人脸识别研究综述*

人脸识别是一种重要的身份鉴别技术,具有广泛的应用前景。给出了人脸识别发展历程中的技术特点;根据人脸检测定位、面部特征提取和人脸确认识别三个关键的人脸识别过程,阐述了目前已成熟的核心技术和方法以及这些技术和方法的优缺点;展望了人脸识别未来的研究趋势。     

三维人脸识别研究

对人脸识别进行了简单的描述,然后对人脸识别的传统及新近技术进行技术与应用的介绍。首先介绍人脸识别的概念及其发展历史,随后对人脸识别技术方法发展过程中一些传统方法进行阐述,继而对新近发展的新技术进行了探讨;最后介绍人脸识别技术的应用现状。     

基于深度学习理论的人脸识别技术应用综述

针对基于深度学习理论的人脸识别技术应用进行了综述.分析了传统人脸识别技术面临的问题,阐述深度学习理论及研究现状,提出深度学习是人脸识别技术发展的重要研究方向,介绍了人脸识别领域中应用最多的两种模型深度信念网络和卷积神经网络,对基于深度信念网络的人脸识别技术和基于卷积神经网络的人脸识别技术进行了论述,最后对基于深度学习的人脸识别技术的发展做了总结和展望,并提出今后的研究重点.     

基于深度卷积神经网络的人脸识别技术综述

人脸识别是计算机视觉的重要应用之一,广义的人脸识别包含图像采集、人脸检测、人脸对齐、特征表示等过程。人脸识别的发展史主要是人脸特征表示方法的变迁史。针对特征的表示方法,从人脸识别技术的发展历史、研究现状和未来发展三个方面进行综述:分阶段对传统的几类经典的人脸识别算法进行回顾和总结;以深度学习算法的诞生过程为切入点,重点分析了在人脸识别中取得突破性进展的深度卷积神经网络DCNN(deep convolutional neural networks)的技术思想和关键问题;针对人脸识别和深度学习算法的重大挑战,展望了未来可能存在的发展方向。     

试析人脸识别技术的方法与应用

人脸识别技术在当今社会已被越来越多的人所关注和进行研究。对人脸识别技术的概念进行了简要介绍,着重对人脸识别技术的方法及其应用进行了深入的分析,为促进人脸识别技术的应用与发展提供参考。     

人脸识别技术在公共安防视频监控领域的应用研究

随着我国社会经济的不断发展和科学技术的不断提高,人脸识别技术和视频信息技术越来越完善,已广泛应用于许多领域。目前,人脸识别技术的应用还较为局限,该技术在实际应用过程中也具有一定的局限性。笔者从人脸识别的概念和技术局限性等方面入手,重点阐述人脸识别技术在公共安防视频监控领域的具体应用,为我国公共安防水平的提高和城市建设的发展,提供更多可靠建议。     

数字图像识别在人脸检测中的应用

利用数字图像模式识别技术实现了人脸的自动检测及特征定位.对数字图像处理中的颜色模型、肤色建模的原理及在人脸识别中的应用进行了概述,分析了人脸识别过程中存在的困难,展望了人脸识别技术的发展方向.     

人脸识别技术的应用及研究趋势

人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点,与其他利用视网膜识别及指纹识别等人体生物特征进行身份验证相比,人脸识别的应用具有直观、友好及方便等特点。文章在回顾人脸识别技术发展历程的基础上,对人脸识别的三种主要模式作了介绍和评论,比较了每种模式的优缺点和应用场合,并讨论了该技术的国内外研究现状及研究趋势。     

视频监控系统与人脸识别技术的结合应用

随着信息技术不断发展,视频信息越来越广泛的应用与娱乐、教育、安全、生活等各种领域。介绍了人脸识别技术的研究方向、应用领域及技术优势并针对人脸识别技术在视频监控系统中应用的架构、关键技术和算法做了有益的探讨特别对矫正有旋转角度的人脸图像技术做了较为详尽的表述最后得出结论人脸识别技术可以应用于监控系统中。而基于人脸识别技术的智能视频监控系统应该具有十分广泛的应用前景。     

