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基于opencv的人脸匹配考勤系统设计(3)
指纹识别产品在考勤中的大规模应用,一部分解决了代打卡的问题,但是由于超过5%左右的人群天生指纹很浅,无法使用指纹识别。并且指纹考勤产品在天气干燥或者换季的时候,会出现识别困难的问题,况且由于必须通过接触,就给细菌的传播提供了一个便利的载体。
人脸识别技术是基于人的脸部特征,对扫描到的人脸图象或者视频流进行判定。首先判断扫描出的人脸是否存在,如果扫描存在人脸,则进一步的给出每个脸的具体位置、人脸的大小和各个主要面部器官的位置信息。依据这些信息,进一步提取每个人人脸中所蕴涵的主要身份特征,并将其与已知的人脸进行对比,从而识别每个扫描到的人脸的身份。人脸识技术中被广泛采用的区域特征分析算法,它融合了
计算机
图形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,利用生物学统计学的原理进行分析建立
数学
模型,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模版与被测者的人的面像进行特征分析,根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。
(2) 关于opencv以及其前景:
OpenCV是一个做用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源类函数库. 不管你是做科学研究,还是做为商业应用,opencv是你理想的工具库,因为,对于这两者来说,它完全是免费的。
此类开源类函数库采用C及C++语言编写,可以在windows, linux, mac OSX系统上面运行。并且所有代码都经过优化,计算效率很高,因为,它更专注于设计成为一种作用于实时系统的开源库。opencv采用C语言对其进行优化,而且在多核机器上面,其运行速度会更快。它的其中一个目标是提供友好的机器视觉接口函数,从而方便复杂的机器视觉产品可以加速面世。该库包含了横跨工业产品检测、医学图像处理、安防、用户界面、摄像头标定、三文成像、机器视觉等领域的超过500个接口函数。
同时,由于计算机视觉与机器学习密不可分,所以该库也包含了常用的一些机器学习算法。或许很多人知道,图像识别、机器视觉在安防领域有所应用。但很少有人知道,在航拍图片、街道图片(例如google street view)中,要严重依赖于机器视觉的摄像头标定、图像融合等技术进行处理。
近几年来,在入侵检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域,opencv可谓大显身手,而这些,仅仅是其应用的冰山一角。
(3) 关于JSP及其前景
JsP技术使用Java编程语言编写类XML的tags和scriptlets,来封装产生动态网页的处理逻辑。网页还能通过tags和scriptlets访问存在于服务端的资源的应用逻辑。JSP将网页逻辑与网页设计和显示分离,支持可重用的基于组件的设计,使基于Web的应用程序的开发变得迅速和容易。
Web服务器在遇到访问JSP网页的请求时,首先执行其中的程序段,然后将执行结果连同JSP文件中的HTML代码一起返回给客户。插入的Java程序段可以操作数据库、重新定向网页等,以实现建立动态网页所需要的功能。
JSP与JavaServlet一样,是在服务器端执行的,通常返回给客户端的就是一个HTML文本,因此客户端只要有浏览器就能浏览。
JSP的1.0规范的最后版本是1999年9月推出的,12月又推出了1.1规范。目前较新的是JSP1.2规范,JSP2.0规范的征求意见稿也已出台。
JSP页面由HTML代码和嵌入其中的Java代码所组成。服务器在页面被客户端请求以后对这些Java代码进行处理,然后将生成的HTML页面返回给客户端的浏览器。Java Servlet是JSP的技术基础,而且大型的Web应用程序的开发需要Java Servlet和JSP配合才能完成。JSP具备了Java技术的简单易用,完全的面向对象,具有平台无关性且安全可靠,主要面向因特网的所有特点。自JSP推出后,众多大公司都支持JSP技术的服务器,如IBM、Oracle、Bea公司等,所以JSP迅速成为商业应用的服务器端语言。JSP可用一种简单易懂的等式表示为:HTML+Java+JSP标记=JSP[14]。
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