基于P2DHMM的人脸识别算法

基于隐马尔科夫模型（HMM）人脸识别算法,将改进的伪二维隐马尔科夫模型（P2DHMM）算法应用于ORL人脸库。在VisualC＋＋6．0平台下进行的实验表明,P2DHMM算法在保证较高识别精度的同时,极大地提高了人脸识别速度。     

Android平台人脸识别方法研究

研究直接系统编程实现人脸识别、基于组件技术的人脸识别和基于云计算的人脸识别三种算法.直接系统编程算法可实现基于肤色的人脸检测;基于组件方式应用OpenCV库可实现人脸的检测和特征比较;云计算方式可实现人脸识别、情感计算等功能.研究人员可根据设计要求选择算法,满足识别系统的需求.     

基于自然状态背景人脸图像数据库的建立

为了解决人脸识别算法设计与测试中图像样本背景单一,难以测试算法在自然环境中的识别效率这一问题,采用了分类实践的方法,建立了基于自然状态背景的人脸图像数据库;同时,设计了图像采集系统,实现了多种状态采集模式,使图像数据库状态丰富.该图像数据库建立了多种状态子库,包括姿态子库、光照子库、表情子库、佩戴饰物子库、时间跨度子库,同时还包括了夜间模式下的人脸图像.研究结果表明:该数据库对于设计高效算法,测试算法在不同状态下的鲁棒性具有很大的价值.该成果对于人脸识别算法的研究和开发具有一定的应用和参考意义.     

嵌入式实时人脸识别系统设计

为实现视频监控系统的网络化和智能化,以ARM为硬件平台结合机器视觉库OpenCV设计一种嵌入式实时人脸检测系统。该系统由嵌入式平台采集USB摄像头数据,通过网络将图像传输至PC主机,从而实现实时监控;系统以QT构建交互界面,采用OpenCV人脸Haar特征进行人脸区域检测,Eigenfaces算法进行人脸识别。结果显示:该系统运行稳,成本低,可以实现网络实时人脸检测与识别,识别率高。     

基于距离测度的PCA人脸识别研究

应用主成分分析法对ORL人脸库及YALE人脸库进行特征提取,采用最近邻分类器及5种不同的距离测度进行人脸识别。结果表明:不同的距离测度及累计方差贡献率对PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)人脸识别结果影响较大,在累计方差贡献率分别取0.75,0.8,0.9,0.95的条件下,对于ORL人脸库,曼哈顿距离和闵可夫斯基距离下PCA人脸识别正确识别率随累计方差贡献率增大而呈减小趋势;欧几里德距离和夹角余弦距离下PCA人脸识别正确率随累计方差贡献率增大而先增大后减小;切比雪夫距离下的PCA人脸识别正确率保持不变。累计方差贡献率取0.8,以欧几里德距离作为距离测度的PCA人脸识别算法对ORL人脸库取得最高的正确识别率为96.67%,对YALE人脸库,取得的正确识别率为95.56%,验证了算法的有效性。欧几里德距离是PCA人脸识别正确率最高的距离测度。     

嵌入式人脸识别系统的开发

人脸识别过程中需要处理大量图像特征数据和进行复杂的计算,很难直接在处理能力较弱的嵌入式平台上实现。在Tiny6410嵌入式平台采用OpenCV人脸类Haar特征进行人脸区域检测,PCA降维算法快速提取人脸特征,欧氏距离进行人脸识别,减少了人脸识别过程中的数据量和计算,在嵌入式平台上开发了一套人脸识别系统。识别结果显示:该系统运行稳定,识别率高。     

基于OpenCV组合优化的人脸识别应用平台设计

人脸识别是最符合人的本能且便捷的识别认证方式,在人工智能领域广泛应用,多数的人脸识别的算法很容易受到外界因素的影响,或者要求识别者站在某一固定位置,识别缓慢和准确率不高。本设计实现了一种基于Open CV的人脸识别的应用平台,首先对人的脸部图像进行采集和预处理,通过对算法优化,利用平台的Eigenfaces、Fisherfaces和LBP(local binary patterns histograms)三种用于人脸识别的算法协同多重使用,并在判定人脸识别系统识别到待检测目标的同时再加上限制条件,再结合Qt框架搭建用户界面,实现人脸模块训练和人脸识别的功能。经过测试,系统界面友好,运行稳定,对人脸位置和环境光照变化具有较好鲁棒性,能快速和准确地对人脸实时检测和识别。     

