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...     

基于词包模型和SURF局部特征的人脸识别

针对传统人脸识别方法实时性差的缺点,提出了一种加速鲁棒性特征(SURF,speed up robust features)和词包模型(BOW,bag-of-word)相结合的人脸识别方法.图像经过预处理后,使用SURF算法自动提取图像的关键点和相应的特征描述符,再进一步用BOW方法将其编成视觉单词作为人脸的局部特征.最后,采用K最邻近结点算法进行分类识别.使用了2个数据集验证了提出的方法——标准CMU-PIE(卡内基梅隆大学——姿势、光照、表情人脸数据库)人脸库和采集的数据库,分别达到了97.5%和99.3%的识别率,而且特征提取的时间少于0.108 s,识别的时间少于0.017 s.结果表明,本文提出的算法不仅精确而且快速,具有更好的稳定性和有效性.     

TCH-1000第二代身份证人像数码采集系统

该文论述了第二代身份证人像采集的产生背景以及公安部对人像照片的质量要求和标准,最后从设计思想和功能特色方面介绍TCH-1000第二代身份证人像数码采集系统是如何满足公安部对二代证人像照片的技术要求。     

基于多特征与卷积神经网络的人脸表情识别

提出一种多特征与卷积神经网络相结合的人脸表情识别方法。先对人脸表情图像进行预处理,根据人脸面部"三庭五眼"的特征和人脸的几何模型对图像进行裁剪,采用双三次插值法对图像进行缩放。然后提取样本的局部方向模式、二维离散小波变换、Sobel算子三种特征。将这三种特征以三通道图像的形式输入卷积神经网络中进行自适应融合,融合后的特征通过Softmax层进行分类。在CK+数据库的识别率为99.51%,在RAF-DB的识别率为72.1%,识别率都有所提升,验证了所提方法的有效性。     

融合加速稳健特征的子空间人脸识别方法

为了充分利用人脸特征信息更加准确全面地描述人脸,提高现有识别算法的识别率,提出一种融合改进的加速稳健特征和子空间特征进行人脸识别的方法。利用AAM形状模型的训练方法,训练得到41个点的人脸形状模型;对每幅图像进行特征点初歩定位,找到并保留与初歩定位的特征点空间距离最近的SURF特征点。将SURF特征点描述子利用PCA降维,得到改进的SURF局部特征向量。然后利用PCA对图像进行全局特征提取,将局部特征与全局特征进行融合,组成全新的特征向量。最后通过特征向量的匹配实现识別。对包括本算法和PCA-SIFT算法在内的6种不同识别算法进行了验证。实验结果表明,提出的算法在改变ORL人脸库中训练集样本数的情况下,识别率均优于其他算法;在样本数为5的情况下比PCA-SIFT方法提高了4.3%,可见该算法提高了人脸的识别率具有较强的鲁棒性和分类性。     

基于特征融合的三维人脸识别

针对单一的人脸特征在识别中的局限性,将基于深度图像的全局特征和基于测地线的局部特征进行融合,以提高识别率.将三维人脸点云转换为深度图像后进行预处理,然后使用主成分分析法(PCA)找到一个低维的特征脸空间,依照最近邻法则将其与库集样本进行匹配,所得结果即为全局特征;将测试样本与模板人脸进行匹配,得到35个特征点,这些特征...     

基于局部特征和集成学习的鲁棒彩色人脸识别算法

为了充分利用人脸图像的局部信息、改善现有基于整体特征的彩色人脸识别算法的识别率,提出了一种基于局部特征和集成学习分类器的鲁棒彩色人脸识别算法.在特征提取阶段,使用自适应四元数pseudo-Zernike矩(AQPZMs)来描述图像子块的特征.对于具有较大熵的图像子块使用较高阶次的四元数pseudo-Zernike矩(QPZMs)提取特征,反之则使用较低阶次的QPZM s.在匹配识别阶段,使用集成学习分类器进行判别.针对不同彩色人脸图像库的测试结果表明,当人脸图像受到光照、表情等因素影响时,与采用QPZMs或者四元数二维主成分分析(Q2DPCA)进行整体特征提取的识别算法相比,所提算法的识别率更高.     

一种基于2DPCA和DLDA的人脸识别方法

一维方法特征提取时运算量大，图像较大时很不方便．二维的方法特征提取直接，速度快，但提取出的特征是矩阵，特征数量大，影响分类速度．结合2者的优点，提出二维与一维相结合的特征提取方法来识别人脸．先用二维PCA（2DPCA）处理原始图像，降维后进行DLDA处理．在ORL人脸库中验证了这种算法的可行性，结果表明识别率和分类速度均有提高．     

基于改进LTP算子和稀疏表示的人脸表情识别

为了提高实际应用中的人脸表情识别率,本文提出了改进局部三值模式算法(ILTP),并结合稀疏表达分类器(SRC)组成新的算法应用于人脸表情识别.该算法首先利用ILTP算法对人脸表情图像进行特征提取,然后将得到的图像顶层特征数据和图像底层特征数据作为SRC的输入,从而完成人脸表情分类.基于JAFFE数据的实验结果表明:改进算法的人脸表情识别率达70.48%,具有较高的可行性.     

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PCA与ICA的人脸识别算法研究

ICA是一种基于数据高阶统计信息的有效的数据独立特征提取技术,它能够更好地表示人脸的局部特征,ICA是PCA从二阶统计分析向高阶统计分析的拓展.本文提出了一种加权融合这两种技术的人脸特征提取算法,并结合不同的相似性度量进行了人脸识别实验.结果表明,该方法比用一种单独的特征提取方式识别率要高.     

