基于Transformer的跨年龄人脸识别方法

人脸特征随着年龄变化而变化，会严重影响人脸识别的性能。提出一种基于Transformer的跨年龄人脸识别方法，首先通过改善的T2T-ViT模型提取人脸年龄和身份混合特征，然后通过残差因子分解获取人脸年龄特征和身份特征，再使用线性特征分解的去相关对抗式学习算法对人脸的年龄特征和身份特征去除相关性，从而实现年龄抗干扰性的人脸识别。相比基于卷积神经网络的DAL和MTLFace方法，所提方法在参数量、multiply-add operations(MACs)和计算耗时上均有明显降低，同时在基准数据集AgeDB-30、CACD＿VS、CALFW、LFW上取得了相媲美的准确率，证明了所提方法的有效性。     

实时人脸识别系统研究

为研究一种人脸识别的实时检测系统,本文设计了由视频实时采集/预处理模块、数据库管理模块、人脸识别模块和识别信息输出模块组成的识别系统框架。首先利用摄像头采集人脸信息,并通过微软数据库软件SQL储存人脸身份信息,再用MATLAB软件建立GUI人机交互界面,使用经典的主成分分析法PCA提取视频图像中数据的主要特征分量。在MATLAB GUI编辑界面中,通过数据库的链接访问,识别数据库中人物身份信息的操作。通过matlab软件中GUI,建立了人机交互界面,利用SQL Server成功存储录入人脸身份信息,并与人脸录入信息程序实现连接。在MATLAB脚本中对SQL Server实现了已储存人脸信息的查找、读取,录入,删除操作。本系统人脸实时识别率达到90.32%,达到人了脸实时识别效果。     

抗年龄干扰的人脸识别

本文将人脸图像特征分解为身份特征部分和年龄干扰特征部分,并分别投影到两个独立的子空间.为了提高由字典张成的特征子空间的表征能力和区分能力,字典学习过程中同时引入了人脸图像的重构误差约束项和类别约束项.因此,任意的人脸特征都可以由学习到的身份字典和年龄字典投影到对应的身份子空间和年龄子空间,然后再基于身份子空间进行人脸识别,从而使年龄的干扰得到了有效的抑制.通过在MORPH和FGNET数据库上的实验,证实了基于年龄不变的身份特征子空间学习方法能提升人脸识别性能.     

基于小波分析与KFisher的人脸与虹膜融合和识别

小波变换将样本图像分解为低频分量和高频分量,去除其高频分量,用低频分量来做人脸识别能有效削弱光照的影响;核方法可以将非线性可分的低维样本空间变换为线性可分的高维空间;人脸与虹膜融合包含更多有用的鉴别信息。因此,先用离散小波变换（DWT）分别获取人脸与虹膜的低频分量;然后,核Fisher辨别分析（KFDA）提取人脸与虹膜融合后的KFDA特征;最后,采用最小距离分类器（KNN）完成识别。基于ORL人脸数据库与CASIA虹膜数据库的实验结果表明,该方法实现了人脸与虹膜的特征融合识别,有效地提高了识别率,克服了Fisher算法的＂小样本＂效应,为多生物特征身份识别提供了一种新途径。     

基于级联神经网络的人脸检测方法的研究

提出一处基于颜色信息与多级神经网络的人脸检测方法,通过把基于不同颜色分量的多级神经网络级联起来,采用彩色图像的亮度分量和色度分量作为级联神经网络的分类特征,从而有效提高了人脸检测的正确率,同时也加快了人脸检测速度。     

基于深度卷积神经网络的人脸年龄分类

人脸包含了较多的可区分生物特征信息,这些信息除了可用于身份认证和识别外,还可用于人脸年龄分类等应用.为克服人脸所表征年龄信息会受到复杂的非线性因素例如个体的基因差异、居住环境、健康情况和种族差别等因素的影响,本文使用深度卷积神经网络,通过设计一系列的卷积、池化、全连接和归一化层,对人脸的年龄进行了有效地分类.本算法能克服传统SVM分类算法不能有效处理人脸图像和实际年龄间复杂的非线性关系而带来的准确率下降问题,在FG-NET人脸数据测试集上达到了94.4％的准确率,能有效地应用在安防、人机交互和娱乐影音等领域.     

