人脸识别及其在公安工作中的应用研究

目前计算机视觉最多且最受欢迎的应用之一就是人脸识别。针对人脸识别的3个过程——人脸的检测、人脸面部特征的定位、人脸的比对,人脸识别所用的主要技术包括人脸检测与跟踪技术、面部关键特征的定位及人脸2D形状检测技术、人脸确认与识别技术。由于人脸识别技术具有方便、易为人接受、不易伪造等优点,可用于身份认证、视频监测及视频资料检索分析等方面,随着其技术的成熟与发展,在公安工作中越来越得到广泛的应用。     

肤色信息在人脸检测中的应用研究

随着视频监控系统的快速发展,智能视频分析技术已经广泛地用于人员跟踪与识别、人员身份认证和行为识别等领域。肤色信息是彩色人脸图像最显著的特征,且具有相对稳定性,常被用于人脸检测。该文通过彩色图像描述常用的颜色模型,给出了利用肤色信息进行人脸检测方法的流程,最后通过仿真实验讨论了利用肤色信息进行人脸检测的方法。实验结果表明利用肤色信息可以较好地检测出人脸区域,能够为后续的人脸特征提取和识别奠定良好的基础。     

人脸识别系统中活体检测技术

人脸识别技术是生物识别技术领域内的一个分支,是继指纹识别之后最受关注的一项生物技术,但是目前也出现伪装人脸行为进行欺诈,这种对合法用户人脸的假冒行为已经成为人脸识别与认证系统的重要威胁。当前活体人脸检测技术主要集中在人脸细微动作、3D人脸重建、红外人脸检测三领域的研究上,该文主要浅析这三类检测技术的原理,并总结分析了各技术的特点及优劣。     

基于AdaBoost分类器和特征脸的人脸检测与识别

本文在人脸检测与识别技术理论研究的基础上,提出了一种有效的人脸检测与识别机器学习方法.该方法采用了海尔特征级联的AdaBoost分类器进行人脸检测,使用了特征脸的主分量分析法进行人脸识别.实验结果表明该方法能较快地定位并跟踪人的脸部,然后通过比较人脸数据库能较好地识别出待检人物的身份.     

基于OpenCv的性别识别系统软件的设计

基于OpenCv利用级联分类器和卷积神经网络算法设计完成了一个人脸检测与性别识别软件系统。系统可以对静态图像及视频图像进行人脸检测,若无人脸,提示未检测到人脸;若有人脸图像,框出人脸区域,并进行性别识别。实验结果表明,本系统基本可达到较高的正确识别率和实时识别的要求。     

基于人脸轮廓的人脸归一化方法

人脸识别作为生物识别技术的一种,具有无接触、安全和方便的特点.人脸识别技术广泛应用于人机交互、交易认证及安防等领域,一直是生物识别技术研究的热点.人脸检测、特征定位、人脸归一化和特征提取是人脸识别研究的重点,决定着人脸识别系统的最终性能.设计了基于人脸轮廓的人脸归一化方法,根据归一化中出现的问题,进一步提出了人眼位置与人脸轮廓结合的人脸归一化方法.实验结果表明在Yale人脸图像库上人眼位置与人脸轮廓结合的人脸归一化方法具有更高的正确率.     

人脸表情识别综述

作为生物特征识别与情感计算领域的一个极富挑战性的交叉课题,人脸表情自动识别技术在各种应用的推动下发展很快,但鲁棒的自动人脸表情识别系统至今尚未建立.人脸表情识别的3个关键环节是人脸检测(定位)、脸部表情特征提取和人脸表情的情感分类.目前上述环节上均取得了重要进展.本文就这三方面分别进行了分类总结。     

基于人脸识别技术的人证比对系统设计

针对复杂应用场景下人脸识别系统效率低、实时性差和证件信息运用不充分等问题,设计了基于人脸识别技术的人证比对系统.将该系统应用于多人脸视频场景中,可缩小人脸检测识别范围,提高识别速度和识别率,解决了复杂场景下人脸比对效率低的问题;采用补偿光的办法,解决了强背光对人脸图像检测及特征提取产生的影响.     

深度人脸伪造与检测技术综述

由于现有深度人脸伪造软件通常是开源的或者被封装为APP免费分发，导致了虚假视频的泛滥。因此开展针对深度人脸伪造检测技术的研究就显得尤为重要。目前，深度人脸伪造及检测技术正处在快速发展时期，各种相应的算法也在不断更新迭代。本文首先介绍了深度人脸伪造和其检测技术的代表性算法并给出简要分析，其中深度人脸伪造技术包括身份替换、面部重演、属性编辑、人脸生成等，检测技术包括图像级伪造检测技术和视频级伪造检测技术。然后归纳总结了常用的深度人脸伪造与检测数据集及不同算法的评估结果，最后讨论了伪造技术及其检测技术目前面临的主要问题及发展方向。     

云边协同的轻量级网络结构人脸识别方法

为了解决人脸识别因采用复杂度较高的卷积神经网络导致在计算与存储资源受限的物联网(IoT)边缘设备中无法部署的问题，提出了可通过云边协同技术部署在物联网边缘设备上的轻量级Mobile MTCNN人脸检测与识别算法，以减少物联网边缘设备资源开销.在人脸检测算法中使用轻量级子网络获取人脸框位置和人脸关键点坐标，并在人脸识别算法中设计了基于Mobile-Inception与Mobile-Resent结构的IMobileNet网络模型.实验结果表明：人脸检测算法在较现有算法准确率平均下降1%的情况下，虽然漏检率平均增加1%,但运行时间平均减少20%以上；人脸识别算法在达到MobileNet V2网络相同准确率情况下，设计并选用的IMobileNet-Small网络平均识别时间减少12%以上.因此，轻量级人脸检测与识别算法可维持识别精确度，同时满足边缘设备部署要求.     