一种改进的基于几何特征的人眼定位方法

针对灰度图像,提出一种改进的基于人眼几何特征的实现人眼快速定位的方法.先对人脸进行预处理,再根据人眼在二值图像中的几何位置特征制定人眼判定规则并粗估计图像分割的灰度门限所在范围,在该范围内通过递增灰度门限的方法,在不同灰度门限下的人脸二值图像中寻找符合规则的人眼黑块,最后通过二维相关系数来验证.抽取ORL人脸图库中24人的图片进行实验,结果比未经预处理的图片准确率提高了15%,从而证明这种算法是行之有效的.     

基于模糊保险箱的人脸--人耳融合模板保护

鉴于人脸与人耳两种生物特征在图像获取上的相似性以及生理位置上的互补性,提出一种人脸-人耳多模态融合模板保护方法,将两者在特征层进行融合,然后利用模糊保险箱算法对融合模板进行保护。该方案基本流程分为五部分：图像预处理、Gabor-PCA特征提取、特征融合、融合模板加密以及融合模板解密。在由ORL人脸库和USTB人耳库3构成的人脸-人耳多模态图像库上的认证实验结果表明所提模板防护方法的有效性,且基于融合模板保护的认证结果比基于单模板保护的认证结果在识别率和误识率上均有所优化。     

基于多分支CNN和多尺度特征融合的非受控人脸年龄估计

现有的人脸年龄估计不能很好地兼顾全局-局部细节的特征表达,因而非受控人脸年龄估计的精度存在一定的提升空间。为解决此问题,提出了一种基于多分支卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和多尺度特征融合的非受控人脸年龄估计方法。该方法根据人脸关键点对人脸图片剪裁得到包含人脸的全局图像和分别包含眼睛、鼻子、嘴巴的局部图像;使用多分支CNN网络提取对应的深层全局特征和局部特征,使用多尺度特征融合网络探索局部特征间的相关性信息从而进行局部特征选择;将融合的局部特征与全局特征拼接得到兼顾全局-局部细节的年龄特征;使用softmax损失函数优化模型进行人脸年龄估计。根据MORPH Album2、FG-NET、LAP2016人脸年龄数据集上的实验结果表明,提出的方法是有效的。     

Gabor小波和局部二值模式结合的一种人脸识别算法

针对传统的Gabor小波存在提取特征维数高、识别时间长的缺点,对Gabor小波的使用方法进行了改进.首先利用Gabor小波的幅值直接与人脸图像作乘积得到Gabor图像,接着使用局部二值模式得到纹理图像,然后提取出纹理图像的直方图信息,并作为人脸图像的特征,最后使用支持向量机作为分类器,在未经过预处理的ORL人脸数据库中取得95.0%的识别率.平均每张人脸图像识别时间为0.14 s,表明该算法能符合实际应用的要求.     

复杂背景下的彩色图像人脸检测

提出了一种复杂背景下使用肤色模型检测人脸的方法.该方法首先对图像进行光照补偿,然后对肤色模型处理后的二值图像进行分割与合并,并结合先验知识提取出人脸候选区域,最后验证人脸轮廓、眼睛和嘴等特征来判断人脸候选区域是否包含人脸.对1 010幅变光照和复杂背景情况下拍摄的彩色人脸图像进行验证,其检测率达到89.7%.     

基于不同分块多特征优化融合的人脸识别研究

针对光照、姿态、表情等复杂情形下人脸识别率较低的问题,提出基于不同分块多特征优化融合的人脸识别方法.首先考虑了局部二值模式、局部相位量化特征和小波变换特征.进一步,考虑单一分块算法会使分割线周边信息不能完整提取,从而丢失对人脸识别的有用特征,提出了人脸灰度图像多重分块的方法.最后,采用遗传算法对不同分块多特征进行权值寻优,得到最优权值.在大规模人脸数据集FRGC2.0数据库上进行实验四验证,验证率达到95.31%(FAR0.1%),首选识别率为99.06%,相比于前期文献,该算法能多方位提取人脸特征信息,提高人脸识别率,且所用特征较少.     

一种基于泰森多边形的人脸图像精确归一的研究

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.论文给出了一种基于泰森多边形改进的人脸图像标准化算法.先对照片使用泰森多边形的方法进行图片预处理,然后再进行人眼定位,最后对利用三庭五眼的方法对图像进行归一,将获得很好的效果.     

基于AdaBoost和LLE的视频人脸特征提取研究

特征提取是生物特征识别的关键环节.本文提出了一种基于AdaBoost和LLE的视频人脸特征提取方法.其大致思路是用VFW技术对视频图像进行采集、接着将AdaBoost算法对采集的图像进行人脸检测,最后应用LLE算法对检测到的人脸图像进行降维并提取出特征.项目实践表明,该方法具有便捷性、实用性和有效性.     

基于深度学习的大规模人脸图像检索

针对传统人工设计特征鲁棒性差、检索计算复杂等缺点,提出以深度特征表示人脸图像并采取由粗到细的人脸图像检索方法。首先,使用拥有近四百万张人脸图片的数据库训练卷积神经网络得到人脸特征提取模型;然后进行人脸特征提取、存储和聚类分析;最后,采用由粗到细地检索方式进行人脸检索。在LFW数据库上进行验证,基于深度学习的人脸特征的人脸检索准确率为99.1%,人脸检索时间约0.5s.实验结果表明,基于深度学习的人脸特征鲁棒性强、检索计算复杂度低。由粗到细的检索方法效率高,结果准确率高。