改进的SVM分类算法在人脸年龄估计中的应用

支持向量机的训练需要求解一个带约束的二次规划问题，但在数据规模很大情况下，经典训练方法将变得很困难，提出一种基于改进的混合蛙跳算法的SVM训练算法，针对混合蛙跳算法搜索速度慢且容易陷入局部极值的缺陷，将模拟退火思想引入到混合蛙跳算法中，提出一种改进的混合蛙跳算法，并将其应用到人脸年龄估计中去，另外使用核主成分分析算法、Gabor小波变换以及局域二值变换来提取人脸的特征，将这3种特征分别特征层和决策层融合后，得到更为适合人脸年龄的特征向量。实验结果表明，使用该算法得到的人脸年龄段分类的分类准确率相对较高。     

基于卷积神经网络的跨年龄人脸识别系统研究

对年龄跨度具有鲁棒性的人脸识别系统在实际中具有广泛的应用,年龄的变化对人脸面部特征具有显著的影响,会导致人脸识别的准确率下降。提出一种基于卷积神经网络的跨年龄人脸识别系统,包含人脸检测、人脸预处理、卷积神经网络提取特征、期望最大化(EM)算法和余弦距离等部分。采用EM算法计算出身份特征,使得人脸识别系统对年龄变化具有鲁棒性。在MORPH-II和FG-NET跨年龄数据库中进行仿真实验,验证了人脸识别系统的有效性。     

结合CNN不同层信息的全变量建模人脸特征表达学习方法

如何学习有效的人脸特征表达是人脸识别的关键性问题。现有基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的人脸深度特征表达学习方法大多在人脸图像经过了有效检测和校正的情况下，能够获得优异的性能，而在复杂场景下其推广性和鲁棒性受到极大限制。对此，本文提出了结合CNN不同层信息的全变量建模人脸特征表达学习方法，将提取的人脸局部深度特征中所包含的差异信息按照子空间进行建模，有效聚合局部深度特征的同时得到人脸在低维子空间的特征表达（iVector）。在IJB-A（IARPA Janus Benchmark A）上的实验结果表明，与现有的深度特征表达相比，该方法学习得到的人脸iVector表达能够显著提升人脸识别系统的识别性能和计算效率。      

一种动态口令与人脸识别相结合的双向身份认证系统

针对员工单一静态口令安全机制所存在的问题,提出了一种基于一次性口令和人脸识别的身份认证方法.本文采用MFA算法对人脸进行特征提取,单向函数生成一次性口令并用该口令加密人脸特征,实现服务器端与客户端之间的双向身份认证,解决了小数攻击和人脸数据信息泄露等安全问题,提高了信息系统的安全性.     

面向人脸识别的口罩区域修复算法

遮挡下的人脸识别一直是现实场景中的一个难题。特别是新冠肺炎疫情爆发后,在机场、车站等需要鉴别入场人员身份信息的场所,口罩遮挡使得可供识别的面部特征大幅减少,原有的人脸识别算法准确率随之下降。对去除口罩遮挡进行了研究,提出了一个新的框架修复人脸,利用边缘生成网络还原遮挡区域的边缘,在此基础上再利用区域填充网络恢复被遮挡的人脸,同时保留身份信息。为提升模型的性能,提出空间加权对抗损失和身份一致性损失训练上述网络,并利用关键点信息,构建了两个戴口罩的人脸数据集。实验结果表明,恢复被口罩遮挡的人脸的图像使人脸识别算法 ArcFace 的准确率达到 98.39%,比直接采用ArcFace识别遮挡人脸提升了4.13%的准确率。     

复杂光照条件下的多姿状鲁棒性人脸识别方法

为改善复杂光照条件下的多姿状鲁棒性人脸识别的效果,提出了小波变换与LBP的多姿状鲁棒性人脸识别方法。通过二维离散小波变换对人脸图像进行二级小波分解提取到低频特征信息分量,并以重构初始图像的方式实现降噪滤波处理,滤除低频光照分量后完成复杂光照补偿;继续分解复杂光照补偿后的图像,采用LBP算子对子图像的鲁棒性部分纹理特征进行描述后,提取出人脸图像各子图像的直方图特征并连接,得到人脸LBP纹理特征,通过统计法运算该特征距离,并通过K近邻分类器实现人脸特征分类识别。以Yale-B与AR人脸库为测试对象,结果表明,所研究方法对复杂光照鲁棒性较强,识别人脸的准确率与效率较高,整体识别效果较好。     

基于DWT,2DPCA和KPCA的人脸识别

利用离散小波变换对人脸图像进行压缩,提取人脸的低频分量,有效去除人脸图像高频分量的影响;再利用二维主元分析对小波变换后的人脸低频分量实行提取特征;然后使用核主元分析再次提取特征;最后用最小距离分类器完成人脸识别.基于ORL人脸数据库的实验结果表明,该算法能提高人脸识别率,有效减少计算量和降低计算复杂度.     

