人脸识别系统中活体检测技术

人脸识别技术是生物识别技术领域内的一个分支,是继指纹识别之后最受关注的一项生物技术,但是目前也出现伪装人脸行为进行欺诈,这种对合法用户人脸的假冒行为已经成为人脸识别与认证系统的重要威胁。当前活体人脸检测技术主要集中在人脸细微动作、3D人脸重建、红外人脸检测三领域的研究上,该文主要浅析这三类检测技术的原理,并总结分析了各技术的特点及优劣。     

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。     

人脸检测与识别技术综述

人脸的检测与识别技术因其巨大的应用价值及市场潜力,引起各方面的关注,已经成为图像工程和模式识别领域的研究热点。文章在回顾人脸检测与识别技术发展历程的基础上,对人脸检测与识别的多种相关技术作了介绍与评论,并讨论了该技术的最新发展方向及其国内的发展情况。     

彩色图像中复杂背景的多人脸检测

人脸的检测和识别是一个非常复杂的问题,对它的许多规律和规则进行显性的描述是相当困难的。该文提出利用图像的彩色信息以及人脸的基本特征信息来进行人脸粗检测,从而大大缩小了神经网络检测区域,提高了人脸检测速度。实验证明该方法可以有效地运用于多人脸、不同尺寸、表情姿态、复杂背景的情况,具有较好的检测结果。     

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AdaBoost分类器和特征脸的人脸检测与识别

本文在人脸检测与识别技术理论研究的基础上,提出了一种有效的人脸检测与识别机器学习方法.该方法采用了海尔特征级联的AdaBoost分类器进行人脸检测,使用了特征脸的主分量分析法进行人脸识别.实验结果表明该方法能较快地定位并跟踪人的脸部,然后通过比较人脸数据库能较好地识别出待检人物的身份.     

基于运动检测和小波分析的视频图像人脸检测

人脸检测是所有人脸处理系统的基础,而视频中人脸检测问题更具有其特殊的意义。结合运动检测和小波分析技术,提出了一种快速的、具有良好鲁棒性的人脸检测方法。首先基于运动检测得到包含人脸对象的运动区域——人脸图像;然后应用小波分析良好的时频局部化特性和多分辨率特性对运动检测定位的人脸图像进行降维处理,同时得到体现人脸特征的小波系数候选本征脸;最后结合人脸的面部特征及形状分析进一步对结果进行验证。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性。     

人脸识别及其在公安工作中的应用研究

目前计算机视觉最多且最受欢迎的应用之一就是人脸识别。针对人脸识别的3个过程——人脸的检测、人脸面部特征的定位、人脸的比对,人脸识别所用的主要技术包括人脸检测与跟踪技术、面部关键特征的定位及人脸2D形状检测技术、人脸确认与识别技术。由于人脸识别技术具有方便、易为人接受、不易伪造等优点,可用于身份认证、视频监测及视频资料检索分析等方面,随着其技术的成熟与发展,在公安工作中越来越得到广泛的应用。     

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。     

基于肤色的人脸检测算法研究

文章提出了一种基于肤色的彩色图像人脸检测算法。该算法会对输入图像进行尺寸归一化及光线补偿,综合利用2种色彩空间对预处理后的图像进行二值化操作。在肤色分割的基础上去除噪声,并结合多种有用信息,对肤色区域进行了判定,最终识别出人脸区域。它的主要优点有对人脸的姿态不敏感、检测速度快等。在多人脸检测方面,该算法运用区域分割的方法对多个人脸进行有效检测。实验结果表明,该算法是可行有效的。     

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．     

一种改进的Adaboost算法的人脸检测分类器

针对人脸检测中单一分类器检测非常耗时,而且没有考虑到检测后提取标准人脸对后续工作(如识别)等问题,提出了运用Adaboost算法,采用正面人脸和人眼两个特征作为分类器,首先用Cascade算法筛选出输入图像中最有可能是人脸的区域,然后根据以正面人脸和人眼为特征的分类器检测人脸区域,并根据检测出来的人眼距离和角度对人脸进行精确的定位.同时针对实际的图像中人脸常常存在一定倾斜,从而影响后续的人脸的识别率这一问题,采取了根据人眼的位置对倾斜图像进行修正.实验结果表明改进的算法能够在保持一定运算速度的基础上取得准确的人脸,具有较好的实用性.     

