人脸检测方法研究

人脸检测是人脸识别的前提,同时在安全访问控制、视频监控、基于内容的检索等领域也有着广泛的应用。人脸相关的应用和研究受到越来越多的重视,本文通过对人脸检测方法的研究,证明各种方法的融合是今后人脸检测的主要方向。     

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.     

基于黄金分割的人脸检测算法

人脸识别技术是生物特征识别的一个重要分支,但在人脸识别过程中往往存在稳定性差、不易识别等问题,这些问题大多发生在识别的检测环节.基于黄金分割对人脸的眉、眼、耳、鼻、口五官进行划分,抓取主要特征,提出基于黄金分割的人脸检测算法,并通过Biometrics Ideal Test人脸数据库和FDDB人脸数据库进行对比试验.结果表明:基于该算法构建的检测框架稳定性好,对不同角度或in the wilds的人脸有较好的检测性能和较快的检测速率.     

基于OpenCV的人脸检测系统设计与实现

在生物特征识别技术中,人脸识别不同于指纹识别,人脸识别是最自然、最直接、最友好的识别方法。人脸检测和识别在身份认证、视频监控、公安系统等领域有着广泛的应用。本文利用OpenCV中提供的Boosted Cascade算法进行人脸识别,结果表明识别效率较高,效果好。     

人脸识别方法综述

追随人脸识别技术发展的历史,从人脸检测、人脸特征提取和人脸识别验证这三个关键步骤,颇为细致地阐述人脸识别已经取得的方法和研究成果;并展望了人脸识别的研究发展趋势,给出了人脸识别中需要解决的关键问题.     

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.     

人脸识别关键技术及面临的问题

对人脸识别技术的整体框架进行了简要的描述,并对人脸识别的两个关键环节,即预处理和人脸检测定位问题进行了探讨,同时对当前存在的关键问题进行了总结。     

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.     

部分遮挡人脸的检测技术分析

生物识别技术是计算机技术的一个新的应用领域,人脸识别成为生物识别中的一个热点问题,人脸检测是人脸识别的前期重要工作部分。现有的人脸检测算法多是针对简单背景下只有一个人验的图像进行的,对部分遮挡人脸的检测很少研究。文中提出局部遮挡人脸恢复的属性关系图方法．通过对较复杂背景下10幅图像实验（包括遮挡人脸和非遮挡人脸）,该算法对非遮挡人脸的正确检测率为98％,对遮挡人脸的准确检出率为62％。该算法对部分遮挡人脸的检测有一定的指导意义,但需要进一步的实验和提高准确检出率。     

浅谈人脸识别技术

人脸识别技术（Face Recognition Technology，FRT）是近年来模式识别、图像处理以及计算机视觉等领域的热点研究课题之一。本文重点对现有的人脸检测与识别方法及研究进行总结，分析和比较各种识别方法优缺点，讨论了其中的关键技术及发展前景。     

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．     

人脸检测技术现状与发展研究

人脸检测是人脸自动检测和识别系统的一个关键环节,人脸检测技术已经成为图像处理与模式识别领域研究的热点问题。文章首先介绍了人脸检测的研究背景与主要工作,其次分析了国内外的研究领域现状及检测的研究难点,然后对人脸检测的研究内容及其主要方法进行简要讨论,最后提出了该领域存在的问题以及对研究前景的展望。     

人脸检测关键算法分析

人脸检测问题研究具有很重要的意义,可以应用到人脸识别、新一代的人机界面、安全访问和视觉监控以及基于内容的检索等领域,近年来受到研究者的普遍重视。本文简单介绍了人脸检测算法的基本原理及国内外的研究情况,着重介绍了人脸检测的各种方法,并对各种方法的优缺点进行了分析和比较。     

基于肤色信息的人脸检测系统

人脸检测作为人脸识别的重要组成部分,因为其巨大的应用价值和市场潜力已经成为热点研究领域。本系统在Matlab平台上实现了一种基于肤色的人脸检测算法。经测试,本系统的识别正确率可达到93％以上。     

人脸识别方法综述

对人脸识别技术的研究内容与应用背景作了简单回顾,对基于几何特征、基于统计特征和基于连接机制的三类用于静态正面人脸的表征和识别的方法进行了综述,并分析了人脸识别研究的主要发展方向.     

基于肤色特征的人脸检测

人脸检测在人脸识别过程中是最基本的处理,如果检测方法不当,会使识别过程崩溃,人脸检测在人脸识别中很重要。人脸模式是很复杂的,而且易受外界干扰,常见的人脸检测算法一般都具有计算量大、速度慢、误报率高的弱点,文中使用基于YCbCr颜色空间的肤色模型检测方法进行人脸检测,解决了计算量大的问题,并使用形态学理论对图像做了后续处理.     

基于最小最大概率机的彩色人脸检测

在生物特征识别领域,人脸识别已经越来越引起了人们的广泛注意．人脸检测在人脸识别系统中是非常重要的．其检测效果将最终直接影响后边的识别．在本文中,我们提出了一种基于最小最大概率机的彩色人脸检测方法．首先对输入图象利用肤色模型对人脸进行初定位．形成肤色区域,达到缩小搜索空间的目的．此结果作为候选人脸区域输出．将大量非人脸的子窗口去除,剩余的子窗口将通过使用基于最小最大概率机分类器进行判别验证．实验证明,本方法在确保有效的检测出复杂背景下的人脸图像的同时,具有很好的实时性．     

基于DSP的自动人脸识别门禁系统设计与实现

基于DSP构建的自动人脸识别门禁系统具有超高速、高性能、高可靠性的优点,本文用Adaboost统计学习方法进行人脸检测和用非线性SVM分类器进行人脸验证,然后用PCA算法和SVM进行识别,最后根据识别结果,判断用户是否合法,控制门的开关.     

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。     

肤色信息在人脸检测中的应用研究

随着视频监控系统的快速发展,智能视频分析技术已经广泛地用于人员跟踪与识别、人员身份认证和行为识别等领域。肤色信息是彩色人脸图像最显著的特征,且具有相对稳定性,常被用于人脸检测。该文通过彩色图像描述常用的颜色模型,给出了利用肤色信息进行人脸检测方法的流程,最后通过仿真实验讨论了利用肤色信息进行人脸检测的方法。实验结果表明利用肤色信息可以较好地检测出人脸区域,能够为后续的人脸特征提取和识别奠定良好的基础。