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。     

视频监控中的人脸识别技术研究

随着信息技术不断发展,视频信息越来越广泛的应用与娱乐、教育、安全、生活等各种领域。本文详细介绍了视频监控中的人脸识别技术的国内外发展现状和常用算法,以及现有技术中存在的主要问题。     

基于人脸识别技术的智能监控系统设计方案

视频监控在安全领域扮演着重要的角色,但视频监控通常只是录制现场视频图像,用于事后做证,缺乏主动性和智能性．在分析了视频监控系统的结构,介绍了可用于视频监控的人脸识别技术,最后提出了一种基于人脸识别技术的视频监控系统设计方案,以对视频画面中的人物进行识别,在特定目标出现后能做出相应的反应．     

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。     

面向公共安全的步态识别技术研究

步态识别技术是继人脸识别之后的又一具有实战应用价值的新型生物特征识别技术。技术层面，通过设计深度学习算法模型，步态识别技术提取的是视频中连续多帧的人体全身动态和静态特征，形成步态序列加以识别。步态识别适合远距离、大范围、跨角度监控场景下的目标识别追踪，相较于人脸识别，步态识别不受局部遮挡(如口罩、墨镜、围巾、帽子等)因素的影响，可以实现抗伪装识别。应用层面，步态识别技术可以利用已建前端摄像机，无需像人脸识别一样部署专门抓拍设备，因此能更广泛地激活海量视频数据，特别是在面向公共安全的场景需求中发挥重要的作用。通过搭建步态应用系统，实战化测试步态识别技术在特定区域中特定对象的轨迹刻画和快速检索效果，结果表明步态识别技术可以实现高效的目标检索，为公共安全领域的需求提供强有力的技术支撑。     

视觉盲计算技术研究进展

 云计算和大数据的广泛应用使得多媒体数据的隐私保护面临越来越严峻的挑战,而多方计算、同态密码、函数加密等密码技术为数据在密文下的盲计算奠定了基础。视觉盲计算是在不接触图像、视频等视觉数据原始内容的情况下对其进行检测、识别、检索及更复杂的处理,是计算机视觉与密码学等领域学科交叉的新方向,在视频监控、多媒体数据共享、云计算、移动计算等领域有广泛的应用前景。本文回顾视觉盲计算技术的发展历史,从隐私保护的视频监控、人脸检测、人脸识别、人脸检索、机器学习等方面综述了该领域关键技术的发展情况,展望了视觉盲计算技术的发展趋势。     

芝麻，开门吧——清华大学苏光大教授热哀图像处理系统事业

人脸识别系统以人脸识别技术为核心,是一项新兴的生物特征识别技术,属于当今国际科技的高精尖领域。人脸因具有不可复制、采集方便、不需要被拍者的配合而深受欢迎。人脸识别系统应用广泛,具体包括人脸识别出入管理系统、人脸识别门禁考勤系统、人脸识别监控管理、安全人脸识别电脑防范、人脸识别照片搜索、人脸识别来访登记等等。     

基于深度学习的人脸识别方法研究综述

针对基于深度学习的人脸识别这一生物特征识别领域的研究热点进行了综述.阐释了人脸识别及深度学习模型的基本结构;总结了该技术在国内外的研究现状及其应用,如基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别方法、深度非线性人脸形状提取方法、基于深度学习的人脸姿态鲁棒性建模、有约束环境中的全自动人脸识别、基于深度学习的视频监控下的人脸识别、基于深度学习的低分辨率人脸识别以及其他基于深度学习的人脸信息的识别等;分析了当前人脸识别技术在深度学习应用中存在的问题及发展趋势.     

生物识别技术的发展展望

生物识别技术在个人身份认证领域有着非常重要和广泛的应用,介绍了生物识别技术中常用的指纹识别、虹膜识别、人脸识别3大技术,并对生物识别系统的性能进行了评估,对生物识别技术的发展进行了预测。     

人工智能之图像识别

正图像识别是计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术,实现了图像信息到文本信息的转换,是现代计算机技术发展中极为重要的一步。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配,让计算机像人一样读懂图片的内容,有视频内容识别、光学字符识别(OCR)等细分领域,在图片自动归类整理、图像优化、字符识别、人脸识别及视频监控安防等领域都有着不少应用。传统的识别方法主要基于统计学,其主要依靠     

基于Adaboost算法的人脸检测学生考勤系统的研究与应用

随着高清视频监控的普及,一种针对视频图像的智能识别与检测技术顺势而生。高校中,通过对课堂的监控,也方便教师对课堂的掌管,尤其是统计出勤,通过智能的识别技术,得出考勤记录。因此,该文设计了一种嵌入式人脸识别考勤系统,通过特征提取人脸区域,并采用基于Adaboost算法的人脸识别技术从而验证了该技术的技术可行性。     

