基于EHMM的人脸识别

人脸识别系统从广义上说大致可以分为人脸检测、定位与跟踪,人脸表征,人脸识别,表情/姿势分析,生理分类等五个方面.人脸的特征提取和人脸图像匹配这两部分是最重要的,也是决定人脸识别系统的准确性和效率所在.采用2D-DCT变换进行人脸特征提取和EHMM模型进行人脸图像匹配(人脸识别),并用多样本加权合成的EHMM训练的方法,取得了较高的速度和识别率.     

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.     

基于稀疏编码和机器学习的多姿态人脸识别算法

为改善多姿态人脸识别效果, 设计一种稀疏编码和机器学习相融合的多姿态人脸识别算法. 首先对多姿态人脸进行采集和预处理, 并提取基于稀疏编码的人脸图像特征; 然后采用主成分分析对特征进行处理, 降低多姿态人脸识别的特征维数, 提高多姿态人脸识别效率; 最后采用机器学习算法中的支持向量机建立多姿态人脸识别 分类器, 并采用标准人脸数据库和多姿态人脸数据库对算法性能进行验证. 验证结果表明, 该算法可有效提高多姿态人脸识别正确率, 大幅度减少多姿态人脸的平均识别时间, 取得了比对比算法更优的识别结果, 从而验证了该算法的优越性.     

曲波变换和独立分量分析的人脸识别

为了获得更高的人脸识别率,加快人脸识别速度,提出了曲波变换和独立分量分析相融合的人脸识别算法。首先采用曲波变换对人脸图像进行处理,得到尺度和方向上的曲波系数,并对曲波系数进行加权和融合,然后采用独立分量分析选择对人脸识别具有重要贡献的特征,减少冗余特征,加快人脸分类器的识别速度,最后采用最小二乘支持向量机建立人脸识别的分类器,并采用经典人脸数据库进行仿真分析。结果表明,该文算法的人脸平均识别率超过了95%,平均识别时间完全可以满足人脸在线识别要求。     

基于最佳鉴别特征和相关向量机的人脸识别算法

为了获得更高的人脸识别正确率,满足人脸识别的实时性,提出一种基于最佳鉴别特征和相关向量机的人脸识别算法.首先,采用小波变换对人脸图像进行降噪预处理,提取人脸的多方向、多尺度Gabor特征;然后采用核主成分分析对人脸的Gabor特征进行筛选,找到对人脸识别结果影响较大的最佳鉴别特征,有效降低特征数量,去除特征间的冗余信息;最后采用相关向量机对最佳鉴别特征向量进行学习,建立人脸识别的多分类器.选择标准人脸库与经典人脸识别算法进行对比实验,实验结果表明,该算法的人脸平均识别率得到大幅度提高,人脸平均识别时间远少于经典人脸识别算法.     

人脸识别综述

在生物特征识别中,人脸识别是最自然、最直接和最友好的手段,对人脸识别的研究具有很高的理论意义和实用价值．本文对人脸识别中的常用算法进行了回顾,并且对正面人脸识别中的两个主要研究热点——人脸光照补偿和人脸小样本问题进行了讨论．     

单训练样本视频监控俯视人脸识别研究

近年来视频监控已普遍应用于各行各业,因此基于监控视频人脸识别也成为了智能监控系统中重要的研究领域.然而,由于监控视频人脸通常是非正面人脸,传统性能优良算法应用于视频人脸识别时,其性能也明显降低.同时,单张训练人脸问题在监控视频人脸检测和识别是一个普遍问题.因此为了能有效地提高单训练多姿态人脸识别的正确识别率,文章提出了一种基于三维建模技术的人脸识别算法.该算法先由一张二维高清正面人脸生成一个三维人脸模型,然后再进一步在该三维人脸空间里产生多种姿态的人脸模型,并由此获得多张相应姿态下的二维虚拟人脸,最后利用原始正面样本和所得到的虚拟人脸来构筑训练人脸库.该算法用SCface视频监控人脸库中加以验证,与传统的PCA和LDA算法相比,该算法对监控视频人脸的识别率提高了13%.由此表明,文章介绍的算法是一种有效的人脸识别算法,能有效地提高对俯视人脸的识别率.     

人脸检测与识别

人脸是人主要的身份特征之一,人脸识别在信息管理、身份验证、视频监控、机器视觉等领域有着重要的实用价值.本文以中央民族大学信息工程学院本科生人脸数据库为背景,从应用的角度出发,开发了基于人脸识别的学生身份确认系统.整个系统主要分为图像预处理、人脸检测和人脸识别三个部分.图像预处理包括图像大小归一和图像灰度均衡;人脸检测采用Harr分类器;利用PCA（主成分分析）获得投影矩阵和维数适中的能够表征人脸的特征向量;基于最近邻原则,进行人脸匹配.系统测试结果表明,该系统能够完成基于人脸识别的学生身份信息查询功能.     

