基于多任务学习的跨年龄人脸识别

为了解决年龄因素影响下的人脸识别问题,设计了一种多任务学习模型,用以进行年龄干扰下的人脸识别.通过卷积神经网络对人脸图像进行全面的特征提取,作为多任务学习的主干部分;使用特征分解模块提取出具有年龄相关信息的掩码层,从而从混杂的人脸特征中分离出年龄信息和身份信息;通过交叉熵损失函数和Arcface函数分别对年龄特征和身份特征进行约束.提出的网络对年龄干扰下的人脸特征具有较好的识别能力.     

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。     

基于图片特征与人脸姿态的人脸识别方法

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。     

基于数据融合的多生物特征身份识别

针对传统的单一生物特征身份识别由于传感器的噪音以及特征的破损、匹配等缺陷,往往不能正确识别的情况,提出了一种基于语音和人脸的多生物特征身份识别方法.分别提取语音特征和人脸特征作为识别的依据,并用神经网络在特征层上进行融合识别.实验证明,这种方法可以充分挖掘特征之间的关系,在同等条件下,具有更高的识别率.     

SFSR-Age:一种基于人脸强语义的年龄识别算法

针对因光照、拍摄角度及图片质量等因素导致的经典深度学习算法难以有效提取人脸特征、人物身份识别准确率难以达到理想精度的问题,提出一种基于人脸强语义的年龄识别算法.首先,通过注意力矩阵增强人脸区域的特征权重,达到提取特征区域的目的;其次,使用级联双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络学习时序帧之间的特征依赖关系,弥补部分特征缺失对识别精度的影响.在人脸数据集IMDB-WIKI和数据集Adience上进行测试,该算法的年龄识别准确率分别达到78.34%和77.89%.实验结果表明,相比于其他基于深度学习算法的方法,该算法在基于图片数据集的人物年龄识别任务上具有更高的准确率.     

嵌入式防疫识别系统设计

设计一种嵌入式防疫识别系统,利用红外测温传感器实现无接触人体测温和人脸佩戴口罩识别.系统选用STM32F103RCT6为控制核心,OPENMV4机器视觉模块,非接触式红外温度传感器MLX90614.该系统具有无接触检测和口罩识别的功能,能有效预防接触和呼吸传播,具有工作稳定、智能化、安全化等优势.     

局部特征映射与融合网络的人脸识别优化算法

针对传统特征提取算法的局限性,提出基于深度神经网络DeepLab v2的人脸识别改进算法。首先,对图像中人脸进行定位,采用DeepLab v2改进网络提取人脸的面部特征,通过加入压缩激励(SE)模块细化多角度纹理特征。其次,采用局部二值模式(LBP)特征映射对目标图像进行补充特征提取,细化纹理结构并减少光照噪声的干扰,提升识别的鲁棒性。最后,进行特征信息融合,采用分类模块对融合特征识别并分类处理。结果表明：对比经典目标检测算法YOLOv1和传统DeepLab算法,改进算法识别出多角度的人脸局部特征,且在正常光照下改进算法的识别精确度分别提高了3.1%和5.9%,在强光照下改进算法的识别精确度分别提高了9.5%和13.6%。     

基于LBP与卷积神经网络的人脸识别

卷积神经网络在人脸识别上有较好的效果,但是其提取的人脸特征忽略了人脸的局部结构特征.为了提取更加全面的人脸特征,提出一种基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)与卷积神经网络相结合的新方法.首先,提取人脸图片的LBP特征图像,然后把LBP图像与原RGB图像结合作为网络输入数据,并且使用随机梯度下降法训练网络参数,最后用训练得到的网络模型对人脸图片进行识别.通过在LFW(labeled face in the wild)人脸识别数据库上的实验表明,在卷积神经网络中加入LBP图像信息可以提高人脸识别的准确率.另外,当增加训练数据时,提出的方法得到的识别率会进一步提高,更说明提出方法的有效性.     

