破案的準確性和效率。（2）視頻監(jiān)控在許多銀行,，公司,，公共場所等處都設(shè)有24小時的視頻監(jiān)控,。當有異常情況或有陌生人闖入時，需要實時跟蹤,，監(jiān)控,，識別和報警等。這需要對采集到的圖像進行具體分析,，且要用到人臉的檢測,，跟蹤和識別技術(shù)。（3）表情分析根據(jù)人臉圖像中的面部變化特征,，識別和分析人的情感狀態(tài),，如高興，生氣等,。此外,，人臉識別技術(shù)還在醫(yī)學(xué)，檔案管理,，人臉動畫,，人臉建模，視頻會議等方面也有著巨大的應(yīng)用前景,。)
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