基于小波变换的人脸图象特征的边缘提取算法

人脸图象识别是模式识别、计算机视觉和人工智能领域的一个热点,而人脸图象的特征提取又是人脸图象识别的关键步骤.小波变换以其多分辨率分析和多通道分解的独特分析方法在图象处理领域中有着广泛的应用.文章利用二进小波变换多尺度的特性,结合一些常规的边缘提取算法,在人脸图象特征的边缘提取方面取得了令人满意的结果,实验表明是一种有效的人脸图象特征边缘提取算法.     

一种基于多视点图象的可变姿态人脸识别系统

本文报告了一种多姿态人脸图象识别原型系统，它不同于现在系统和方法，该系统可工作在合作对象下允许姿态变化（存在图象平面内旋转和深度方向上旋转，限于双眼可见）的人脸图象识别。由于对成象条件有放松，故可望应用于身份验证、保安和视频会议等领域。对姿态可变条件下的人脸特征检测、姿态估计、识别建模以及基于模板相关的匹配等技术进行了深入研究，分析了光照、姿态及分辨率变化等因素对识别的影响程度。实验结果表明，对于     

一种基于身份证图片库的人脸识别方法

在许多刑事案件侦察过程中,警方一般都可以获得犯罪嫌疑人的图像资料。但通过图像资料获得犯罪嫌疑人的自然情况是一个困难而重要的侦察步骤。因此,本文探讨了一种基于身份证图片库的计算机人脸自动识别方法。该方法主要分为图像锐化、边缘检测和图象识别三个过程。并且,在一些具体的案例中得到了应用,应用效果良好。     

DNA指纹图谱与数据库管理系统的建立及其应用

本文在计算机上建立ＤＮＡ指纹图与之对应的生物个体的照片与文字档案，通过抽取ＤＮＡ指纹图的特征向量，用微机图象识别系统来进行图象识别和对象查询、为方便档案 管理，将硬件和软件系统做了合理配置。     

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.     

真彩色人脸的三维建模

结合距离相机获取人脸空间信息的精确性和数码相机获取人脸颜色信息的方便性，提出了一种彩色人脸的三维建模方法．首先，通过人脸的空间坐标信息和人脸颜色信息进行匹配，得到相应空间采样点的颜色信息；然后，进行采样点之间的插值，重建三维人脸的平滑表面．试验表明，这种方法是可行的，彩色人脸的三维模型的结果令人满意．     

基于可变形部件模型的驾驶员人脸检测

交通监控中车辆驾驶室内环境较为复杂,如光线暗、遮挡、分辨率低等,现有的人脸检测方法效果不佳.提出了一种基于可变形部件模型的驾驶员人脸检测方法.通过提取聚合通道特征（局部二值模式和梯度方向直方图）,得到候选人脸目标.基于监控图像中车牌与驾驶员人脸的相对位置存在比较固定的模式,将车牌与驾驶员人脸看作是可变形部件模型中的两个部件,用于验证车牌和候选目标相对位置关系的合理性,从而确定驾驶员人脸的位置.实验结果表明提出的方法提高了检测准确率和综合性能指标,有效地滤除了人脸虚警,且召回率影响较小.      

基于人脸检测与跟踪的智能监控系统

针对现有视频监控系统的缺陷,提出一种新的基于人脸检测与跟踪的智能监控系统.利用对称差分算法,自动检测场景中的运动区域,限制搜索范围;然后利用BP神经网络对肤色进行识别,获得候选人脸区域,该方法比固定阈值肤色检测方法具有更强的环境适应能力;经过人脸验证,最终定位图像中的人脸;对检测出的人脸,提出了新的基于肤色信息和维护运动人脸缓冲池的方法,主动跟踪目标人脸.依据检测出的人脸信息和当前的日期、时间,建立相应的监控信息标注数据库,以供后期查询.实验表明,该系统能够实时可靠地检测、跟踪运动人脸,满足特定的监控要求.     

用于人脸识别的人脸图像标准化算法

人脸图像的标准化，作为人脸图像预处理过程，是计算机人脸识别中很重要的一个环节。论文给出了一种改进的人脸图像标准化算法。该算法首先利用人脸图像的垂直灰度投影曲线确定脸的左右边界；接着根据人脸图像的水平灰度投影曲线来确定眼、嘴的位置；然后依据确定的眼、嘴以及脸的左右边界这些参数对图像进行剪裁和缩放；最后获得人脸的标准图像。采用ORL人脸数据库进行仿真实验，结果表明，该算法基本消除了背景、头发、服装等干扰，保留了人脸识别所需的主要信息，更利于后续的特征提取与识别，解决了常规方法不适合侧面人脸图像或者闭上双眼的人脸图像的问题，是一种有效的方法。     

特定二维人脸的三维真实感重建

文章为解决特定人脸的三维真实感重建提供了一个简单而且行之有效的方法．首先，给出特定人脸的二维正面和侧面照片，及三维中性人脸模型，通过中性模型到特定人脸模型的变换产生特定三维人脸模型，然后对特定三维人脸模型进行纹理映射产生具有真实感的三维特定人脸．     

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。     

机器学习与人脸识别方法概述

对机器学习与人脸识别的基本含义和主要方法进行了概述.提出融合人脸的多种生物特征,改进现有的机器学习算法,并进一步推进机器学习方法在人脸识别中的应用,将十分有利于人脸识别精度的改善和人脸识别速度的提高.     

基于模型匹配人脸识别的研究

提出了基于模型匹配的人脸识别方法.利用人的脸部特征规律建立一个立体可调的模型框架,在定位出人的脸部位置后用模型框架定位和调整人的脸部特征部位,着重于解决人脸识别过程中的观察角度、遮挡和表情变化等因素影响.     

基于QGA—BP神经网络的人脸识别技术研究

本文介绍了人脸识别的发展概况和人脸识别的主要方法。提出了一种基于QGA和BP神经网络相结合的人脸识别方法。首先使用M—FastlCA方法进行人脸特征提取,然后采用QGA-BP神经网络作为人脸识别的分类器,仿真实验具有较好的识别效果,表明本文方法是一种可行的人脸识别方法。     

基于DCT和BP神经网络集成的人脸识别

人脸识别是模式识别和图像处理领域的研究热点和难点,尽管已提出了许多方法,然而如何在变化的环境下实时、高效地识别人脸仍是一个难题.鉴于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)有较高的压缩性能和快速算法以及集成神经网络良好的泛化能力,提出了基于DCT和神经网络集成的人脸识别方法.首先用DCT提取人脸特征矢量,然后构建集成BP(back propagation)神经网络对人脸进行分类识别.在ORL(olivertti research laboratory)人脸库上的仿真实验结果表明,提出的方法取得了较快的训练和识别速度、较高的识别率,因此该方法是一种快速高效的人脸识别方法.     

标准正面人脸图象的特征提取

人脸的识别技术（ＦＲＴ）是当前模式识别领域的一个热点课题,人脸特征的自动提取是人脸自动识别过程中至关重要的一步,文中采用基于人脸几何特征的方法,设计一个初步的自动人脸特征提取系统,首先通过改进后的边缘检测和阈值技术在头肩型图象中找到头部轮廓,再利用“三停五眼”的标准进一步确定五官大概的位置,最后提取出７个有效的特征点,本系统建了一个包含５０个人脸图象的数据库,实验结果表明这种方法可以有效地获取头部轮廓一人脸特征点。     

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.     

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.     

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。