浅谈人脸识别技术在智能视频监控中的应用与发展趋势

首先总结了智能视频监控技术的发展现状,然后介绍了人脸识别技术的范畴,以及应用难点,并针对人脸识别技术在智能视频监控系统中的架构和流程做了探讨,最后分析了人脸识别技术未来的应用前景,以及在智能视频监控中的发展趋势。     

人脸识别技术在小区安防中的应用

传统的监控技术已经满足不了现时安防系统设计的需求,随着电子技术、人工智能技术的发展,人脸识别技术作为一种新兴的生物技术已经被应用于小区安防系统中.笔者从人脸识别技术介绍入手,分析了人脸识别系统的构建、设计原则,并以某小区人脸识别系统为例,讨论了人脸识别系统的设计及实施中存在的不足问题.……     

人脸识别技术在公安应用中的浅析

正一、生物特征识别技术生物特征识别技术是通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。生理特征与生俱来多为先天性的;行为特征则是习惯使然,多是后天性的。我们将生理和行为特征统称为生物特征。常用的生物特征包括:指纹、掌纹、虹膜、视网膜、人脸、声音、笔迹等。那么,生物特征识别技术是如何进行个人特征识别的呢?我们将生物鉴别的过程分成三个步骤:生物特征数据采样、生物特征提取和特征匹配。数据采样过程是通     

人脸识别技术在安防系统中的应用

正人脸识别系统以人脸识别技术为核心,是一项新兴的生物特征识别技术,是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法,融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型。人脸识别系统具有广泛的应用,比如人脸识别出入管理系统、人脸识别门禁考勤系统、人脸识别监控管理、人脸识别电脑安全防范、人脸识别照片搜索、     

浅谈人脸识别在新型智慧城市建设的应用

<正>一、新型智慧城市的概念随着信息技术的快速发展,信息技术逐渐渗透到政府、企业、社会的各个领域,对城市的发展和管理带来了新的机遇和挑战,极大地改变了城市的信息化形态。智慧城市的概念应运而生,成为当前先进城市发展的大趋势,也是信息技术、城市规划等领域的研究和实践热点。IBM在2008年就提出智慧城市概念,其特征有四个方面:1.信息泛在。基于云计算、物联网、移动互联网、大数据等基础信息架构,不间断地通过信息终端和信息服务,信息需求者可按需求随时获取,     

浅谈人脸识别技术应用及发展趋势

本文主要阐述了人脸识别技术的现状、应用情况、存在问题及发展方向,并重点从人脸的检测、查询、身份认证、比对方面进行了介绍和图表说明。     

浅析人脸识别光照适应在监控中的应用

<正>随着我国改革开放不断深入,社会各种不稳定的因素日益增多,特别是暴力恐怖犯罪事件、各类矛盾激化后群体上访事件日益突出,传统的安全防范措施和手段已经远远不能满足当今严峻形势发展的需要。因此,作为社会治安防控实战部门的各级公安机关,根据斗争需要建立起了一张     

人脸识别技术在司法监管系统中的应用

一、引言现代社会中,高科技在帮助我们的同时,往往也易被不法分子大肆利用,原有的安防措施已经趋显落后。犯罪手段呈现出高技术、智能化的趋势,大大增加了犯罪行为在时间上的突发性和在手段上的对抗性,给安全防范工作带来了新的困难。人脸识别技术的日趋成熟,配合人像数据库的建立和人脸识别门禁系统的运用,能有效防范这些犯罪,目前已初显其威力。     

人脸识别技术在视频监控系统中的应用

一、视频监控系统的应用现状 视频监控系统的发展经历了第一代的全模拟系统、第二代的部分数字化的系统、第三代的完全数字化的系统(网络摄像机和视频服务器)三个阶段的发展演变.现有的数字视频监控系统实现了视频监控手段的数字化、网络化和集成化,但是它存在一个最主要的缺陷:对视频内容只能靠人来判断,同时,它多用于"事后处理",并不能充分发挥视频监控系统的主动性.     

人脸识别技术在智慧城市建设中的深度应用

<正>一、人脸识别技术在智慧城市应用中的现状逛街不用携带钱包,购物仅凭人脸识别;进入所住小区也无需刷卡,你的脸就是通行证;开通"人脸识别"即可查询个税、社保公积金等"刷脸政务";旅游景点出入口的人脸识别门禁系统与票务系统对接,确保游客在出入景区时人票合一,既方便游客游玩,也能够有效防止黄牛倒票……所有这一切,都让我们体会到了前所未有的便利。一幅面向未来的智慧城市蓝图徐徐展现在人们面前。而人脸识别     

三维人脸识别系统在监狱出入口管理系统中的应用

为切实增强监狱监管区的进出控制和保障监狱的安全管理,本文提出了一种以三维人脸识别系统为应用基础的监管区出入口管理系统。由于三维模型比二维图像含有更丰富的信息,所以识别精度得到很大提高,同时,GAFRS-H1型三维人脸识别系统采用了先进的匹配检索算法,在提高识别精度的同时亦保证了识别的快速性。自主开发的监狱出入口管理软件系统将三种鉴别信息(即三维人脸模型信息、身份证信息和二维彩色人脸照片信息)匹配、绑定起来存于后台数据库中,方便识别和查阅。该出入口管理系统的应用将有利于进出监狱人员的规范有效管理,保障监狱安全。     

