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基于人脸面部特征识别的疲劳检测系统设计，使用Matlab平台。主要使用了基于肤色的人脸识别，基于霍夫变换的人眼检测，通过人眼闭合度确定眨眼频率

1 概述 1.1 生物特征识别简介 1.2 我国生物特征识别发展现状 1.3 我国政府引导与政策支持现状 2 生物特征识别技术和产业分析 2.1 生物特征识别系统 2.2 生物特征识别模态 2.3 生物特征识别关键技术分析 2.4 生物特征识别技术发展趋势 2.5 国外生物特征识别产业发展趋势 2.6 国内生物特征识别产业发展趋势 2.7 国内生物特征识别产业风险分析 3 生物特征识别安全问题 3.1 概述 3.2 系统安全 3.3 个人隐私安全 3.4 应用安全 3.5 其他辅助安全措施 4 生物特征识别典型应用 4.1 金融科技 4.2 民生服务 4.3 公共安全 4.4 教育考试 4.5 智慧交通 5 生物特征识别标准化 5.1 国际标准化 5.2 国内标准化 6 我国生物特征识别发展规划建议 6.1 产业政策支持建议 6.2 标准化工作建议 附录A 参考文献

本示例演示了生物特征识别应用于设备解锁、应用登录、支付等身份认证场景。当前生物特征识别支持2D人脸识别、3D人脸识别，可应用于设备解锁、应用登录、支付等身份认证场景。

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用有监督学习机制设计并实现模式识别方法，用于进行人脸面部特征识别，如性别（男性、女性）、年龄（儿童、青少年、成年、老年）、佩戴眼镜（是、否）、戴帽子（是、否）、