基于混合Gauss模型的鲁棒性人脸识别算法

针对人脸图像受表情、光照、角度变化等因素影响,传统算法难以获得较理想的人脸识别结果问题,提出一种基于混合Gauss模型的鲁棒人脸识别算法.先将每副图像划分成子块,提取其方向梯度直方图特征,并加入子块相应的空间位置信息产生人脸图像的局部特征向量;再采用全部图像的局部特征向量训练混合Gauss模型生成人脸特征向量;最后采用最小二乘支持向量机建立人脸识别分类器,实现人脸匹配与识别.采用ORL,Yale和CIGIT人脸库进行仿真对比测试,仿真结果表明,该算法的人脸识别率高于其他人脸识别算法,对光照、角度、表情等有较强的鲁棒性,且可以获得更快的人脸识别速度.     

基于MatlabGUI的人脸识别教学平台设计

人脸识别是模式识别和机器视觉领域非常重要的一个课题,具有重要的理论价值和广泛的应用场景。采用人脸识别演绎模式识别和机器视觉中一些重要的概念和算法,能够使学生理论联系实际,培养利用理论知识解决实际工程问题的能力。利用Matlab GUI组件,设计实现了能够与用户交互人脸识别教学平台,其中包括图像读写,预处理,特征提取和特征匹配等模块,较好的展示了人脸识别的主要步骤,使学生直观的掌握人脸识别的相关概念、理论和算法。     

基于NSCT和伪Zernike矩的人脸识别

为了提高光照条件下人脸识别系统的识别率,提出了一种非下采样Contourlet变换和伪Zernike矩相结合的人脸识别新算法.该算法首先利用软阈值去噪方法在Lambertian光照模型中提取人脸的光照不变成分,然后计算其伪Zernike矩向量作为人脸的分类特征.在Extended YaleB和CMU PIE人脸库上的实...     

一个面像识别系统的实现

用VC 这类语言实现面像识别算法，工作量很大，如果用MATLAB实现，虽然在图像处理及模式识别方面较为方便，但运行速度慢。针对这个问题给出一种开发方式，在VC 平台上开发系统主控模块及数据库系统，用MATLAB实现基于DCT变换的面像识别子系统，由MATLAB编译成C 动态库源程序，在VC 下修改并编译成动态库，由主控模块调用动态库实现面相识别。该方法具有可以灵活选择识别算法、识别率高、开发方法容易、开发周期短、可移植性强等优点。     

基于网格系统的人脸识别算法的实现

网格计算是近年来逐渐兴起并不断发展的技术，目前广泛应用于分布式超级计算、分布式仪器系统、数据密集型计算和远程沉浸等多个研究领域。常规人脸识别系统中的更新算法都是基于单机的串行算法，在处理大量数据的时候速度慢，效率低，介绍了网格计算在人脸识别系统中的应用，把原来的人脸数据更新串行算法改为并行算法并通过编写MPI并行程序移植到该网格计算平台中运行，实现了原有人脸识别系统中更新算法的分布式处理，增强了系统处理大量数据的能力，以达到提高系统性能的目的。     

基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法

针对目前人脸识别算法的误识率高、 鲁棒性差等不足, 设计一种基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法, 以获得更优的人脸识别结果. 首先对人脸图像进行分块, 提取每个子块的局部特征, 并判别分析提取人脸的全局特征; 然后通过低秩投影选择对人脸识别结果贡献较大的特征组成特征向量; 最后采用最小二乘支持向量机根据“一对多”的原则建立光照人脸识别的多分类器, 并对多个人脸数据库进行仿真实验. 实验结果表明, 该算法可找到最优人脸识别特征子集, 降低光照人脸的误识率, 人脸识别速度得到明显提升, 且人脸识别效果优于其他人脸识别算法.     

