基于小波变换的融合两种2DPCA的人像认证算法

目的为了解决单一2DPCA方法在人像识别中的局限性问题,提出一种在小波变换降维的基础上融合两种2DPCA的人像认证算法.方法采用2维小波变换对人像进行分解,抽取低频信息构成新的特征描述,再分别使用基于总协方差矩阵和类间散布矩阵的2DPCA方法进行初次判决,最后融合2组判决结果得出最终判决,实现基于人像的身份认证.结果在ORL数据库上进行实验,小样本和全部样本情况下最高识别率分别达到99.92%和94.25%,表明了算法的有效性.结论算法优于二维主成分分析方法、单一的基于小波变换的二维主成分分析方法及二维独立元方法,且对表情、姿态及光照变化有一定稳定性.

人像识别技术在高校管理中的应用研究——以三门峡职业技术学院为例

人像作为身份认证的新介质解决了卡片人卡不一、携带不便、数据分散管理的问题,利用人像识别技术搭建人像认证服务平台,建立高校中餐厅消费管理、人像识别宿管、人像识别门禁大门、车牌自动识别、点餐等领域的应用,能够有效解决新形势下学生管理、安防管理、教职工管理、后勤管理面临的困难和问题。人像识别技术是高校提高管理效率、降低管理成本,真正实现“一体化、智能化”管理的有效手段。