身份认证中的人脸识别技术

作为人的生物特征之一的人脸是人类一个完整而独特的部分,在身份认证中,它提供了其他验证方式所不具有的先天的便利性和技术方面的高效性,基于人脸识别的身份认证在商业领域及安全领域都有着广泛的应用。本文主要介绍人脸识别的主要方法和其在身份认证中的应用。     

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.     

人脸识别身份认证应用于一卡通的前景展望

本文针对一卡通在实际生活的广泛应用中对于身份认证的这一需求,提出了将人脸识别技术应用于一卡通身份认证的前景展望。文章首先对人脸识别方法进行了综述,然后简要说明当今社会生活对于身份认证的需求现状,最后阐述了人脸识别身份认证应用于一卡通的前景。     

远程教育系统中身份认证技术的探究

随着远程教育网络的发展,网络安全也越来越受到关注,而在整个网络安全体系中又以有效的身份认证为基础。该文就身份认证常用的方法和技术进行了简单的分析,并利用PKI技术对恩施职业技术学院校园网身份认证进行了设计。     

远程教育系统中基于手机的身份认证技术

本文从对现在远程教育系统中采用的认证方式进行分析，针对现有的远程教育认证体系结构的安全缺陷，比较各种身份认证技术的优缺点，提出一种适合现代远程教育系统的新方案，新方案基于手机短信进行身份认证，是一个相对安全并且成本不算高的身份认证体系结构。     

远程教育平台身份认证机制的研究与实现

研究远程教育平台的安全性,身份认证机制。基于秘密知识的用户名／口令认证方式。身份认证要满足抗窃听、抗重放、抗冒充等等几个基本的属性。身份认证模型的实现     

面向网络身份认证的人脸识别研究

网络身份认证是网络安全的第一道防护措施,以如何确定用户的身份并控制其对网络资源的访问作为研究对象,并且是网络安全体系的基础。针对网络身份认证的安全问题,研究基于人脸特征的认证模型,并对人脸识别的关键技术(PCA和SVM)进行讨论分析,使用RSA算法对传输过程中的数据进行加密。系统分析研究表明,该方法具有较高的识别率,系统具有可行性,能够应用于网络身份认证。     

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。     

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.     

云环境下融合FHE和人脸识别的身份认证方案

基于人脸识别的身份认证技术可以在云计算环境下保证用户物理身份和数字身份的一致性,密码协议与人脸识别的结合能够在开放的云计算环境中保护用户的人脸隐私信息。为解决受密码协议约束导致的低识别率和低效率问题,利用改进后的整数环上的全同态加密(FHE),提出云计算环境下融合FHE和人脸识别的分布式身份认证方案。采用与FHE相容的欧式距离分类,采用神经网络模型进行人脸特征提取,通过将欧式距离的计算转换为点积计算,从而在保障人脸识别率的同时降低计算复杂度。在分布式环境中的测试结果表明,该方案能够在不降低人脸识别性能的同时有效保护用户隐私,提高了桌面云身份认证的安全,具有较好的适用性和推广价值。     

基于改进kNN算法的人脸识别研究

通过分析人脸识别流程和结构设计分析得出分类算法的选择决定着人脸识别结果质量;从而对经典k NN算法进行分析,提出了一种动态取得k值的改进k NN分类算法。通过实验测试,证明改进的k NN分类算法可以有效地提高识别精度的稳定性。     

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．     

统一身份认证系统中的多因子身份认证方法

我国省级教育专网存在诸如应用分散、跨平台访问需要重复身份认证等问题,因此建设省级教育专网的统一身份认证系统势在必行。身份鉴别与认证是统一身份认证系统的关键环节,传统的基于单因子的身份认证方案存在诸多安全问题,因此多因子身份认证方案应运而生。本文总结了常用的身份认证方案,并介绍了基于统一身份认证系统的多因子身份认证方案,该方案综合使用了三种不同的认证因子,对于可能的非法登录行为进行预警,实验结果显示,系统可以识别出88.8%的非法用户。     

人脸识别技术综述

人脸识别技术(FRT)是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向.虽然人脸识别的研究已有很长的历史,各种人脸识别的技术也很多,但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响,目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的.本文主要讨论了人脸识别技术的一些常用方法,对现有的人脸检测与定位、人脸特征提取、人脸识别的方法进行分析和讨论,最后对人脸识别未来的发展和应用做了展望.     

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。     

一种基于半监督学习的2DPCA人脸识别方法

结合半监督学习中的自学习技术以及二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis-2DPCA)方法,提出了一种基于半监督学习的人脸识别方法.在二维主成分分析的基础上,利用少量具有类别标签的样本训练分类器,然后利用半监督学习中的自学习技术,对未知类别标签的人脸样本进行分类,并将具有高置信度的人脸样本加入到训练集中,以此增加训练集中的人脸样本数量.在ORL人脸库和Yale人脸库的实验结果,表明了提出方法的有效性.     

一种基于核最大间距准则改进的特征提取方法

针对非线性特征提取问题,基于核最大间距准则(KMMC),提出一种新的特征提取方法,即一组具有统计不相关性的最优核鉴别矢量集的简单计算方法.与原KMMC特征提取方法相比,新的特征提取方法消除了最优核鉴别矢量间的统计相关性,提高了特征提取的有效性.通过在ORL人脸库和YALE人脸库上进行试验,结果表明提出的特征提取方法在有效性方面整体上好于原KMMC特征提取方法和常用的核主成分分析(KPCA)法.     

基于伪模块2D PCA的人脸识别方法

在模块2D PCA方法的基础上提出了伪模块2D PCA的人脸识别方法.该方法不仅保留了模块2D PCA方法在特征抽取之前无需将图像矩阵转化为图像向量、能快速降低鉴别特征的维数、可以完全避免使用矩阵的奇异值分解等优点,而且在降维的同时尽可能保持了原样本的变化信息,使得降维后的同类数据样本尽可能保持相似.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,伪模块2D PCA在识别性能上优于模块2D PCA.     

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．