人脸识别技术在出入口系统中的应用及发展前景

<正>一、人脸识别概述在传统出入口系统中,通常采用刷卡的方式对人员权限进行核验。基于射频IC的一卡通系统已经非常成熟和完备。刷卡核验有很多使用上的限制,比如无法准确确定刷卡人的实际身份、需要随身携带IC卡、IC卡容易被复制等。随着生物识别技术、AI智能算法、智能芯片技术的发展,基于生物特征的人员核验越来越广泛的应用在出入口系统中。相比刷卡核验,生物特征识别核验有着许多技术和应用上的优势,比如核验特征随身携带、能准确确认核验人员     

浅析人脸识别技术在当前安防行业中的应用

正一、引言人脸识别不是一个新的技术,也不是最近几年才在行业中得到应用。人脸识别是计算机视觉研究领域一个已经存在了很长时间的重要课题。随着科技的快速发展,尤其是海量数据的出现,如图1所示,互联网、智能手机、视频监控等行业的飞速发展,为计算机视觉学术研究新的算法提供的数据集容量与日俱增。同时用于允许算法的硬件平台的计算性能的显著提升,为计算机视觉新算法的诞生提供了新的土壤。其中计     

人脸识别技术在智能视频监控系统中的应用

首先对监控技术的发展过程做了简单的总结,然后介绍了人脸识别技术的研究方向、应用领域及技术优势,并针对人脸识别技术在视频监控系统中应用的架构、关键技术和算法做了有益的探讨,特别对矫正有旋转角度的人脸图像技术做了较为详尽的表述,最后得出结论,人脸识别技术可以应用于监控系统中.而基于人脸识别技术的智能视频监控系统应该具有十分广泛的应用前景.     

浅谈某次铁路重大活动食品安全监督保障

铁路重大食品卫生监督活动不同于地方食品卫生监督,某些重大食品活动不仅涉及到铁路餐饮单位,有的还涉及到地方发证单位。通过对铁路重大活动的食品卫生监督,发现问题,总结经验,确定大型活动食品监督的关键环节和重点项目,消除食品安全隐患,保证重大活动顺利进行。     

深度学习在人脸识别和安防大数据中的应用

正一、前言人脸识别是生物特征识别技术的一种,有可能是最为重要的一种,也是最近几年发展最为火热的人工智能技术方向之一。理想中,人脸识别的采集过程无需用户配合,具有隐蔽性,符合人的认知习惯,因此在安防领域具有不可替代性,是继车牌识别以后诸厂商重点突破的技术方向。深度学习方法是数据量、计算能力和学术发展到一定阶段产生的新方法,而正是得益于该方法带来的各应用的性能突破,包括人脸识别在内的人工智能技     

深度学习技术在人脸识别中的应用分析与思考

<正>一、引言近年来人工智能迎来了快速发展,深度学习作为其底层的核心技术起到了至关重要的作用,受到越来越多的关注。在图像、语音、自然语言等众多领域,深度学习都取得了巨大的成功,人脸识别是其中极具代表性的例子。深度学习不仅在效果上远远超越传统人脸识别方法,在算法、数据、硬件、应用等层面也带来了更多新的启发。前不久,苹果公司发布了10周年纪念版iPhoneX,宣布将使用人脸识别作为新的身份认证方式,引起了不     

人脸识别技术在智慧社区门禁系统中的建设与应用

<正>一、智慧社区门禁系统的现状与需求社区是城市的最小组织,是城市最小的细胞。我国的社区主要是由小区、家庭、业主和社区居委会、物业公司、社区党委等构成的社会共同体,具有中国特色的性质。随着城镇化的快速发展,对城市中人口密集、流动人口增加、加强社会治安、重点区域防范、维稳等方面的管理,在城市建设与管理和社会发展中发挥十分重要的作用。在经济及科技技术的快速发展     

人脸识别技术在治安防控体系建设中的应用探讨

正随着机器学习技术的深度应用和大数据技术的飞速发展,人脸识别技术进入了快速发展期。人脸识别技术广泛应用于安防、金融、交通、教育、医疗、电子商务等场景。人脸识别技术凭借无感非接触式采集等独特优势,使得其在社会治安防控体系建设方面的应用前景越发广阔。一、人脸识别技术发展现状人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物特征识别技术。与其他生物特征识别方式(指纹识别、静脉识别、虹膜识别等)相比,人脸识别具有自然性、不被察     

一种加权2DPCA方法在人脸识别中的应用

在二维主成分分析方法的基础上,结合拉普拉斯算子提出了一种新的加权方法.这种方法不同于非监督学习的二维主成分分析方法,突出了各聚类间的差异,在强调人脸重要部位信息的同时保留了人脸轮廓信息,从而更有利于分类和识别.使用这种二维加权主成分分析方法在ORL数据库上与二维主成分分析方法进行对比测试,实验结果表明,该方法比普通的二维主成分分析方法具有更优的性能,并且在提高识别率的同时算法的复杂度并没有明显增加.