低秩鲁棒性主成分分析的遮挡人脸识别

为了提高遮挡人脸的识别效果,提出了低秩鲁棒性主成分分析的遮挡人脸识别算法。首先采集人脸图像,并进行相应的预处理,然后采用鲁棒性主成分分析对人脸样本进行分解,并建立人脸图像训练样本和测试样本的低秩矩阵和误差矩阵,最后根据误差矩阵对人脸识别进行加权和识别,并采用经典人脸数据库进行仿真实验,结果表明,低秩鲁棒性主成分分析的遮挡人脸识别率得到显著提高,降低了遮挡人脸的误识率,具有更优的鲁棒性。     

人脸识别技术的研究

人脸自动识别问题近年来受到了各国研究人员的普遍关注。在总结前人研究成果的基础上,本文分类论述了人脸自动识别课题中的常用方法,并分析了它们的优缺点。根据被识别图象的来源,人脸识别技术可分为2类:静态人脸识别和动态人脸识别。本文首先介绍了静态人脸识别中所用到的算法,然后对动态人脸识别系统进行了初步的探讨。     

人脸三维模型与识别

人脸三维模型与识别技术 ,是将贝叶斯统计识别理论应用于立体人脸识别 ,给出了基于DSP的立体人脸识别系统设计方案     

人脸识别技术的研究

人脸识别技术研究作为对人身份鉴别研究的重要方面,目前已经提出了许多的识别方法,取得了一定的研究成果。本文就人脸识别技术的一些研究方法进行综述,讨论人脸识别的关键技术及其应用和发展前景。     

基于图片特征与人脸姿态的人脸识别方法研究

针对人脸识别中在非限定条件下（如背景、光照等因素发生变化时）人脸多角度多姿态识别精度低的问题与现有基于识别模型的方法无法快速更新人脸类别,提出了基于图片特征与人脸姿态的识别方法,通过对人脸姿态的识别,最大程度的匹配人脸数据库中的人脸信息,使用VGG16卷积神经网络训练模型提取图片特征,生成特征向量,再使用支持向量机分别训练提取出的特征,与人脸数据库中信息进行比对,从而精确识别人脸。通过在Pubfig与FERET人脸库上实验结果表明,所采用的算法精度较高。     

人脸识别系统的设计与实现

随着社会信息化、网络化的发展,自动身份认证逐渐成为一种趋势,人脸识别以其特有的便利性成为当前研究的热点.在学习前人的图像处理技术基础上,综合考虑各方面条件,在算法上采用人脸识别领域中的HAAR方法对人脸进行检测,采用PCA方法进行人脸特征提取;在图像显示上采用JavaWeb开发的SSH框架对图像进行处理,将C++图像处理的便利条件和Java Web开发的友好效果结合起来.最终实现的功能是:从人脸图像库中找出与上传人脸最相似的前三个人脸图片,并显示他们的信息.     

基于遗传算法的支持向量机人脸识别技术

人脸识别身份验证技术是目前一个非常活跃的研究课题.文章针对人脸识别系统涉及到的人脸特征提取、识别验证等环节,利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,并提出用支持向量机与遗传算法相结合的新型算法进行分类识别,利用遗传算法自动选择最优的核函数参数,将以上方法相结合的新型人脸识别方法的实验结果表明,该方法所得参数确定的SVM具有较优的识别率,其整体性能优良.     

面孔认知：概念、问题及其研究进展

 面孔识别是人类社会生活的重要功能,也是一个复杂的信息处理过程;它既是人工智能、机器视觉、模式识别、测谎领域的重要研究内容,也是认知心理学、认知神经科学、社会心理学等领域的重要研究方向.通过数字图像或者视频来完成自动面孔识别和辨认,是计算机科学领域的一个新的研究方向;而如何理解和解释大脑是如何处理面孔（特别是人类面孔）的研究,也是认知神经科学一个非常重要的领域.该文主要介绍了面孔认知的基本概念、研究的主要问题及相关领域的研究进展;具体从面孔认知模型、面孔特异性研究、面孔倒置效应和熟悉度效应几个方面,回顾了该领域内的一些重要研究成果,并对面孔认知研究的新方向,意识下面孔认知研究和面孔微表情认知研究提出了展望.     

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．