基于特征脸的人脸识别系统的研究

人脸识别技术是通过分析人脸图像,并从人脸图像中提取有效的识别信息,用来辨认身份的一门技术。文章阐述了基于特征脸的人脸识别的基本算法,并对该方法进行改进,最后对其进行了仿真。该方法主要通过求出人脸图象与数据库中的特征脸空间距离来进行人脸的识别和分类,做到了快速准确地识别人脸。     

基于特征脸的人脸识别系统的研究

人脸识别技术是通过分析人脸图像,并从人脸图像中提取有效的识别信息,用来辨认身份的一门技术.文章阐述了基于特征脸的人脸识别的基本算法,并对该方法进行改进,最后对其进行了仿真.该方法主要通过求出人脸图象与数据库中的特征脸空间距离来进行人脸的识别和分类,做到了快速准确地识别人脸.     

基于OpenCV 的嵌入式人脸识别门禁系统设计

针对传统门禁系统“认物不认人”的使用缺陷和安全隐患,本文设计了一款基于人脸识别技术的门禁管 理系统。其搭建的嵌入式开发平台选用S3C2440B 为微处理器,WinCE6.0 为操作系统。同时系统移植了OpenCV 视觉 函数库,调用AdaBoost 及PCA 算法的相关库函数完成人脸图像的检测与识别并最终将识别结果作用于门锁的开关控 制。相比于传统的门禁管理系统,本设计更为安全方便、自动化程度更高,同时也给用户带来更为轻松便捷的使用感受。     

基于统计特征和小波分解方法的人脸识别研究

计算机的自动人脸识别是当今研究的热点和难点,并且在安全系统和商贸系统等领域有着广泛的应用。论文介绍了用于人脸识别的基于统计特征的方法和基于小波分解的方法,并对每种识别方法进行分析与比较,总结了影响人脸识别技术应用的关键因素。     

基于LNMF分解的人脸识别

人脸识别在模式识别领域的发展和应用方面都有着重要意义,目前是一个非常活跃的研究方向。在基于子空间方法的人脸识别中,提出用局部NMF方法提取人脸子空间特征,该方法能够提取图像的局部特征信息,有利于提高人脸识别率。文章将Bagging思想用于神经网络,进一步提高神经网络的分类准确率和泛化能力。     

人脸识别技术在ATM上的应用

针时目前银行系统中ATM自动柜员机存在的不安全因素,在现有的ATM自动柜员机上,增加人脸识别功能模块,将生物识别技术与ATM系统结合.本文介绍了人脸识别技术,并给出整个系统软硬件设计方案和所采用的PCA人脸识别算法.     

基于神经网络集成的多视角人脸识别

人脸在图像深度方向上发生偏转时,即使同一对象的人脸图像也会发生极大的变化。在此,将神经网络集成应用于多视角人脸识别,所用的人脸特征通过多视角特征脸分析获得。为每一视角的特征空间各训练一个神经网络,并利用另一个神经网络对其进行结合。利用训练好的神经网络集成进行识别时不仅不需进行偏转角度估计预处理,而且还可以在给出识别结果的同时给出角度估计信息。实验结果表明,该方法的识别精度高于根据精确的偏转角度估计信息挑选最佳单一神经网络所能达到的效果。     

一个快速人脸识别系统

本文提出了一个基于分布式数据库方式的快速人脸识别系统,该系统针对大规模的人脸数据库因其特征计算复杂,耗时,采用分布式并行计算的方法有效的降低了系统计算时间,提高了系统响应时间。通过实验我们看出该系统较原有的单一的人脸数据库具有识别快速,检索精度不变的优点。     

基于C＋＋群组视频会议软件系统设计与实现

本文在分析和研究传统的以文本聊天为主要内容的商业软件的基础上,借助C／S软件模型,利用socket、directshow等技术,实现向时兼顾视频聊天和文本聊天的双重功能。该系统的关键主要体现在有关视频聊天的部分,包括视频捕捉、视频编码压缩、视频通信以及视频解码,通过对整个流程的综合,最终实现视频会议的功能。     

基于人脸识别的考勤签到系统实现

将人脸识别技术与考勤签到结合起来,不仅在高校课堂中使用方便快捷,同时能满足稳定性和确定性等专业技术指标的要求.基于这种思想,设计并实现了一个基于Android平台的刷脸考勤系统.通过使用Face++视觉服务平台提供的信息云端处理和存储功能,处理由Android手机摄像头采集到的人脸图像数据,从而实现人脸识别和学生签到考...     

iOS平台下人脸识别系统设计与实现

在iOS平台上开发了一款人脸识别系统,借助OpenCV函数库实现了基于Haar-like特征和AdaBoost算法的人脸检测。提出了主成分分析和线性判别分析相结合的人脸识别算法,既避免了主成分分析方法对图像信息不分主次、忽视类别信息的缺陷,又降低了线性判别分析算法高运算量导致的大误差、小样本的局限性。实验结果表明该系统的识别效果良好。     

