【摘 要】
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ATM机视频的人脸识别受光照、姿态变化、摄像头低分辨率的影响，造成很大的计算负担和系统损耗。针对ATM机视频中待识别者姿态变化比较大的现象，在运用人脸Haar-like 特征并基于
【基金项目】
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2017年安徽省高校科学研究项目(KJ2017A560);2017年高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq ZD2017141);国家自然科学基金面上项目(61572033);校级科技创新团队(Wzykj2018A02);安徽省级质量工程大学生创实验室(2016ckjh224)
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ATM机视频的人脸识别受光照、姿态变化、摄像头低分辨率的影响，造成很大的计算负担和系统损耗。针对ATM机视频中待识别者姿态变化比较大的现象，在运用人脸Haar-like 特征并基于AdaBoost训练的级联人脸检测方法完成人脸检测的基础上， 采用快速稀疏描述方法处理从视频中隔帧提取图像，最后利用融合算法将同一用户的多张图像处理结果融合的方法，实现基于视频的人脸识别。实验结果表明该方法减少了系统的计算量和损耗，提高了识别率。
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