多维度评定计量法在面部识别中的运用

研究采用多维度评定计量法(MultidimensionalScaling),让46名被试对成对人脸作相似性判断及对单个人脸作主观评价,以此来探索面部识别中的心理过程。结果表明:①男女被试对人脸相似性判断的标准有差异,女性被试判断维度是人脸的性别、种族和异常性,而男性被试的判断依据是人脸的年龄、种族和异常性;②人脸的社会意义在相似性判断中并未起作用,但是男女被试对同一人脸的主观评价上有差异。     

面孔认知的事件相关电位研究进展

近年来面孔认知的事件相关电位研究发展迅速,文章主要通过介绍国内外有关对面孔认知加工阶段的研究和有关对面孔认知倒置效应的研究,总结了面孔认知的内在规律和机制。通过不同研究者的研究结果的比较,指出事件相关电位研究中存在的问题和研究方向。     

扩大人脸识别系统应用

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识,达到识别不同人身份的目的。人脸识别技术的研究肇始于20世纪60年代末期。20世纪90年代后期以来,一些商业性的人脸识别系统逐渐     

面向人脸特征点定位和姿态估计任务协同的DCNN方法

为了提高复杂背景下面部信息的识别性能,提出了一种面向人脸特征点定位和姿态估计任务协同的深度卷积神经网络(DCNN)方法。首先从视频图像中检测出人脸信息;其次设计一个深度卷积网络模型,将人脸特征点定位和姿态估计两个任务协同优化,同时回归得到人脸特征点坐标和姿态角度值,然后融合生成相应的人机交互信息;最后采用公开数据集和实际场景数据进行测试,并与其他现有方法进行比对分析。实验结果表明:该方法在人脸特征点定位和姿态估计上表现出较好的性能,在光照变化、表情变化、部分遮挡等复杂条件下人机交互应用也取得了良好的准确性和鲁棒性,平均处理速度约16帧/s,具备一定的实用性。     

浅析多媒体技术对会展行业的影响

本文通过对多媒体应用的认知和技术手段进行梳理和总结,对现代影像技术、影像投影技术、三维动画技术、结合影像技术、灯光技术、数控机电一体装置等技术手段在展示设计中的应用进行分析,总计和归纳多媒体在会展空间中对人的心理及行为的影响方式和手段,以及对信息传播方式的发展及品牌的影响。     

多次投影算法在视频监控人脸检测中的应用

根据视频监控图像在时间上的连续性和空间上的继承性,利用连续三帧视频图像对称差分,找到运动区域,再结合人脸肤色的聚类特征确定出人脸候选区域,然后改进了利用投影的人脸定位算法,将单次投影发展为多次投影,并且结合人脸的几何特征,实现视频监控中复杂背景下的多人脸检测。实验表明,该算法复杂度小,准确率较高,对姿态、表情、背景等变化情况下人脸的检测均具有较好的鲁棒性。     

利用人眼分形码距离进行快速人脸识别

在利用人脸分形码距离进行识别时,需要大量的时间对人脸库中每张人脸图像进行迭代与距离运算.为克服这一缺点,本文提出了用水平方向高频子带来定位眼睛并将其从人脸中抽取出来,进一步提出了基于人眼分形码距离的人脸快速识别算法.利用该算法,可去掉大部分人眼分形码距离较大的图像,从识别时间复杂性分析,本文算法所需时间主要与人眼大小以及用于最后识别的图像数目有关.在ORL和YALE两个人脸库上的实验结果表明,与本征脸方法和直接利用人脸分形码距离方法比较,在用于最后识别的图像数目占人脸库中人脸总数的20%左右时,本文算法可使平均识别率保持在约90%,与其它方法基本持平.     