多用途人脸识别系统的设计与实现

人脸识别技术是近年来研究的一个热点,众多的人脸识别系统应运而生。提出了一种多用途人脸识别系统,可用作实际环境中智能监控,也可用作实验室环境下的算法测试。该系统整合了人脸检测、正则化、识别等模式识别处理技术,可以在复杂环境下实时、鲁棒地进行人脸识别。系统设计过程中引入了BioAPI国际标准,实现了对相关行业标准的兼容性,便利了算法及系统的实用化。     

C++ Builder 环境下数据采集系统的设计与实现

基于PCI-2300多功能数据采集卡，在C＋＋Builder开发环境下，运用多线程技术，给出了合金铸造过程中温度、线收缩、热裂等参数的采集系统的设计。该系统具有对合金铸造过程中的温度变化、线收缩率等参数进行实时采集、保存、图像显示、输出MS Office报告等功能。     

低照度条件下超分辨率人脸图像采集系统设计与实现

在计算机技术高速发展的时代,多平台计算机视觉库随之产生。OpenCV作为一种开源代码的计算机视觉库,以可兼容多平台、接口广泛的特点被广泛运用各个领域。在低照度条件下,会出现光照环境差异过大或光线不足等情况,导致传统图像采集系统不能采集高质量的人脸图像,局限性较差。提出基于OpenCV在C 环境配置下运用三维人脸识别技术算法,设计一套低照度条件下超分辨率人脸图像采集系统。实验证明,该设计方案具有实时(对焦速度快)、快速(单张采集0.05秒)、准确(面部识别率99.3%)等特点,能够充分满足低照度条件下超分辨率人脸图像采集的需求。     

Cross-pose face recognition based on partial least squares

The pose problem is one of the bottlenecks for face recognition. In this paper we propose a novel cross-pose face recognition method based on partial least squares (PLS). By training on the coupled face images of the same identities and across two different poses, PLS maximizes the squares of the intra-individual correlations. Therefore, it leads to improvements in recognizing faces across pose differences. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

基于人脸识别技术的身份甄别辅助系统设计与实现

人脸识别技术广泛应用于反恐、公共要地安全防范、门禁、出入境控制、金融支付安全、物联网、考勤等领域,解决了身份验证问题,是理想的身份甄别方法.本文所涉及与实现的身份甄别辅助系统采用先进实用、技术难度大的主动近红外图像方案,攻克了人脸识中技术难题.既可以对人脸进行检测识别,又可以锁定目标嫌疑人,提供主动性报警;同时还可以对监控出中现的人员进行连续全天候的实时抓拍、记录、对比分析,自动生成身份甄别报告;是保密、安全、方便的身份甄别手段.     

基于C＋＋ Builder的虚拟仪器的设计

介绍了在Windows 2000/XP环境下,以C＋＋Builder为开发工具,利用F-24U示波器提供的软件接口,采用静态调用动态链接库的方法,对F-24U进行了二次开发,设计出了多功能虚拟仪器。该虚拟仪器具有波形显示、存储、打印、回放和模拟量测量等功能。最后详细介绍了在C＋＋ Builder下采用多线程技术实现数据采集与显示的方法。     

基于DM6437的Adaboost人脸检测算法的设计与实现

研究并实现了基于DM6437的Adaboost人脸检测算法。在对相关的人脸检测算法研究的基础上,选择了适应能力强、错误率小的Adaboost算法,通过对输入样本进行Harr特征提取,从中选出最优的Haar特征,然后将训练得到的Haar特征转换成弱分类器,再将弱分类器优化组合成强分类器,最后形成级联强分类器用于人脸检测。通过OpenCV在计算机上仿真实现该算法,完成了Adaboost人脸检测算法的DSP程序设计,在DM6437硬件平台上实现了人脸实时检测功能。结果表明,运用该算法能够有效地进行人脸检测,可用于工程实践。     

A Multi-View Face Recognition System

In many automatic face recognition systems,posture constraining is a key factor preventing them from application.In this paper a series of strategies will be described to achieve a system which enables face recognition under varying pose.These approaches include the multi-view face modeling,the threschold image based face feature detection,the affine transformation based face posture normalization and the template matching based face identification.Combining all of these strategies,a face recognition system with the pose invariance is designed successfully,Using a 75MHZ Pentium PC and with a database of 75 individuals,15 images for each person,and 225 test images with various postures,a very good recognition rate of 96.89% is obtained.     

基于ARM的人脸识别门禁系统设计

针对现有门禁系统因采用IC卡、射频卡等考勤方法存在"认卡不认人",采用指纹虹膜等生物识别技术存在指纹容易损伤等问题,设计了一套基于ARM的人脸识别门禁系统。该系统采用S3C2440B芯片为处理器、USB摄像头作为视频采集设备,自动搜索人脸进行拍照;采用基于PCA的人脸识别算法对采集的人脸图像进行识别,若为非法入侵人员则发出报警声,并通过GPRS技术发短信通告系统管理员采取安全防范措施。测试结果表明,该系统在严格的测试环境下能够准确高效地识别出人脸,平均识别率达95%以上。