人脸检测研究综述

人脸检测问题最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出，近年来由于其在安全访问控制，视觉监测、基于内容和检索和新一代人机界面等领域的应用价值，开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视。该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，系统地整理分析了人脸检测问题的研究文献，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。     

人脸检测方法综述

人脸检测问题的提出是为了在自动人脸识别系统中的定位,近年来,由于其在安全控制、人机界面、视觉监测、基于内容的检索等领域的应用价值,开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视。该文从人脸检测的模式、人脸特征的提取、人脸特征的综合、评估标准等角度,系统阐述了人脸检测系统,并将人脸检测方法分为：基于几何特征的方法,基于肤色模型的方法和基于统计理论的方法,并对各个方法的优缺点进行了比较,最后,对人脸检测今后的发展方向进行了探讨。     

人脸图像检测与识别方法综述

本文对人脸识别技术中的检测和识别分成两部分进行了讨论。首先,系统的整理分析了人脸检测的各种方法,其次,作为人脸识别技术的第二个环节,对人脸的各种识别方法进行了比较的论述,重点讨论了当前热点的识别算法,最后对人脸识别技术的发展方向进行了展望。     

人脸检测与识别技术综述

人脸的自动识别是模式识别、图像处理等学科的研究热点,并在商业和法律方面有广阔的应用前景(如身份证、信用卡、护照等身份认证以及智能小区管理、电视监控系统等等),近年来关于人脸自动识别的研究取得了很大的进展。但是,这些研究成果离这一问题的彻底解决还有很大的距离,这一课题仍然是当前研究的热点问题之一。本文重点对现有的人脸检测与识别的方法及研究进行总结,并比较了各种方法的优缺点。并在最后指出了进一步工作的方向。     

基于统计模式识别的人脸检测方法综述

随着计算机科学的发展和社会的进步,人脸检测的研究和应用越来越得到广泛的关注。但是设计快速有效的人脸检测方法仍然是一个难度很大的问题。该文基于统计的模式识别分析了当前人脸检测的主要问题和方法,同时也给出了模式识别的概念、原理、方法。     

人脸检测与识别技术综述

人脸的自动识别是模式识别、图像处理等学科的研究热点,并在商业和法律方面有广阔的应用前号（如身份证、信用卡、护照等身份认证以及智能小区管理、电视监控系统等等）,近年来关于人脸自动识别的研究取得了很大的进展。但是,这些研究成果离这一问题的彻底解决还有很大的距离,这一课题仍然是当前研究的热点问题之一。本文重点对现有的人脸检测与识别的方法及研究进行总结,并比较了各种方法的优缺点。并在最后指出了进一步工作的方向。     

一种稳健的人脸检测方法

人脸检测作为人脸识别的第一环节,也是一个模式识别问题,本文提出了一种稳健的复杂背景下脸检测方法,并对人脸图象库ＦＤＢ６０３进行了实验,结果表明,我们的方法是有效和稳定的。     

人脸检测研究进展

人脸检测在人脸识别、基于内容的检索、自动监控、人机交互等方面有着广泛的应用。文章主要从特征和原理方面对已有方法进行分析,表明了人脸检测技术的特点、存在的问题以及发展现状等,也给出了一些新的研究方向和发展前景。     

人脸检测方法综述

随着计算机科学的发展和社会的进步，人脸检测的研究和应用越来越得到广泛的关注。但是设计快速有效的人脸检测方法仍然是一个难度很大的问题。本文将从人脸检测方法的两个主要模式出发．分析了当前人脸检测的主要问题和方法，并对这些方法进行比较。     

复杂背景下的人脸检测

提出了一种亲折复杂背景下的人脸检测方法。首先,根据图象的灰度直方图,把图象分割成若干子图象区域,然后分别在这些子图象区域中搜索可能的人脸,进行全局特征－奇异值特征的提取,最后根据特征匹配检验的结果作出决策。     

人脸自动识别方法综述

简要回顾了人脸自动识别技术的研究背景及发展历程；重点对近年来人脸自动识别方法的研究进展进行综述，并对各种方法加以评价；总结了现在存在的研究困难并提出了解决方法及今后的发展方向。     

人与计算机交互过程中的人脸检测及其特征区域的定位

论文讨论了在开发人机交互系统过程中,实现人脸检测及其特征区域的定位方法。对输入图像,采用了简化的人脸肤色模型进行分割处理。对于由此得到的候选区域,使用基于Fisher准则的线性判别分析(FisherDiscriminationAnalysis)从中筛选出人脸所在的区域。在该区域内,使用由主元分析(PrincipleComponentAnalysis)导出的重构误差ε,又称DFFS(DistanceFromFaceSpace),结合使用FDA定位携带主要语音视觉特征的嘴部区域。实验中所使用的样本数据来自中国科学院声学所汉语听觉、视觉双模态数据库(CAVSRV1.0)。     

基于示例学习的图像人脸检测技术

描述了一种基于示例学习的方法来检测具有复杂背景的图像中正面人脸的位置。这项技术使用了图像模型聚类的方式构造了人脸模式的分布。针对每一个图像 ,计算图像局部分布与基于分布的模板之间的特征矢量差异。然后基于这个差异 ,应用一个经过训练的分类器来判断图像当前位置是否有人脸存在     

人脸检测方法的研究

目前人脸识别技术已广泛应用于政府、军队、银行、杜会福利保障、电子商务、安全防务等领域,而人脸检测是人脸识别系统中需要解决的一个关键问题,由于人脸模式的多样性和复杂性,导致大量不同的人脸检测方法,总结了人脸检测中遇到的关键问题与难点,并对各种人脸检测方法进行整理归纳,从基于特征的方法和基于图像的方法两个角度介绍了相关算法...     

人脸识别研究综述*

人脸识别是一种重要的身份鉴别技术,具有广泛的应用前景。给出了人脸识别发展历程中的技术特点;根据人脸检测定位、面部特征提取和人脸确认识别三个关键的人脸识别过程,阐述了目前已成熟的核心技术和方法以及这些技术和方法的优缺点;展望了人脸识别未来的研究趋势。     

基于人脸识别技术的研究

随着计算机技术的迅猛发展,人们期望计算机能具有人的视觉功能,然而除了一些专用的视觉系统外,迄今为止,还没有较为成功的通用视觉系统。人脸识别目前的社会需求巨大,几乎各行各业都迫切需要。本文主要对人脸识别技术进行综述,并展望其未来的发展前景。