人脸检测与识别方法研究

人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别等．分析了有关人脸检测问题的研究方法并对其进行了分类和评价,重点介绍了人脸自动识别这一领域的研究方法并对其进行了简要分析评价,最后提出了人脸图像处理领域的研究展望．     

人脸检测方法研究

人脸检测是人脸识别的前提,同时在安全访问控制、视频监控、基于内容的检索等领域也有着广泛的应用。人脸相关的应用和研究受到越来越多的重视,本文通过对人脸检测方法的研究,证明各种方法的融合是今后人脸检测的主要方向。     

人脸检测技术现状与发展研究

人脸检测是人脸自动检测和识别系统的一个关键环节,人脸检测技术已经成为图像处理与模式识别领域研究的热点问题。文章首先介绍了人脸检测的研究背景与主要工作,其次分析了国内外的研究领域现状及检测的研究难点,然后对人脸检测的研究内容及其主要方法进行简要讨论,最后提出了该领域存在的问题以及对研究前景的展望。     

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。     

基于深度学习的人脸分析研究进展

近年来,基于深度学习的人脸分析取得了巨大的进步,成为计算机视觉领域最为活跃的研究方向之一.为了进一步推动深度学习和人脸分析的研究,结合近年已发表的相关文献,对基于深度学习的人脸分析技术进行综述.首先,简要概述深度学习及其发展历史,并分析深度学习有效性原因.然后,按照任务目的的不同,将人脸分析分成了人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别、人脸属性识别等任务进行详细的介绍和讨论,重点分析各种任务现阶段存在的主要问题.接着,介绍人脸分析中常用的人脸数据库.最后,讨论深度学习和人脸分析面临的主要挑战,并给出结论.     

一种基于显著性和部件模型的无约束条件人脸检测方法

针对无约束条件下的人脸检测进行研究,提出了一种基于显著性度量和部件模型的人脸检测方法。在部件模型为基础的检测方法中引入显著性理论,融合正面、左侧面、右侧面的三种平面外旋转姿态下的信息,生成完整有效的人脸显著图,并用于人脸检测。实验结果表明本文生成的人脸显著图能够更有针对性描述人脸区域,并且本文人脸检测方法相较Viola Jones人脸检测方法和基于部件模型的人脸检测方法有更高的检测率,运算速度相较原基于部件模型的人脸检测方法大有提高。     

基于OpenCV的人脸检测系统设计与实现

本文介绍了OpenCV函数库的基本用法,阐述了目前做人脸检测研究中所使用的常用检测算法,并利用OpenCV设计和实现了图像中人脸的检测,试验结果表明利用OpenCV开发人脸检测系统效率高,识别效果好。     

人脸检测技术研究及实验

本文论述了人脸检测研究的背景和方法,重点介绍了基于启发式模型的方法和基于统计模型的方法,包括基于知识的方法、基于局部特征的方法、基于特征空间的方法、基于人工神经网络的方法等。最后在VC下实现了一个基于肤色模型的人脸检测算法,并分析和比较了算法结果。     

人脸检测研究现状和发展

人脸检测问题已经成为计算机视觉领域中的重要问题．从显式特征和隐式特征两个方向出发，分析了肤色模型、模板匹配、特征脸、人工神经网络、支持向量机及积分图像特征等多种方法在人脸检测中的应用，对人脸研究问题的现状作了全面介绍，并通过对相关论文的系统分析，在相同的测试集上对部分方法进行了比较和评估，指出了相应方法的适用性，最后提出了该研究领域还存在的问题及发展趋势．     

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.     

基于颜色分割和HOG学习机制的人脸检测

人脸检测在信息安全和处理等应用领域起到很重要的作用.提出了一种鲁棒的人脸检测算法.该算法结合了基于颜色分割的粗定位过程和基于Histogram of Oriented Gradient(HOG)特征的人脸精确定位过程.粗定位利用人脸的颜色特征,采用基于YCbCr空间的颜色分割方法,获得图像中有可能包含人脸的图像子区域;精确定位则采用HOG特征,并利用SVM进行分类,得到人脸的准确位置.实验证明我们的方法对不同亮度、各种年龄及性别、表情变化及部分遮挡的人脸都具有很强的鲁棒性.     

人脸识别研究

本文从人脸检测问题的分类、人脸模式的分析、特征提取与特征综合、性能评价等角度,系统地分析了人脸检测问题,将人脸检测方法主要划分为基于知识的人脸验证方法和基于统计的学习方法,指出统计学习方法优于启发式验证方法.     

基于肤色的人脸检测算法的研究

本文主要研究了基于RGB和YCbCr两种彩色空间下的肤色模型对人脸检测的准确性,实验表明,通过肤色进行人脸检测能够快速的去除复杂背景,缩小检测范围。为在复杂背景下快速和准确的进行人脸检测奠定基础。本文还对RGB和K—L变换相结合来进行人脸检测的方法进行了探讨。     

基于肤色分割和模板匹配的人脸检测技术研究与实现

针对基于肤色分割方法利用特征点信息不充分的不足和基于模板匹配方法计算量大的不足,提出了基于肤色分割和模板匹配两种方法相结合的人脸检测技术.通过肤色分割方法研究,虽不能最终确认人脸,但可利用人脸特征确定人脸区域,并筛选出大部分的假脸区域,在模板匹配研究中,可以确认出人脸图像,并给出检测结果.     

针对人脸识别的图像预处理

本文全面介绍了常用的人脸图像预处理算法,包括图像锐化、增强对比度、图像的灰度转换以及图像中值滤波、均值滤波、低通滤波等使用滤波技术对人脸进行预处理的方法。此外,本文详细阐述了一种改进的人脸图像检测与识别的预处理方法,应用该方法得到的标准化图像,解决了传统方法无法适用于侧脸和双眼闭上的人脸的问题。     

人脸检测技术浅析

文章介绍了人脸检测技术的基本概念和静止图像中人脸检测的基本算法,并对人检测技术的发展现状进行了评述。     

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.     

人脸识别活体检测综述

由于人脸认证系统高安全性的需求,并且人脸容易受到照片、视频、面具等伪造攻击,进而导致人脸活体检测具有现实紧迫性.近年来,研究人员在该领域进行了大量的研究,本文介绍目前人脸识别活体检测技术的国内外研究现状,并做相应的分析以及对未来该技术的展望.     

人脸检测与识别技术综述

人脸的检测与识别技术因其巨大的应用价值及市场潜力,引起各方面的关注,已经成为图像工程和模式识别领域的研究热点。文章在回顾人脸检测与识别技术发展历程的基础上,对人脸检测与识别的多种相关技术作了介绍与评论,并讨论了该技术的最新发展方向及其国内的发展情况。     

人脸检测与跟踪系统的设计

基于Adaboost人脸检测原理,结合Windows下的Visual C++编程,设计了人脸检测系统.通过MIT人脸库和自建人脸库结合的方法,且对该人脸库进行有效的训练,实现人脸检测功能,提高了检测率和检测速度.利用连续自适应均值移动算法(Continuously Adaptive Mean Shift,Camshift)对人脸进行跟踪,并对Camshift算法进行改进,利用Adaboost人脸检测初始化模板的方法,将检测与跟踪结合起来,有效提高了人脸跟踪效率.