基于深度栈式自编码网络的面部年龄识别

随着计算机技术与网络信息技术的发展,利用人体生物特征来获取相关信息已成为安全验证的重要方式。人脸作为人体最重要的生物特征之一,一直备受研究者重视。主要针对基于深度学习的人脸年龄估计问题进行研究。基于栈式自编码网络的深度学习模型,将其运用到面部年龄识别问题上,并通过编程实现了基于该深度模型的面部年龄识别系统。     

光照健壮人脸识别的低秩相对梯度直方图特征

为了进一步提升人脸梯度特征的光照健壮性,本文结合低秩分解能有效分离图像本质特征和噪声的特性,提出了一种光照健壮的低秩相对梯度直方图特征提取方法。首先,通过对人脸图像进行相对梯度运算获得了图像的相对梯度幅值图像和各像素的梯度方向信息。然后,为了去除相对梯度图像中由于非均匀光照而引入的光照边缘误差,利用低秩分解将相对梯度图像分解为低秩分量和稀疏噪声分量之和。最后,结合人脸图像的梯度方向信息对相对梯度图像的低秩分量进行离散化、滤波和局部二值模式编码形成了人脸的低秩相对梯度直方图特征。在经典的FE-RET子集以及具有代表性的YaleB和PIE光照子集上的实验显示：低秩相对梯度直方图特征的人脸识别性能显著优于相对梯度直方图特征、方向梯度幅值模式特征和图像低秩特征等方法的性能;在YaleB子集上,低秩相对梯度直方图特征的人脸识别精度比相对梯度直方图特征的人脸识别精度高至少4％。实验结果证明,低秩相对梯度直方图特征对光照变化,尤其是非均匀光照变化的人脸识别具有很强的健壮性。     

一种基于支持向量机的多生物特征融合身份识别方法研究

融合人脸和指纹等特征信息进行身份认证识别。在对人脸图像使用主成分分析法降维和Herr-like方法特征提取、对指纹图像进行细节特征点提取的基础上,采用支持向量机进行融合识别。同时,采用一种改进的高斯核函数构造支持向量机。实验结果表明,该方法有效地提高了识别率和泛化能力。     

身份认证中灰度共生矩阵和小波分析的活体人脸检测算法

随着身份认证技术的广泛应用,各种假冒合法用户欺骗身份认证系统的手段不断出现。针对这一问题,本文提出了一种基于灰度共生矩阵和小波分析的活体照片人脸检测方法,该方法分析了活体人脸和照片人脸成像后在纹理上的差异性,在人脸灰度共生矩阵的基础上提取能量、熵、惯性矩和相关性四个纹理特征量;同时利用小波变换对人脸图像进行二级分解,提取高频子带系数作为特征向量训练SVM分类识别,算法在公开的数据库NUAA上进行了验证,实验结果表明该方法降低了计算复杂度,提高了检测准确率。      

基于小波变换和余弦变换的Fisher脸识别

结合几种现有的人脸识别特征提取算法,先对人脸图像进行小波分解去噪;然后通过离散余弦变换对低频分量作进一步特征提取和压缩,保留人脸图像中对光照、姿态、表情变化不敏感的识别信息;接着利用PCA和LDA相结合得到最终的识别特征,最后采用欧式距离和最近邻分类器识别人脸。实验采用ORL标准人脸库验证了这种组合的有效性。     

融合CDI和LBP的人脸特征提取与识别算法

针对光照、姿态和表情对人脸识别率造成严重影响的问题,提出了结合笛卡儿微分不变量(CDI,cartesian differential invariant)和LBP(local binary patterns)的人脸特征抽取与识别算法。首先,利用高斯微分算子抽取人脸图像的微分结构,组合这些微分结构得到一个不可约简的笛卡儿CDI集。其次,对CDI集中每个分量分别计算其LBP特征,并将所有分量的LBP特征连接起来以得到人脸图像的特征。最后,运用所抽取出的人脸局部描述特征和支持向量机(SVM)分类器完成人脸图像分类与识别。试验分析表明,基于CDI的LBP特征对人脸位置、姿态、光照和表情的变化具有较高的不变性。该算法在ORL和Yale人脸库中分别取得了98.5%和98.89%的识别率。     

基于小波变换和余弦变换的Fisher脸识别

结合几种现有的人脸识别特征提取算法,先对人脸图像进行小波分解去噪;然后通过离散余弦变换对低频分量作进一步特征提取和压缩,保留人脸图像中对光照、姿态、表情变化不敏感的识别信息;接着利用PCA和LDA相结合得到最终的识别特征,最后采用欧式距离和最近邻分类器识别人脸。实验采用ORL标准人脸库验证了这种组合的有效性。