基于redis缓存的人脸识别系统设计

发布时间：2021-03-24 06:25

　　随着人脸识别技术的快速发展,各大高校及研究院都进行了对于人脸识别技术的研究与分析。国内的人脸识别技术主要是针对于正脸的自动识别,通过投影获取稳定的特征点进行人脸识别。部分科学家通过降低矩阵维数的方式,降低运算量,提高识别效率,但该方式容易降低识别率。而在美国,最初是通过采集多个关键点之间的距离产生特征向量,但该方式的运算量过于的繁琐,所以美国一家研究所创造了一种全自动算法,自动计算两眼之间的距离进行识别,虽然可以提高一定的识别效率,但其略低的识别度暂时不能被接受。如今的人脸识别系统运用在公安刑事侦破、银行监控系统和公司安全系统等对于识别次数和效率要求不高的系统中。但当人员聚集较多时,效率将成为人脸识别系统最主要的因素,这也是在学校内无法进行大规模的人脸识别系统应用的主要原因之一。如在考试验证时,若人脸识别系统的效率过低,将会花费大量的时间进行人脸识别的操作,对于考试开始的时间有着一定的影响。因此,基于上述考虑,需对传统的人脸识别系统进行一定的改进,提高其识别效率,增加其在诸如学校等人员聚集地方的使用率。由于人脸识别系统是通过人脸采集后转化为图片进行识别的,而在后续进行图片存取时受到读取... 

【文章来源】：成都理工大学四川省

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于人脸识别技术的高校自助迎新管理系统的设计与实现[J]. 马文静,张枝令,洪俊雄.  电脑知识与技术. 2018(07)
[2]基于OpenCV的移动端人脸识别系统的设计与开发[J]. 何志威,李军.  福建电脑. 2018(02)
[3]基于人脸识别的实验室监控系统设计[J]. 李翔,张义红.  工业控制计算机. 2018(02)
[4]MapReduce原理及其在自然语言处理中的应用研究[J]. 亢丽芸,王效岳,白如江.  情报科学. 2014(05)
[5]Gabor小波优化HMM算法的眼部疲劳状态识别[J]. 杨秋芬,桂卫华,胡豁生,阳若宁.  计算机工程与应用. 2014(15)
[6]人脸识别算法研究[J]. 刘金魁.  漯河职业技术学院学报. 2014(02)
[7]数字图像处理技术及其应用的相关研究[J]. 郑灿香.  数字技术与应用. 2013(09)
[8]基于图像技术的农作物病害识别[J]. 赵云,宋寅卯,刁智华.  河南农业. 2013(16)
[9]Redis在高速缓存系统中的应用[J]. 曾超宇,李金香.  微型机与应用. 2013(12)
[10]NoSQL数据库系统[J]. 陈明.  计算机教育. 2013(11)

硕士论文
[1]基于子空间分析的人脸识别方法研究[D]. 王颖静.扬州大学 2012
[2]人脸识别系统的研究与实现[D]. 胡敏敏.南京邮电大学 2011
[3]人脸特征自动提取方法研究[D]. 王玉茜.吉林大学 2010
[4]基于几何特征向量的三维人脸识别研究[D]. 欧阳江帆.厦门大学 2009
[5]基于ASM的人脸面部关键特征点定位算法研究[D]. 范玉华.河南科技大学 2008
[6]基于三维人脸模型的多姿态人脸识别[D]. 朱斌.五邑大学 2008



本文编号：3097238