基于OpenCV的人脸识别关键技术分析

人脸识别是一种基于人脸特征分析、比较和身份识别的生物特征识别技术。目前,人脸识别系统已经开始应用于人们的生产和生活当中。随着人脸识别技术的深入研究,已经研究出包括基于人脸几何特征方法、基于模板的人脸匹配等多种识别方法。人脸识别系统各模块功能不断完善,包括图像采集、检测、预处理、人脸特征和人脸识别等环节,形成可行方案。该文还简要介绍了OpenCV库提供基于PCA的特征识别算法、基于LDA的识别算法和基于LBPH局部特征提取多种人脸识别算法,分析了基于OpenCV搭建的人脸检测识别过程。     

面孔认知信息偏好研究综述

人类面孔认知的信息表征方式是面孔认知特殊性研究中的重要问题之一。随着研究深入,经典面孔信息表征理论难以对特定任务下的面孔认知信息偏好现象进行解释。本文从空间域和频率域两个方面对面孔认知信息偏好研究进行了综述和评价,强调了拓展面孔信息表征理论的必要性,最后展望了面孔认知信息偏好未来的研究方向。     

视觉认知视角下工业制造信息图符研究进展

目的 随着信息技术的发展,数字化、智能化的工业系统在企业生产安全、生产效率、节约成本等方面发挥着巨大作用.作为复杂信息的载体,工业信息图符在智能化产线控制系统中起着重要作用,符合视觉认知规律的工业信息图符设计可提高信息搜索的效率和准确度.方法 通过文献搜集和整理,分析视觉认知视角下工业信息图符可视化研究进展,从视觉认知理论和工业信息图符研究入手,阐述相关研究成果.结论 总结了国内外视觉认知与工业信息图符的研究现状;从感知特性、感知模型、感知技术三方面分析了视觉认知研究进展及方向;从模式识别、模版匹配、特征分析、原型匹配四个维度探究了操作员视觉搜索机制;从图符语义、图符定义与分类、图符设计原则、图符设计评价四个维度进行了相关研究;研究了工业信息图符语义与实体的关联性;从视觉标记机制出发,提出了从信息特征、语义范畴和空间布局三个层面探讨工业信息图符设计的合理性与必要性.     

双重对比学习框架下近红外-可见光人脸图像转换方法

随着可见光-红外双模相机在视频监控中的广泛应用,跨模态人脸识别也成为计算机视觉领域的研究热点,而将近红外域人脸图像转化为可见光域人脸图像是跨模态人脸识别中的关键问题,在刑侦安防领域有着重要研究价值.针对近红外人脸图像在着色过程中面部轮廓易被扭曲、肤色还原不真实等问题,本文提出了一种双重对比学习框架下的近红外-可见光人脸...     

改进的SVM分类器在人脸检测算法中韵研究

复杂背景下的人脸检测是近几年来的研究热点，在军事、医疗、安全等多个领域具有广泛的应用前景。本文主要针对人脸检测存在的漏检率和误检率比较高等问题，利用支持向量机的全局优化性和核函数参数的调节作用等特性，拟通过引入支持向量机（SVM）作为AdaBoost算法的弱分类器，从而提高人脸检测的精度、速度和降低人脸检测的误检率。     

改进的SVM分类器在人脸检测算法中的研究

复杂背景下的人脸检测是近几年来的研究热点,在军事、医疗、安全等多个领域具有广泛的应用前景。本文主要针对人脸检测存在的漏检率和误检率比较高等问题,利用支持向量机的全局优化性和核函数参数的调节作用等特性,拟通过引入支持向量机(SVM)作为AdaBoost算法的弱分类器,从而提高人脸检测的精度、速度和降低人脸检测的误检率。     

GB/T 35678-2017《公共安全 人脸识别应用 图像技术要求》

正随着人脸识别技术的不断进步,以人脸识别技术为基础的各类产品已逐渐步入实用阶段,在公共安全领域出现了诸如边检人证同一性认证、人员身份网络远程验证、人脸门禁、人脸考勤、人脸采集等一系列产品。伴随着电子护照、二代身份证等电子证件的广泛应用,特别是移动互联网的发展,     

