基于OpenCV的人脸检测与识别系统

本论文以OpenCV图像处理库为基础,采用QT作为图形界面开发,具有人脸采集,图片训练,数据库管理及人脸识别等功能,并且使用光线补偿等方式提高识别率.     

针对人脸识别的图像预处理

本文全面介绍了常用的人脸图像预处理算法,包括图像锐化、增强对比度、图像的灰度转换以及图像中值滤波、均值滤波、低通滤波等使用滤波技术对人脸进行预处理的方法。此外,本文详细阐述了一种改进的人脸图像检测与识别的预处理方法,应用该方法得到的标准化图像,解决了传统方法无法适用于侧脸和双眼闭上的人脸的问题。     

基于OpenCV的人脸检测算法研究

介绍了一种开放源代码的计算机视觉类库OpenCv,阐述了该软件的特点及结构,并对其在Visual C++2005开发环境下的配置作了详细的说明.然后提出了一个基于OpenCv的人脸检测算法.实验结果表明,该算法具有识别效果、实时性好,检测速度快的特点.     

基于OpenCV的人脸检测与跟踪方法实现

人脸是视频内容中的重要信息,对人脸的检测与跟踪是智能视频分析的一个重要分支。实现了基于OpenCV的人脸检测与跟踪方法。首先计算视频图像的Haar-like特征,然后利用AdaBoost级联分类器进行人脸检测,最后使用基于颜色的Camshift算法实现人脸跟踪。在VS 2010开发平台上调用OpenCV函数库进行C++编程;并使用MFC框架实现了人脸检测与跟踪方法。仿真实验结果证明方法思路合理、计算复杂度较低、鲁棒性较好。     

基于OpenCV的人脸检测系统设计与实现

本文介绍了OpenCV函数库的基本用法,阐述了目前做人脸检测研究中所使用的常用检测算法,并利用OpenCV设计和实现了图像中人脸的检测,试验结果表明利用OpenCV开发人脸检测系统效率高,识别效果好。     

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。     

基于OpenCV的图像处理

OpenCV是Intel公司推出的开源、免费的计算机视觉程序库,利用OpenCV可以很方便地实现图像和视频处理。本文介绍了OpenCV的历史、特点以及结构和应用,并以人脸检测为例介绍了OpenCV在图像处理中的应用。     

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。     

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。     

基于OpenCV的车牌识别系统研究

车牌识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统,是智能交通系统的重要组成部分.介绍了一种基于Visual C++平台与Intel开源计算机视觉库OpenCV的静态复杂背景下的车牌识别系统的开发方式.该方式中采用空间域滤波和形态学方法确定车牌的轮廓,采用频域、空间域分析和几何校正相结合的方法对车牌歪斜情况进行校正,最后通过字符分割和模板匹配实现车牌号码识别.经在Visual C++平台下验证,此方法适用于车牌歪斜的情况,识别速度快,准确率高.     

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.     

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.     

基于Gamma和AdaBoost的人脸检测系统设计

为了有效地实现人脸的检测效果,文章在AdaBoost算法基础上提出一个改进的人脸检测算法．为了有效地消除光照和成像对人脸的影响,该算法将Canny修剪算法和伽马矫正算法进行结合,有效地消除光照和成像设备对人脸的影响．并利用VisualC＋＋和OpenCV等开发工具设计了一个人脸检测系统．本系统采用20×20的人脸图像和背景图像各1000张训练了一个7层的级联分类器,每一层构成的强分类器由一组基于Haar特征的弱分类器构成．该系统通过自选137幅包含人脸和背景的图片对系统进行测试,获得94．72％的正确检测率以及26．42％的误检率．     

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．     

PCA和粗糙集的联合自寻优特征选择在人脸识别中的应用

在人脸识别中,基于PCA和粗糙集的联合自寻优特征选择算法首先利用PCA对人脸图像进行人脸特征的提取和约简,在此基础上利用粗糙集的自寻优约简方法进一步得到能充分体现人脸信息的最小人脸特征集合。实验证明此算法应用于人脸识别中不仅大大减少了特征的数量以及分类过程中的运算量,还有效的提高了人脸识别的正确率和减少了识别时间,并且对于一定范围内的不同取样的训练具有一定的稳定性。     

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。     

基于人脸识别的远程教育身份认证方法研究

远程身份认证是远程教育系统亟待解决的问题之一,为实现对学习者身份的实时认证,提出了基于人脸识别技术的身份认证方法。在对有关人脸识别技术分析的基础上,提出二阶双向二维主成分分析特征提取方法,减小了采集环境对人脸准确识别的影响。提出的方法可有效解决“用户名＋密码”等目前广泛采用的静态认证方式带来的种种隐患,为远程教育的健康发展创造了有利条件。     

A study on neural mechanism of face processing based on fMRI

Recently, there were debates about the specificity of lateral middle fuisform in face processing. The debates focused on whether these areas were specialized in face processing or involved in processing of visual expertise and categorization at individual level. The present study aims to investigate the neural mechanism of face processing, using Chinese characters as comparison stimuli. Chinese characters are greatly similar to faces on a variety of dimensions, among which the most significant one is that both faces and Chinese characters not only are extremely familiar to literate Chinese adults but also are processed at individual level. In the present study, faces and Chinese characters activated bilateral middle fusiform with great correlation. Greater activities were observed in the right fusiform face area (FFA) for faces than for Chinese characters. These results demonstrate that FFA is specialized in face processing per se rather than the processing of visual expertise and categorization at individual level.