利用主元分析识别人脸

简要叙述了人脸识别方法，用PCA算法实现了人脸的识别，并对实验结果进行分析，认为：PCA算法的识别率不是很高，达到78．6％，还需要改进提高，但它对于光照、姿势、是否戴眼镜、脸部表情有一定的鲁棒性。     

基于PCA主成分分析的人脸检测实现与分析

介绍了基于PCA主成分分析的人脸检测原理,提出使用直方图均衡和切割图像的方法弱化非人脸特征信息干扰,提升主成分分析效果.并通过对35幅原始灰度人脸样本进行训练,使用Matlab实现全部分析步骤,并成功通过信噪比阈值判定完成了对样本空间外的人脸图像与非人脸图像的区分.     

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OpenCV的人脸检测与跟踪方法实现

人脸是视频内容中的重要信息,对人脸的检测与跟踪是智能视频分析的一个重要分支。实现了基于OpenCV的人脸检测与跟踪方法。首先计算视频图像的Haar-like特征,然后利用AdaBoost级联分类器进行人脸检测,最后使用基于颜色的Camshift算法实现人脸跟踪。在VS 2010开发平台上调用OpenCV函数库进行C++编程;并使用MFC框架实现了人脸检测与跟踪方法。仿真实验结果证明方法思路合理、计算复杂度较低、鲁棒性较好。     

基于局部正脸合成和两阶段表示的三阶段人脸识别算法

基于两阶段表示的人脸识别算法（TPTSR）识别率高,并且对遮挡、噪声等干扰鲁棒,但是当人脸姿态有较大变化时,TPTSR算法的识别率会明显下降.针对这一问题,提出基于局部正脸合成和TPTSR的三阶段人脸识别算法:第一个阶段,正脸合成阶段,利用提出的正脸合成算法和视点库,将偏转角度较大的测试样本合成相应的正脸,作为新的测试样本;第二个阶段,样本筛选阶段,选择出对最新的测试样本最具表示能力的M个训练样本;第三个阶段,决策识别阶段,用这M个训练样本做人脸识别.通过与经典算法的对比实验证明,提出的3PTSR人脸识别算法能有效解决多姿态人脸识别问题.      

基于云计算的智能人脸识别借阅系统研究

针对目前大多数高校图书馆仍旧使用借阅卡、一卡通等传统借阅系统的现状,提出了构建基于云计算的智能人脸识别借阅系统。相比于在本地设备完成计算的人脸识别系统运算慢、存储资源有限等缺点,系统采用具有高性能计算能力和海量存储能力的云平台。通过采集人脸数据,将收集到的人脸信息上传到云平台,云平台采用二值化、光线补偿、灰度变化、对比度增强等方法进行处理后对人脸特征信息进行保存并备份。当扫描待测人脸时,将人脸信息上传至云端与备份信息进行对比识别。测试结果表明; 基于云计算的智能人脸识别借阅系统具有较好的准确性、实时性、稳定性,降低了本地存储负担和成本、较好的满足了用户的智能化借阅需求。     

Intelligent outdoor video advertisement recommendation system based on analysis of audiences' characteristics

An integrated implementation framework of an intelligent recommendation system for outdoor video advertising is proposed,which is based on the analysis of audiences' characteristics.Firstly,the images of the scene and the people who view the video advertisements are captured by the network camera deployed on the video advertising terminal side.Then audiences' characteristics can be obtained by applying computer vision technologies:face detection,face tracking,gender recognition and age estimation.Finally,an intelligent recommendation algorithm is designed to decide the most fitting video ads for each terminal according to multi-dimensional statistical information of its audiences' characteristics.The experimental results show that the proposed system can effectively improve the audience arrival rate of the video advertisements by an average growth of 27.04%.Moreover,a novel face detection method and a new face tracking method have been proposed to meet the practical requirements of the system,of which the average F1-score is 0.988 and 0.951 respectively.