一种改进的人脸边缘检测方法

人脸检测和识别技术在公共安全、图像检索、人机智能交互等方面有着巨大应用前景.在民事和经济领域,各类金融卡、信用卡的持卡人的身份验证,社会保险人的身份验证等具有重要的应用价值.边缘检测是人脸检测的关键技术之一,文中论述了一种全新的二次边缘提取算法以及图像的归一化处理.采用的算法既可以优化图像质量,又可以完成对图像的二值化处理和边缘提取.Matlab和Yale人脸库实验表明,该算法简单、快速,在一定程度上优于著名的Prewitt和Sobel算子.     

人脸识别技术综述

人脸识别技术(FRT)是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向.虽然人脸识别的研究已有很长的历史,各种人脸识别的技术也很多,但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响,目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的.本文主要讨论了人脸识别技术的一些常用方法,对现有的人脸检测与定位、人脸特征提取、人脸识别的方法进行分析和讨论,最后对人脸识别未来的发展和应用做了展望.     

人脸识别方法综述

追随人脸识别技术发展的历史,从人脸检测、人脸特征提取和人脸识别验证这三个关键步骤,颇为细致地阐述人脸识别已经取得的方法和研究成果;并展望了人脸识别的研究发展趋势,给出了人脸识别中需要解决的关键问题.     

人脸识别技术的研究

人脸识别技术研究作为对人身份鉴别研究的重要方面,目前已经提出了许多的识别方法,取得了一定的研究成果。本文就人脸识别技术的一些研究方法进行综述,讨论人脸识别的关键技术及其应用和发展前景。     

生物识别技术的发展展望

生物识别技术在个人身份认证领域有着非常重要和广泛的应用,介绍了生物识别技术中常用的指纹识别、虹膜识别、人脸识别3大技术,并对生物识别系统的性能进行了评估,对生物识别技术的发展进行了预测。     

部分遮挡人脸的检测技术分析

生物识别技术是计算机技术的一个新的应用领域,人脸识别成为生物识别中的一个热点问题,人脸检测是人脸识别的前期重要工作部分。现有的人脸检测算法多是针对简单背景下只有一个人验的图像进行的,对部分遮挡人脸的检测很少研究。文中提出局部遮挡人脸恢复的属性关系图方法．通过对较复杂背景下10幅图像实验（包括遮挡人脸和非遮挡人脸）,该算法对非遮挡人脸的正确检测率为98％,对遮挡人脸的准确检出率为62％。该算法对部分遮挡人脸的检测有一定的指导意义,但需要进一步的实验和提高准确检出率。     

基于运动检测和小波分析的视频图像人脸检测

人脸检测是所有人脸处理系统的基础,而视频中人脸检测问题更具有其特殊的意义。结合运动检测和小波分析技术,提出了一种快速的、具有良好鲁棒性的人脸检测方法。首先基于运动检测得到包含人脸对象的运动区域——人脸图像;然后应用小波分析良好的时频局部化特性和多分辨率特性对运动检测定位的人脸图像进行降维处理,同时得到体现人脸特征的小波系数候选本征脸;最后结合人脸的面部特征及形状分析进一步对结果进行验证。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性。     

人脸识别系统的设计与实现

随着社会信息化、网络化的发展,自动身份认证逐渐成为一种趋势,人脸识别以其特有的便利性成为当前研究的热点.在学习前人的图像处理技术基础上,综合考虑各方面条件,在算法上采用人脸识别领域中的HAAR方法对人脸进行检测,采用PCA方法进行人脸特征提取;在图像显示上采用JavaWeb开发的SSH框架对图像进行处理,将C++图像处理的便利条件和Java Web开发的友好效果结合起来.最终实现的功能是:从人脸图像库中找出与上传人脸最相似的前三个人脸图片,并显示他们的信息.     

标准正面人脸图象的特征提取

人脸的识别技术（ＦＲＴ）是当前模式识别领域的一个热点课题,人脸特征的自动提取是人脸自动识别过程中至关重要的一步,文中采用基于人脸几何特征的方法,设计一个初步的自动人脸特征提取系统,首先通过改进后的边缘检测和阈值技术在头肩型图象中找到头部轮廓,再利用“三停五眼”的标准进一步确定五官大概的位置,最后提取出７个有效的特征点,本系统建了一个包含５０个人脸图象的数据库,实验结果表明这种方法可以有效地获取头部轮廓一人脸特征点。