心理账户的理论、特征和应用

心理账户是一种个人、家庭或组织对经济活动进行关注、编码和评估的认知操作系统,它否定了"理性人"假设,是"有限理性"模型的进一步发展。本文梳理了心理账户理论的基本特征,包括非替代性、享乐主义编辑和灵活性。介绍了心理账户在金钱感知,价值效用和支付分离等方面的实际应用。总结了心理账户的研究对科学决策的积极意义,指出了心理账户在普遍性、认知机制和研究方法等方面存在的问题。     

级联网络和金字塔光流的旋转不变人脸检测

在无约束的开放空间中,由于面部姿态变化、背景环境复杂、运动模糊等,人脸检测仍是一个具有挑战性的任务。本文针对视频流中人脸检测存在的平面内旋转问题,将人脸关键点与金字塔光流相结合,提出了基于级联网络和金字塔光流的旋转不变人脸检测算法。首先利用级联渐进卷积神经网络对视频流中前一帧进行人脸位置和关键点的定位;其次为获取关键点与人脸候选框间光流映射,使用独立的关键点检测网络对当前帧进行再次定位;之后计算前后两帧之间关键点光流位移;最后通过关键点光流位移与人脸候选框的映射关系,对视频中检测到的人脸进行校正,从而完成平面内旋转人脸不变性检测。实验经FDDB公开数据集上测试,证明该方法精确度较高。并且,在Boston面部跟踪数据集上进行动态测试,证明该人脸检测算法能有效解决平面内旋转人脸检测问题。对比其它检测算法,该算法检测速度有较大优势,同时视频中窗口抖动问题得到了很好解决。     

图片优势效应在网页设计中的应用

目的研究图片优势效应在网页设计中的应用。方法分析网页的发展趋势,提出图片在网页设计中的重要作用,引入"图片优势效应"理论。从图片在网页中的发展史、图片的类型、图片在网页中的比例、图片的排列方式和大图应用的角度,研究图片和网页的关系。归纳网页设计中图片的三大优势,并通过实验验证图片在网页中的重要性和优势效应。结论提出在网页设计中以平衡各元素之间的关系为前提,利用图片的视觉、认知和商业优势,发挥图片的最大优势效应,让网页最大化地达到它的目的。     

基于回归函数的多角度人脸识别算法研究

研究了基于回归函数的人脸识别算法,该算法有望引进到声学信号处理当中。人脸识别问题是人脸相关的计算机视觉研究的关键问题。传统的人脸识别研究主要针对正面人脸,研究的应用范围比较有限。在实际应用中,由于光照、姿势、表情、遮挡、分辨率等问题,使得传统方法在处理非正面人脸的时候具有很大的困难,这种情况对人脸识别算法有了更高的要求。针对图像中人脸角度在±45°的人脸识别问题,利用基于Haar特征的非线性Boosting回归算法,根据标定点邻域内的局部纹理预测标定点的位移,提出了一种新的基于经典活动形状模型(Active Shape Model,ASM)的实时多角度人脸识别算法。在对实测数据的测试实验表明,该算法的识别率高于经典的ASM算法并有显著提高。     

三维人脸建模技术的应用研究

人的面部是表现自身特性和情感的灵魂部位,具有至关重要的作用。建立具有真实感的三维人脸模型对当代社会意义深远。本文主要探讨了三维人脸建模中的三维数据获取方法、标准人脸建模和特定人脸建模等内容,以供参考。     

基于多模态人脸与人耳融合的身份识别与认证

针对综合二维与三维多模态特征的正面人脸、侧面人脸与入耳的融合识别开展了相关研究,提出了二维纹理图像和三维形状索引图像的尺度空间特征提取与匹配的方法,并对多模态人脸与入耳的多种融合策略进行了探索性的研究.此方法通过使用尺度空间局部特征,消除了尺度变化的影响,对噪声、数据缺失等具有较高的鲁棒性.在公开的FRGC v2.0数...