人脸识别方法综述

对人脸识别技术的研究内容与应用背景作了简单回顾,对基于几何特征、基于统计特征和基于连接机制的三类用于静态正面人脸的表征和识别的方法进行了综述,并分析了人脸识别研究的主要发展方向.     

基于最佳鉴别特征和相关向量机的人脸识别算法

为了获得更高的人脸识别正确率,满足人脸识别的实时性,提出一种基于最佳鉴别特征和相关向量机的人脸识别算法.首先,采用小波变换对人脸图像进行降噪预处理,提取人脸的多方向、多尺度Gabor特征;然后采用核主成分分析对人脸的Gabor特征进行筛选,找到对人脸识别结果影响较大的最佳鉴别特征,有效降低特征数量,去除特征间的冗余信息;最后采用相关向量机对最佳鉴别特征向量进行学习,建立人脸识别的多分类器.选择标准人脸库与经典人脸识别算法进行对比实验,实验结果表明,该算法的人脸平均识别率得到大幅度提高,人脸平均识别时间远少于经典人脸识别算法.     

人脸识别技术的研究

人脸自动识别问题近年来受到了各国研究人员的普遍关注。在总结前人研究成果的基础上,本文分类论述了人脸自动识别课题中的常用方法,并分析了它们的优缺点。根据被识别图象的来源,人脸识别技术可分为2类:静态人脸识别和动态人脸识别。本文首先介绍了静态人脸识别中所用到的算法,然后对动态人脸识别系统进行了初步的探讨。     

多姿态人脸图像处理方法研究

通过对传统人脸识别系统图像处理的方法以及具体的特点进行研究，然后结合多姿态人脸识别技术的要求，提出了适合多姿态人脸识别的人脸图像处理方法。该文主要采用的是人脸图像的标准化方法、归一化处理以及由单视图生成多姿态的图像处理技术，最终形成了对多姿态人脸图像进行综合处理的技术。     

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。     

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.     

基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法

针对目前人脸识别算法的误识率高、 鲁棒性差等不足, 设计一种基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法, 以获得更优的人脸识别结果. 首先对人脸图像进行分块, 提取每个子块的局部特征, 并判别分析提取人脸的全局特征; 然后通过低秩投影选择对人脸识别结果贡献较大的特征组成特征向量; 最后采用最小二乘支持向量机根据“一对多”的原则建立光照人脸识别的多分类器, 并对多个人脸数据库进行仿真实验. 实验结果表明, 该算法可找到最优人脸识别特征子集, 降低光照人脸的误识率, 人脸识别速度得到明显提升, 且人脸识别效果优于其他人脸识别算法.     

人脸识别系统及其在现实生活中的应用

计算机人脸识别技术是生物识别的一个重要分支.本文介绍了人脸识别系统的基本组成和常见的识别方法以及人脸识别技术在现实生活中的应用.     

人脸识别系统及其在现实生活中的应用

计算机人脸识别技术是生物识别的一个重要分支。本文介绍了人脸识别系统的基本组成和常见的识别方法以及人脸识别技术在现实生活中的应用。     

云计算环境下基于全同态加密的人脸信息保护

伴随人工智能技术的快速发展,人脸识别以其便捷性和实用性已广泛应用于金融领域中的客户身份验证,可帮助企业快速提升业务办结效率。但同时,在云计算环境下客户的人脸隐私存在数据泄漏的风险,其信息安全问题亟待解决。对云计算环境下的人脸识别存在的风险以及全同态加密的应用进行了分析,提出了一种基于全同态加密的隐私保护人脸识别方案,并对该方案的运行过程进行详细描述,设计了研究性测试环节,直观给出了性能指标与分析,验证了方案的可行性和高效性。     

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。     

基于OpenCV的人脸图像预处理技术研究

对采集到的人脸图像进行预处理和训练,以改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度,并且使图像更有利于计算机处理,便于对图像进行分割和边缘检测,从而提高人脸图像人别的准确率,为人脸的提取特征值和识别等操作做好准备.利用PCA人脸识别方法,实现简单且识别准确率高,OpenCV的特点是实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,实验结果表明,通过预处理后的人脸图像识别效果更好,识别速度更快.     

基于VGGNet改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测

大熊猫个体识别对研究大熊猫的种群数量非常重要，大熊猫面部检测是基于面部图像的大熊猫个体识别方法中的首要关键步骤。针对现有的大熊猫面部检测方法精确度不高的问题，提出基于VGGNet-16改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测方法。首先，以VGGNet-16网络结构为基础，通过增加残差结构与BN层，降低卷积层通道数，并采用LeakyRelu激活函数等改进，构建一个新的特征提取主干网络。其次，将一个3尺度的特征金字塔网络结构与SPP结构结合用于目标检测。最后，使用深度分离卷积结构替代常规卷积结构。实验结果表明，提出的大熊猫面部检测方法在测试集上能够达到99.48%的mAP，检测性能优于YOLOv4。     

回采工作面冲击矿压重点防范区域确定

为防止回采工作面冲击矿压对人员造成伤害,根据采空区硕板覆岩同心传播转移规律、近心多载规律及采空区周围煤岩体上的应力分布规律,确定了回采工作面冲击矿压的重点防范区域。实例证明：对于接续回采工作面,冲击矿压的重点防范区域位于工作面距离上出口20～30m内和距离工作面20～30m的上巷内。实例证明与理论分析结果吻合,该研究可为有效防治冲击矿压灾害提供参考。     

基于小波分析的人脸图像特征提取

人脸图像特征提取是人脸识别的基础,采用小波分析技术,提出了一种快速的、具有良好鲁棒性的人脸图像特征提取方法。应用小波分析良好的时频局部化特性和多分辨率特性,选用合适的小波基对人脸图像进行小波变换．得到体现人脸特征的小波高频细节;经过水平和垂直投影运算,定位出眼睛对、鼻子、嘴唇和双颊等重要的人脸图像特征;再结合人脸的FAP参数集,确定出人脸识别所需要的人脸关键特征。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性。     

综采工作面顶板破碎的维护

阐述了综采工作面顶板破碎维护的8种方法。综采工作面的顶板管理，特别是破碎顶板的管理，是工作面循环作业中的重要环节。针对不同类型的顶板，采取相应的维护措施，是确保工作面正常循环的有效途径。     

人体生物特征识别方法的基本研究

利用生物特征识别的方法可有效的鉴别个人的身份。论述了三种典型的人体生物特征：指纹、虹膜和人脸的自动识别方法，对各种方法的特点作了说明。     

大同采场覆岩面接触块体可动性判定研究

为研究面接触块体结构,运用矢量分析法判别了大同采场上覆岩层常见的3种面接触块体的可动性,缩小了找关键块体的范围,对面接触块体结构的深入研究奠定了基础。     

基于人工神经网络的人脸识别分类器设计

为了提高人脸识别系统的自适应性,采用BP神经网络对抽取出的人脸特征进行识别。对人工神经网络、BP网络应用于人脸识别的过程做了简要介绍。并通过仿真实验加以验证。     

一种新的线性判别准则在人脸识别中的应用

针对Fisher线性判别分析(LDA)在进行人脸识别这种小样本问题分类时常常遇到类内散度矩阵Sw奇异,而无法直接应用的问题,提出一种新的线性判别准则,即:定义一个新的准则函数,在对类内散度矩阵无奇异性要求的情况下,找到此准则函数最优的权向量.应用此判别准则和Fisher LDA方法分别在ORL人脸数据库上选取40个人的图像进行识别率的测试,Fisher LDA方法的识别率为0.95,而本文方法的识别率可以达到0.955,优于Fisher LDA方法.