人脸识别技术在智能手机中的应用

近几年我国计算机技术迅猛发展,创造了很多智能时代的"奇迹",人脸识别技术是近些年应用范围较广的技术,应用该技术能够更好地确保用户智能手机的安全性,该技术主要以嵌入式系统为基础,在此基础上进行数据的采集、传输与人脸识别处理,最终形成对应的系统架构、模块设计及实现过程。本文将会针对人脸识别技术在智能手机中的应用等内容进行具体分析和阐述。     

人脸检测方法的研究

目前人脸识别技术已广泛应用于政府、军队、银行、杜会福利保障、电子商务、安全防务等领域,而人脸检测是人脸识别系统中需要解决的一个关键问题,由于人脸模式的多样性和复杂性,导致大量不同的人脸检测方法,总结了人脸检测中遇到的关键问题与难点,并对各种人脸检测方法进行整理归纳,从基于特征的方法和基于图像的方法两个角度介绍了相关算法...     

静态人脸识别技术探讨

人脸识别是人工智能领域的一个研究热点.本文简要介绍了静态人脸识别技术的研究背景及识别系统的构成,重点对目前人脸特征提取与识别的主要方法进行了分类总结.通过对各种方法的分析比较,总结了当前存在的技术困难,并展望了今后的研究趋势.     

PCA类内平均脸法在人脸识别中的应用研究*

人脸识别是生物特征识别技术中一个非常活跃的课题,取得了很多研究成果。统计主元分析法(Principal Components Analysis, PCA)是人脸特征提取和识别的常用方法之一。结合传统PCA算法的特点,提出了一种用类内平均脸对类内样本进行规范化的方法。该方法有效地增加了类间样本的识别距离、有效地缩小了类内样本的识别距离,从而提高了人脸正确识别率。基于ORL人脸数据库的实验结果表明,该方法正确识别率达到98%,在人脸识别的实际应用中是一种可行的方法。     

人脸识别的方法研究

人脸识别系统主要包括:人脸检测定位,人脸识别两环节。本文简要回顾了人脸自动识别技术的研究背景,重点对近年来人脸自动识别方法的研究进展进行综述,并对各种方法加以评价。总结了现在存在的研究困难,提出了今后的发展方向。     

基于优化PCA算法的人脸识别系统研究

人脸识别是以人脸为基本识别特征的识别技术．并成为研究的热点。PCA算法是人脸识别中使用最多的算法之一。它具有速度快．识别率高等优点。单纯的PCA方法对于光照比较敏感,算法对于光照的鲁棒性不强。通过对图片的归一化,平滑处理,直方图均衡化等一系列的预处理手段．增强PCA算法对于光照的鲁棒性。实验表明,通过优化能够提高识别的成功率．达到优化的效果。     

基于聚类的大型人脸检索系统

介绍了基于聚类的大型人脸检索系统的设计思想与实现技术。该系统综合了人脸定位、人脸识别和聚类检索等技术,采用C／S模式,维护了大型的人脸数据库,提供了灵活的查询接口。实验结果表明该系统具有理想的识别率和查询速度,因此具有广泛的应用前景。     

人脸检测与识别技术综述

人脸的自动识别是模式识别、图像处理等学科的研究热点,并在商业和法律方面有广阔的应用前景(如身份证、信用卡、护照等身份认证以及智能小区管理、电视监控系统等等),近年来关于人脸自动识别的研究取得了很大的进展。但是,这些研究成果离这一问题的彻底解决还有很大的距离,这一课题仍然是当前研究的热点问题之一。本文重点对现有的人脸检测与识别的方法及研究进行总结,并比较了各种方法的优缺点。并在最后指出了进一步工作的方向。     

人脸识别综述

介绍了人脸识别的概念和发展,分析和比较了各种人脸识别方法的差异,探讨了人脸识别的应用和未来的研究趋势。