监控视频中基于人体关键点的步态识别研究

步态识别作为一种行为特征识别技术,相对于人脸识别具有图像分辨率要求低、可远距离识别、可夜间识别等优点,在视频侦查领域有广阔的应用前景。本文提出一种基于监控视频中人体轮廓关键点与质心之间位置关系特征表示,利用BP神经网络进行分类的步态识别方法。基于CASIA Dataset B进行实验,实验结果验证了所选步态特征的可行性,实现了较高的步态识别效果。     

单训练样本视频监控俯视人脸识别研究

近年来视频监控已普遍应用于各行各业,因此基于监控视频人脸识别也成为了智能监控系统中重要的研究领域.然而,由于监控视频人脸通常是非正面人脸,传统性能优良算法应用于视频人脸识别时,其性能也明显降低.同时,单张训练人脸问题在监控视频人脸检测和识别是一个普遍问题.因此为了能有效地提高单训练多姿态人脸识别的正确识别率,文章提出了一种基于三维建模技术的人脸识别算法.该算法先由一张二维高清正面人脸生成一个三维人脸模型,然后再进一步在该三维人脸空间里产生多种姿态的人脸模型,并由此获得多张相应姿态下的二维虚拟人脸,最后利用原始正面样本和所得到的虚拟人脸来构筑训练人脸库.该算法用SCface视频监控人脸库中加以验证,与传统的PCA和LDA算法相比,该算法对监控视频人脸的识别率提高了13%.由此表明,文章介绍的算法是一种有效的人脸识别算法,能有效地提高对俯视人脸的识别率.     

一种PCA和SVM多生物特征融合的视频人脸识别

分析了视频人脸跟踪识别过程中高效特征提取、长时间人脸遮挡、光照变化及多目标跟踪识别等问题,讨论了基于PCA和SVM人脸识别优点及不足,提出了基于PCA和SVM多生物特征层融合的人脸识别模型,设计了多生物特征人脸识别算法,对实验过程进行了描述并对实验结果进行了分析.结果表明,提出的算法识别率高于任一单一算法、更适合实时视频监控取证系统使用.     

甘肃高速公路高清视频监控系统设计及其实现

高清视频监控系统是视频监控行业的发展方向,其应用越来越广泛,高清视频监控系统目前主要包括模拟高清、IP数字高清和hd-sdi数字高清系统。本文通过阐述高清视频监控系统在高速公路收费网的系统设计及实现方法来说明高清视频监控系统在高速公路的应用。     

基于动态链表智能识别检测系统的设计与应用

随着人工智能的深入发展,模式识别技术现已通过人脸识别、图像识别等应用投入在交通、医疗等多个行业。但目前多数识别检测系统在技术实现方面固定了应用模式和范围,局限了相关系统的可扩展性及应用拓展。有鉴于此,设计开发了一个基于动态链表结构的、可支持多模式识别技术的智能检测系统,该系统可根据动态链表结构灵活识别多种模式环境下的检测目标,实现识别检测系统的智能化。此外,结合中小学教师信息技术应用能力提升工程为研究应用背景,以应用视频识别技术诊断中小学教师信息技术应用能力为案例,介绍相关技术的应用设计与实现。     

人脸检测方法研究

人脸检测是人脸识别的前提,同时在安全访问控制、视频监控、基于内容的检索等领域也有着广泛的应用。人脸相关的应用和研究受到越来越多的重视,本文通过对人脸检测方法的研究,证明各种方法的融合是今后人脸检测的主要方向。     

基于视觉跟踪的实时视频人脸识别

目前基于深度学习的人脸识别方法准确率高,但是模型复杂,识别速度慢.为了实现监控视频中人脸的实时识别,提出了一种基于视觉跟踪的实时视频人脸识别(RFRV-VT)方法.首先将监控视频的帧序列分组,每一组中分为人脸识别帧和人脸跟踪帧;然后在人脸识别帧中使用基于深度学习的人脸检测和人脸特征提取方法,在人脸跟踪帧中使用基于核相关滤波(KCF)的视觉跟踪方法以加快识别速度.将该方法应用于数据集YouTube Faces(YTF)上进行测试,实验结果显示该算法在监控视频中具有实时性和较高的识别准确性(99.60%).     

数字化视频监控系统在成都至都江堰铁路的应用

在信息技术高速发展的今天,数字化视频监控系统作为安防及业务辅助的重要信息系统得到了广泛的推广和应用。文中通过介绍数字化视频监控系统在成都至都江堰铁路的应用情况(包括系统结构、网络结构、系统功能及用户使用情况等),探讨数字化视频监控技术的应用及发展方向,以及对于铁路及其他行业的作用及意义。     

浅析网络流媒体视频监控系统的架构

视频监控系统是日常生产生活中的重要辅助设备，广泛应用于诸多场合，目前正向着网络化、数字化、系统集成的方向高速发展．文章结合视频监控系统的概念、分类、发展和流媒体技术的相关知识，详细介绍了网络流媒体视频监控系统的具体架构．