基于深度学习的人脸表情识别研究与应用

人脸面部表情是人机交互和非言语交际的有效方式,对面部表情进行识别并分析,可以获取很多信息,在安全监控、人工智能、军警、心理学等领域有着许多不同的应用。本研究基于深度学习对人脸表情识别进行深入研究,采用Open CV内置算法进行人脸检测,利用卷积神经网络进行面部表情识别,实现对人脸最基本的7种表情包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中立分别进行识别。与传统的人脸表情识别方法相比较,卷积神经网络的识别精度高,训练参数少,在面部表情特征表现明显的情况下,对7种表情的识别精度都能超过70%以上。     

基于改进Retinex与光照补偿的人脸身份识别

为解决不均匀的光照分布影响人脸身份识别的准确率问题,提出了一种无约束光照条件下的人脸身份识别方法.该方法首先基于改进的Retinex理论对人脸灰度图像进行光照预处理;然后对处理后人脸图像中鼻子周围的遮挡阴影区域进行光照补偿;最后利用主动外观模型定位人脸特征点,并选取关键特征点计算人脸身份特征,进而实现人脸身份识别.基于扩展Yale人脸数据库和CMU-PIE数据库进行实验,结果表明所提方法能有效改善人脸图像的光照情况,提高人脸身份识别率.     

人脸自动追踪与识别系统的设计与实现

为快速和准确地识别有关人员的身份,开发了一个具有5个自由度的人脸自动追踪与识别系统．该系统采用人脸肤色模型结合相似度及人脸轮廓来检测和定位人脸,并利用嵌入式隐Markov模型对人脸的特征进行提取和识别．实验结果表明,该系统不仅能自动追踪、定位和识别人脸,而且能实时地将识别结果与人脸数据库进行比对,从而迅速地获得被识别人员的有关身份信息．该系统可用于建筑物入口的监控和刑事侦察等场合．     

基于面部表情和双流网络的驾驶员疲劳检测

提出了一种基于面部表情的驾驶员疲劳检测方法,该方法结合了传统特征提取和双流卷积神经网络.首先,对采集的驾驶员图片进行预处理,使用Dlib进行人脸检测以及人脸特征点定位.然后,根据人脸特征点获取人脸表情感兴趣区域以及嘴部区域,并分别提取Gabor特征和局部二值模式(local binary patterns,LBP)特征...     

一种基于InsightFace算法的课堂人脸识别方法研究

采用人脸识别算法可以快速识别出教室中每个学生的身份,以掌握学生的出勤率信息,从而达到提升教学管理效率,促进教学质量提高的目的.为了克服人脸识别算法应用在课堂环境中识别准确率低的问题,本文提出了一种改进的InsightFace人脸识别算法.该算法基于MobileNet V2网络结构,将带有卷积注意力模块的CBAM-MobileNet网络结构代替InsightFace算法的ResNet人脸嵌入网络,同时采用限制对比度自适应直方图均衡化方法对待识别数据进行预处理,从而提高人脸图像的质量,提升了人脸识别准确率.改进后的算法在LFW和AgeDB-30数据集上测试准确率分别达到98.75%和88.60%,并且使用采集自课堂环境的Smart-Classroom数据集分别对教室中前后排学生的大、中、小三种尺寸人脸进行测试,分别较原算法准确率提高0.1%、2.6%、8.0%.     

