15、生物特征面部检测识别与智能缺陷检测机器人技术解析

生物特征面部检测识别与智能缺陷检测机器人技术解析

生物特征面部检测与识别技术

技术对比与优势

在面部识别技术领域，提出的结合 ILBP（改进的局部二值模式）与 SVM（支持向量机）的技术表现卓越。通过与其他已发布的技术进行对比，该技术展现出了更高的准确性。以下是具体的对比表格：
| 序号 | 技术 | 准确率/结果 |
| — | — | — |
| 1 | 基于粗糙轮廓和估计例程的面部识别 | 92.1% |
| 2 | 基于主成分分析的面部识别 | 83% |
| 3 | 基于 AdaBoost 和高级成分分析的面部识别 | 95.50% |
| 4 | 径向对称变换 | 83% |
| 5 | 基于 SVM 的识别 | 95.71% |
| 6 | 提出的技术 | 97.90% |

从表格中可以清晰地看到，提出的 ILBP 与 SVM 结合的技术准确率达到了 97.90%，明显高于其他技术。这得益于 ILBP 能够更好地提取面部特征，而 SVM 作为强大的分类器，能高效地训练数据集，并准确地对测试数据进行分类，且错误率较低。同时，随着训练数据集的增加，其准确率还会进一步提高。

面部识别技术的应用场景

面部识别技术在安全领域有着广泛的应用。执法人员可以利用该技术，通过检查进入医疗机构的人员来识别和区分个体，然后将每个人与已知人员名单进行比对。在医院中，该技术还可用于识别可能是药物寻求者或医院不再允许进入的近期出院人员。此外，医院还能利用面部识别技术，根据性别和年龄识别访客和患者的总体特征模式，从而在不使用物理 GPS 信标的情况下跟踪患者，这在养老院