项目名称

应用领域

联系人

张彦

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15093235135

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技术来源

本项目针对目前国内采用众多视频图像防恐防爆实际应用情况，提出了利用人脸图像类内及类间变化，采用先进的压缩感知稀疏表示理论进行人脸识别的算法：基于变化的稀疏表示人脸识别算法。算法利用人脸在不同环境下变化相似的原理，根据测试图像与标准图像库之间的变化图像在类内及类间字典里的稀疏表示系数给出识别结果。标准图像库上的测试结果表明，当环境变化不大时，算法的识别率较高，当环境变化较大时，算法的识别率优于经典的PCA算法10个百分点。算法特别适用于云计算提供的大运算量的应用环境，适用于大量视频图像的处理。该算法已在郑州融浩网络科技有限公司等单位使用，受到用户好评，产生了显著的经济效益和广泛的社会效益。

技术指标：

提出的基于变化的稀疏表示人脸识别算法，具有较强的识别功能，其功能强于经典的PCA算法；而且该算法具备可靠性和易用性，本项目的研究成果解决了单样本人脸识别问题。

应用领域：

本项目的研究就是人脸识别问题，特别是单样本人脸识别问题，在公安，国家安全，防恐防爆领域都有重要的应用价值。

预期经济效益：

本项目的算法在郑州融浩网络科技有限公司、郑州远思科技有限公司等单位投入使用以来，提高了单位产品的识别率，取得了显著的社会效益。项目提高了单样本人脸识别的识别率，对公安，安防系统有重要的意义。

成果应用情况：

本项目研究成果在河南合众信泰科技有限公司、河南云帆电子科技有限公司等单位使用近1年来，取得了显著的经济效益。

投资规模：

投资每个设备10000元

研究现状：

本系统已研发完毕。

合作形式、条件：

技术转让、合作研发。