基于SVM的人脸识别方法研究

在人脸的特征提取及分类识别实验中,使用K-L变换提取了人脸图像的数字特征,用SVM进行分类识别,对40个人的280幅图片构成的训练样本集构造基于支持向量分量的两个不同核函数的分类器。对这40个人的其他120幅图片构成的测试样本集分类,两种分类器分别取得了9.83%和10.08%的分类错误率,分类器达到了很好的效果。     

基于DenseNet的人脸图像情绪识别研究

针对人脸情绪识别类内差异大,类间差异小的特点,结合学生人脸图像的线上课堂情绪识别的场景,提出多尺度空洞卷积模块提取不同空间尺度特征的稠密深度神经网络模型,实现自然场景下学生人脸图像识别.该模型主要由多尺度空洞卷积和DenseNet神经网络两个子网络组成,其中多尺度空洞卷积由不同空洞率的四分支网络提取不同尺度特征,空洞卷积减小特征图尺寸,减少DenseNet内存资源占用;最后在DenseNet网络中结合Adam优化器和中心损失函数.使用稠密网络的旁路连接,加强情绪特征传递和复用.研究结果表明：基于稠密深度神经网络的情绪识别网络模型能够有效提高情绪分类的准确率,模型对预处理后的FER2013+数据集识别准确率达到93.99%,可为线上教学反馈提供技术支持.     

步态与人脸融合的身份识别方法

为了保持步态识别的优势,克服单一生物特征识别的不足,提高远距离的身份识别率,提出了一种步态与侧面人脸在特征层上融合识别方法.首先利用二向图像矩阵主成分分析,对步态能量图和侧面人脸图分别进行特征提取与降维处理,得到初始特征矩阵,并将得到的初始特征矩阵进行矢量化、特征组合,获得组合特征向量.然后利用多重判别分析法对组合特征向量进行特征融合,获得步态与人脸的融合特征向量,最后采用最近邻法进行身份识别.利用CASIA Dataset B步态数据库对上述方法进行了验证.结果表明,该方法提高了身份识别的正确率,验证了该方法的有效性,为多生物特征识别提供了一种新的方法.     

基于OpenCv的性别识别系统软件的设计

基于OpenCv利用级联分类器和卷积神经网络算法设计完成了一个人脸检测与性别识别软件系统。系统可以对静态图像及视频图像进行人脸检测,若无人脸,提示未检测到人脸;若有人脸图像,框出人脸区域,并进行性别识别。实验结果表明,本系统基本可达到较高的正确识别率和实时识别的要求。     

基于多标签核判别分析的人脸身份与性别识别方法

为解决多标签线性判别分析(MLDA)方法在非线性维数约简方面的局限性,提出了一种多标签核判别分析(MKDA)方法,并将其用于人脸的身份与性别识别中.该方法的基本思想是通过非线性映射将训练样本从输入空间映射到高维核特征空间中,并在该特征空间中进行基于MLDA的数据降维.在身份和性别识别中,首先采用MKDA方法对人脸图像特征向量进行降维,获取判别特征矢量集;其次,为每幅人脸图像赋予一个表征身份和性别的多标签类别矢量;最后,采用减秩回归模型(RRR)描述判别特征矢量与多标签类别矢量之间的回归关系,并利用该模型进行未知人脸的身份和性别识别.AR人脸数据库上的实验结果表明:在人脸身份和性别识别中,MKDA方法的识别率高于传统核判别分析(KDA)方法.     

基于LVQ神经网络的人脸朝向识别方法

为了满足图像和视屏中人脸的位置,朝向和旋转都不是固定的特点,利用LVQ神经网络模型对图像中人脸朝向识别进行研究.实验采用Matlab工具箱进行LVQ神经网络设计,实现对人脸朝向的判断.实验结果显示,LVQ神经网络可以根据输入图像的二值信息,以较高准确率判断该图像的人脸朝向.     

基于形态学小波理论和SVM神经网络的人脸识别

主要研究了快速识别人脸的基本算法,它包括人脸检测和人脸识别两部分.人脸检测部分利用肤色电平的聚类特性和形态学处理检测出准人脸图像,再利用小波特征提取出特征进行人脸认证.人脸识别部分采用支持向量机(SVM)神经网络进行人脸识别.支持向量机神经网络对二类判别具有很强的识别能力.对于N类判别需连续使用N次.该方法识别速度快,且不受发型、头饰、眼镜等的影响.仿真证明了该方法的有效性.