人脸识别能识别双胞胎吗?

<正>随着iPhone X的发布,人脸识别成为智能手机新的卖点,人脸识别作为防护系统中的技术首次被应用到了普通人的生活中,再也不是存在于电影里的幻想。那么,人脸识别技术能识别双胞胎吗?据悉,人脸识别属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。人脸识别产品利用AVS03A图像处理器;可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿,人脸追踪侦测,自动调整影像放大。     

基于特征脸识别考勤系统设计

正前言生物信息识别技术是利用人体本身所固有的物理特征和行为特征,通过数字信号处理和模式识别的方法来鉴别个人身份的技术[1]。而人脸识别作为一种典型生物信息识别技术,以其自然性和可接受性等优点得到了人们的喜欢,可应用于军事及民用的各行各业中[2]。本设计目的是利用人脸生物信息识别技术,实现操作简单、使用信息方便、识别结果准确的人事考勤。本系统基于KL人脸识别技术设计考勤系统,在KL变换人脸识别算     

基于人脸轮廓的人脸归一化方法

人脸识别作为生物识别技术的一种,具有无接触、安全和方便的特点.人脸识别技术广泛应用于人机交互、交易认证及安防等领域,一直是生物识别技术研究的热点.人脸检测、特征定位、人脸归一化和特征提取是人脸识别研究的重点,决定着人脸识别系统的最终性能.设计了基于人脸轮廓的人脸归一化方法,根据归一化中出现的问题,进一步提出了人眼位置与人脸轮廓结合的人脸归一化方法.实验结果表明在Yale人脸图像库上人眼位置与人脸轮廓结合的人脸归一化方法具有更高的正确率.     

浅谈人脸识别技术

人脸识别技术是近10年在全球范围内迅速发展的一种有关计算机安全技术,是人体生物特征识别技术的一种。目前人脸识别是一个活跃的研究领域。具有重要的科学意义和巨大的应用价格。虽然人脸识别的准确性要低于虹膜、指纹的识别,但由于它的无侵害性和对用户最自然、最直观的方式,使人脸识别成为最容易被接受的生物特征识别方式。     

二维人脸识别主要技术分析与研究

人脸识别是一个良好的生物识别技术。在过去十年中,许多基于线性/非线性的算法已经提出,如神经网络,小波等。然而,在外界条件下,人脸识别相比较其它生物识别技术,识别率较低。本文总结了最近人脸识别技术,并详尽分析了他们的优缺点,研究了他们的可行性及趋势。     

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。     

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.     

基于分块加权LBP技术的人脸识别算法

人脸识别属于生理特征识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术,是我国人工智能技术领域的首个成熟技术。LBP(Local Binary Patterns)算法,又称局部二值模式算法,是一种灰度范围内的纹理描述方式。传统LBP算子提取的特征信息只能体现局部的人脸信息,不能完整表达全部人脸信息。在基本LBP算法的基础上提出基于分块加权LBP技术的人脸识别算法,将人脸分为5×3子分块,根据人脸五官在人脸识别中的不同贡献度赋予不同的权重提取人脸信息特征。通过在ORL和YALE两种人脸数据库中训练不同样本数,比较传统LBP方法、5×3分块LBP方法和5×3分块加权LBP方法的人脸识别准确率,实验证明分块加权LBP技术在人脸识别中可以有效提高识别准确率。     

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。     

图像处理技术在人脸识别中的应用

人脸识别技术是一种比较容易被人们接受的非侵犯性识别方法,在使用上较指纹、掌纹、虹膜等其它的生物特征更加友好、直接和方便。图像的预处理工作在人脸识别过程中发挥着很重要的作用,直接关系到人脸识别的准确率,因此,在人脸的检测和定位前对图像进行预处理是非常必要的。本文简单介绍了人脸识别的基本过程,主要分析了人脸识别中的图像处理技术,如图像的灰度化处理、中值滤波、直方图均衡化和小波变换等,并在MATLAB中实现。     

基于MATLAB身份甄别研究

人脸识别是生物特征识别技术发展到一定阶段后产生的新兴技术,它的目的是利用人脸这一生物特征来实现身份识别,从而防止密码的丢失和证件的冒充。目前,随着精神物理学、统计学、信息学、计算科学等各行各业的发展人脸识别技术也有了飞速的发展,在商业界、法律界以及智能环境很多方面有了初步的应用。但是由于人脸识别自身的复杂性,现有的各种体系在适应性方面仍然存在很多的问题,人脸识别仍然是一项具有挑战性的研究课题。     

人脸识别中的图像处理技术

人脸作为一种高普遍性、可以非接触式采集的重要生物特征,正被越来越多地用来进行身份鉴别。本文介绍了人脸识别的基本过程,简要分析了人脸识别中的基本图像处理技术,如预处理和图像变换,并在MATLAB中实现。     

高速公路视频监控系统与人脸识别技术的结合应用

随着科学技术的发展,视频监控系统也在娱乐、教育、安全及生活等领域得到了推广应用,目前也朝着、数字化、网络化及智能化的方向发展。人脸识别在生物特征识别中是关键,目前人工智能的研究热点之一就是人脸识别技术。人脸识别技术广泛应用于访问控制、司法应用、电子商务和视频监控等领域。人脸识别过程以特征提取为核心,其可以对分类的速度和识别功能质量的高低产生一个非常直接有效的影响。在当今经济快速增长,人民生活水平日益提高的今天,高速公路视频监控系统与人脸识别技术的结合具有巨大实际意义和非常广泛的应用前景。     

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。     

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.     

动态人脸识别算法描述与实现

近年来,随着生物技术的发展,在生物领域中人脸识别技术已经成为当前的研究热点。人脸识别指通过基于个人的面部轮廓比较和分析模式,唯一地识别或验证人的生物测定技术。然而在实际应用中很多技术是通过软件来实现的。在此次研究中,针对动态人脸识别进行了检测和识别算法描述,并针对这些方法呈现的效果进行了比较分析。     

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。     

人脸识别系统及其在现实生活中的应用

计算机人脸识别技术是生物识别的一个重要分支。本文介绍了人脸识别系统的基本组成和常见的识别方法以及人脸识别技术在现实生活中的应用。     

生物安全性

生物安全性是指生物体对人是否安全,一般特指生物体经过基因工程改造后对人是否还依然安全。有关基因工程改造的生物产品的生物安全性问题的争论由来已久,就像核技术开始发展时一样,有人坚决反对,也有人认为只要使用得当就能为人类造福。有的人还担心有些基因工程改造过的生物其危害恐怕不是短时间可看到的,例如在农业上人们已经通过基因工程获得了抗各种除草剂的农作物,这种基因工程农作物种到地里,洒上     

计算机人脸识别技术综述

概述了计算机人脸识别技术的历史及发展现状,讨论了在计算机人脸识别领域占有主流地位的Eigen脸方法(主元素分析方法)、最佳鉴别矢量集法(基于Fisher线性判别准则方法和基于Foley-Sammon变换方法)、Bayesian脸方法、基于傅里叶不变特征法和弹性图匹配法。指出了各个研究方向人脸识别方法, 给出了计算机人脸识别性能评价指标,包括识别率、计算时间、数据存储量和可扩展性等。根据这些性能评价指标,对当前的各种计算机人脸识别技术进行分析评价。讨论结果表明,基于Fisher线性判别准则的最佳鉴别矢量集法,Bayesian脸方法和基于傅里叶不变特征法都有较好的性能,具有一定的应用前景.