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在现代社会当中,身份认证与识别问题变得尤为重要。其中,基于人脸面部特征的识别技术因其具有的**优点脱颖而出,得到了广泛研究与应用。考虑到当前人脸识别技术遇到的相关难点,寻求了一种主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)相结合的方法对人脸进行识别,并且基于/和摄像采集系统等软硬件设备,设计了人脸识别系统。该系统以人脸识别算法为基础,利用PC机为操作平台,通过将即时采集的人脸图像与所建立的人脸特征库比对,从而快速有效地查出已登记人员的身份信息。

研究基于人脸识别的课堂考勤系统,借助信息技术,以人脸识别为手段,彻底摒弃传统课堂考勤中人工统计管理的落后方式,克服不规范的考勤行为,解决学校以往考勤管理工作中出现的问题,为学校的考勤制度实施提供科学的依据。

本论文主要工作及应用创新如下:

(1)提出了基于稀疏表示和神经网络相结合的人脸识别算法。针对人脸识别过程中识别速度较慢的问题,依据压缩感知理论,利用小波变换对图像进行稀疏化处理。然后采用改进BP人工神经网络对图像进行训练。采用较少的元素表示人脸图像,不仅能对人脸图像进行降维,还能滤去局部光照、表情细节以及其他面部部件引入的高频干扰信息,**人脸的主要特征,得到适合于计算机识别的低维图像,提高了人脸识别速度。

(2)设计了完整的基于人脸识别的学生课堂考勤系统。通过摄像头采集人脸图像,然后对人脸图进行预处理,并对人脸进行标定,分割出人脸图像;采用基于稀疏表示和神经网络相结合的人脸识别算法,进行人脸识别,然后把识别结果信息保存到数据库中,完成学生课堂考勤操作。

(3)设计并开发了基于C/S和B/S混合体系结构的学生课堂考勤系统。人脸识别采用C/S模式开发,考勤信息管理的设置与查询采用B/S模式开发。数据库服务器主要为考勤资料和考勤数据的存取提供服务。Web服务器为请假管理、考勤数据的查询和输出提供服务。学生可以通过网络查询个人的考勤情况,不受环境限制。

通过对人脸识别技术与其他身份识别技术的对比，分析不同技术之间的优缺点，进而提出基于人脸识别的图书馆门禁系统优于传统图书馆门禁系统，同时对系统的组成结构、工作原理、算法代码编写流程以及系统测试等进行了研究。传统图书馆门禁系统存在三个关键问题：存在不安全隐患、存在5%左右的误识率和识别速度慢。针对上述三个关键问题分别提出了解决方案。由于人脸识别技术有着“人脸无法替代”、非侵犯性的特性，因此将人脸识别技术应用于图书馆门禁系统，排除了传统图书馆门禁系统存在安全隐患的现象；从系统设备选型、网络设计、软件设计方面提升了人脸识别终端机对人脸的识别率；由于人脸的识别时间小于1s，从根本上解决了图书馆门禁系统识别速度慢的问题。

近年来，“人脸识别”技术已经越来越广为人知，但是多数产品都只能对固定位置的目标正脸进行二维识别，识别速度一般不**过每秒100**次。而在南宁大显神威的“动态人脸识别系统”正是天津空港经济区光电研究院*的一款高科技产品。这一“人脸识别系统”能够满足在移动状态下对人脸姿态全方向30度可识别、60度可检测，而且达到了较速识别，对**素材库能做到平均0.5秒识别出目标人脸，单台服务器识别速度达到了每秒1500**次。

光电研究院产业发展部副主任刘东培表示，该院研发的“人脸识别系统”通过高清摄像头跟踪人脸，抓拍人脸经过优化去重后提取面部20多个生物特征信息，再将提取后的特征信息与预先建立的人脸库靶向目标进行比对分析，从而得出相似度结论，进行人脸识别。能达到抓拍率99%、拒识率1%、误识率1%。

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