步态识别作为一种新的生物特征识别技术，通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证。对步态识别的优缺点以及步态识别所涉及到的运动分割、特征提取与选择、模式识别算法进行了综述，并对步态识别中存在的问题与未来的研究方向进行了讨论。
2021-03-18 09:23:34
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《信息安全技术 基于生物特征识别的移动智能终端身份鉴别技术框架》
2021-03-02 14:00:08
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算法流程：
本系统运用PCA算法来实现人脸特征提取，然后通过计算欧式距离来判别待识别测试人脸，本个系统框架图如下：
图： 人脸识别系统框架图
整个系统的流程是这样的，首先通过图像采集建立人脸库，这个人脸库里的人脸图像必须是格式及像素统一的，然后针对库里的人脸进行人脸训练，利用PCA进行人脸特征提取，获取特征矩阵向量组，将测试人脸投缘到特征子空间中，运用欧氏距离，在人脸库里查找相应的人脸图像，并输出。
二、算法介绍
基于PCA算法的人脸特征提取
2.1PCA的基本原理
PCA中文全称主成分分析 法（Principal Componen
2021-01-30 23:03:06
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OpenCV Haar特征分类器识别H字符用xml文件，带H字符图片供打印，参考网上opencv人脸识别代码换一下xml文件名即可使用。可用作无人机着陆用。在无较大的旋转情况下基本能识别。
2019-12-21 21:02:35
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hsv_f = rgb2hsv(g4);
H = hsv_f(:,:,1)*255;
S = hsv_f(:,:,2)*255;
V = hsv_f(:,:,3)*255;
[y,x,z]=size(g4);
Red_y=zeros(y,1);
Green_y=zeros(y,1);
Yellow_y=zeros(y,1);
for i=1:y
for j=1:x
if(((H(i,j)>=0)&&(H(i,j)50)&&(S(i,j)>30))
Red_y(i,1)= Red_y(i,1)+1;
elseif(((H(i,j)>=105)&&(H(i,j)50)&&(S(i,j)>30)) Green_y(i,1)= Green_y(i,1)+1;
elseif(((H(i,j)>=45)&&(H(i,j,1)50)&&(S(i,j)>30)) Yellow_y(i,1)= Yellow_y(i,1)+1;
end
end
end
Max_Red_y=max(Red_y);
Max_Green_y=max(Green_y);
Max_Yellow_y=max(Yellow_y);
if (Max_Red_y>Max_Green_y)&&(Max_Red_y>Max_Yellow_y)
disp('红灯');
else if (Max_Green_y>Max_Red_y)&&(Max_Green_y>Max_Yellow_y)
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disp('绿灯');
else if(Max_Yellow_y>Max_Red_y)&&(Max_Yellow_y>Max_Green_y) disp('黄灯');
end
end
End
2019-12-21 20:55:07
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