基于离散隐马尔可夫模型和奇异值特征的人脸检测

该文提基于离散隐马尔可夫模型（HMM）和奇异值特征的人脸检测方法。这一算法包含2部分工作,首先提出了基于离散隐马尔可夫模型和奇异值特征的正向端正人脸检测方法,然后将该算法扩展到检测任意旋转角度的人脸。扩展算法首先计算当前位置子图像窗口的奇异值特征,将该特征向量经过识别各个旋转角度人脸的HMM模型,得到该子图像窗口的旋转角度,再经过旋正,重新送到识别正面端正人脸的HMM模型,由此确定该子图像窗口是否为人脸,对一个由43幅集体照片组成的正面人脸图像集进行测试,共检测到484人中的425人,检测率为87。8％;而多角度旋转人脸图像检测率为75．1％,实验结果表明,该方法具有良好的检测性能。     

快速人脸检测技术在证件照中的应用与研究

在人脸识别应用中,经常会应用到证件照图像,要对其进行识别处理,就先要进行人脸捡测.与普通图像不同的是,有些证件照图像本身已经接近人脸检测结果要求,有些可能是半身照,证件照的许多共有特征可以在人脸检测过程中起到很好的辅助判别作用实现快速检测,并不需要使用复杂的算法就可以取得较好的检测效果.经过研究与实验,本文针对证件照图像设计了一种基于肤色分割的快速人脸检测算法,利用证件照的特性取得快速准确的检测结果.     

基于TLD改进的人脸检测跟踪算法

机器学习和模式识别技术目前在军事以及日常生活中应用越来越广泛,该文主要是基于TLD（Tracking Learning Detection）算法的改进完成人脸检测后的自学习与跟踪。TLD算法是一个高效的检测、在线学习、跟踪的系统,其主要是由三部分组成,学习器,跟踪器,检测器当输入一段视频序列后,同时送入三个部分,当观测到物体的外部特征时检测器对其进行定位,而且修正跟踪器也是其功能之一;跟踪器利用帧到帧变化的运动信息跟踪目标：学习器对检测器进行评估并且更正避免发生同样的错误。跟踪器主要是应用金字塔光流法,而学习器是通过随机森林算法完成在线实时学习。该文的创新之处就是摒弃原TLD算法的通过鼠标选择感兴趣区域的初始化．而采用基于OpenCV的harr特征人脸检测进行初始化。即当在第一帧第一张人脸检测后便对其进行自学习与跟踪。     

深度人脸伪造与检测技术综述

由于现有深度人脸伪造软件通常是开源的或者被封装为APP免费分发，导致了虚假视频的泛滥。因此开展针对深度人脸伪造检测技术的研究就显得尤为重要。目前，深度人脸伪造及检测技术正处在快速发展时期，各种相应的算法也在不断更新迭代。本文首先介绍了深度人脸伪造和其检测技术的代表性算法并给出简要分析，其中深度人脸伪造技术包括身份替换、面部重演、属性编辑、人脸生成等，检测技术包括图像级伪造检测技术和视频级伪造检测技术。然后归纳总结了常用的深度人脸伪造与检测数据集及不同算法的评估结果，最后讨论了伪造技术及其检测技术目前面临的主要问题及发展方向。     

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。     

人脸检测技术浅析

文章介绍了人脸检测技术的基本概念和静止图像中人脸检测的基本算法,并对人检测技术的发展现状进行了评述。     

人脸检测技术浅析

文章介绍了人脸检测技术的基本概念和静止图像中人脸检测的基本算法,并对人检测技术的发展现状进行了评述.     

人脸与步态识别技术在人物识别与追踪领域的应用

对人脸和步态识别技术进行回顾与综述,展示其优点与不足.由于单个特征的生物识别系统只能从局部得到有限的性能提升,需要尝试运用多种特征的融合来提高算法的识别性能.通过阐述当前人脸与步态识别融合技术在人物身份识别领域中的研究概况,并对不同方法进行了比较,从而展示融合技术带来的性能提升效果.最后展望了生物特征融合技术在人物身份识别与追踪领域的下一步研究方向.