基于轮廓检测的眼睛定位方法

人脸识别是模式识别学科的一大研究热点,广泛地应用于保密系统、可视电话系统以及人机交互系统等领域。眼睛定位是人脸识别中一个重要的信息,本文根据人脸中眼睛的灰度及形状信息,提出了一种新的,基于轮廓检测的眼睛定位算法。实验结果表明此算法具有较好的准确性和可行性。     

基于自适应非均匀量化的安全人脸识别方法

随着人脸识别技术的广泛应用,相应的隐私及安全问题也引起了人们的主意。主成份分析是人脸识别技术最典型的算法之一。分析了主成份分析方法的安全性,针对其存在的安全漏洞,提出了一种基于自适应非均匀量化的安全人脸识别算法,将主成份分析方法得到的人脸模板特征进行量化,用量化特征的哈希值代替人脸模板特征存储在数据库中,并给出了该算法的安全性分析。实验结果表明该算法在不改变算法准确性的同时也提高了系统的安全性。     

融合SIFT的多尺度分析人脸识别算法研究

由于人脸识别过程中会受到光照、尺度等因素的影响,采用传统的SIFT算法进行人脸识别时会出现匹配效果较差、无法匹配或是错误匹配的情况,因此提出了一种融合SIFT算法的多尺度分析的人脸识别算法。首先在粗尺度上,采用形态学边缘检测算法对原始的人脸库进行轮廓特征提取,形成新的人脸库;然后在细尺度上,采用SIFT算法对新的人脸库进行人脸识别与匹配。采用ORL人脸库对改进后的算法进行验证,实验结果表明改进后的SIFT算法较好地解决了传统SIFT算法的不足,计算量大大减少,人脸图像的识别效率与匹配效率得到了有效提升。     

一种基于半监督稀疏保持投影的人脸识别新方法

针对现实生活中同时存在的无标签样本与标签样本的问题,将稀疏保持投影算法拓展到半监督框架上,提出了一种新的半监督稀疏保持投影算法,实现所有标签样本的充分利用,以保持标签样本给投影子空间的判别能力,建立样本的空间分布信息,提高了人脸识别的精确度。通过(Carngie Mellon University,CMU)人脸数据集对半监督稀疏保持投影算法的有效性进行了验证,结果表明该算法具有较好的人脸识别效果,降低了人脸识别的时间复杂度,提高了人脸识别的精度。     

基于第二代曲波的人脸识别算法研究

为了能够提高人脸识别的效果,深入地研究了第二代曲波在人脸识别中的应用.首先,分析了第二代曲波的基本理论.其次,分析了基于第二代曲波变换的加权算法.然后,分析了基于第二代曲波加权的双向二维主成分分析人脸识别算法.最后,进行了算例分析,对ORL和Yale人脸数据库的人脸图像进行了人脸识别仿真实验,实验结果表明改进的算法具有识别率高和识别时间短的优点.     

融合全局和局部特征的稀疏表示人脸识别方法

针对人脸识别中如何提取到有效判别特征的问题,提出一种融合人脸图像全局和局部特征的稀疏表示人脸识别方法。首先将人脸图像用融合的特征提取算法进行特征降维,然后利用稀疏表示分类器对人脸图像进行分类判别。在ORL、Yale和FERET人脸数据库上的实验结果验证了融合算法在提高人脸识别精度方面是有效的。     

基于交叉覆盖神经网络的人脸识别

提出一种利用交叉覆盖神经网络(ACNN)进行人脸识别的方法.该方法应用基于几何意义的MP神经网络模型——球面邻域模型,将神经网络的训练问题转化为点集覆盖的问题.通过分析交叉覆盖算法,阐述了人脸识别的训练算法,该算法克服了传统BP算法识别率低和易陷入局部最小的问题.实验结果表明,在采用多样本训练后,该算法具有较高的识别率。     

基于Adaboost的人脸识别算法研究

<正>人脸识别技术作为当前的研究热点之一,主要包括识别和检测2大方向。人脸识别的研究内容主要是如何快速准确的在人脸数据库中识别出目标。目前,越来越多的应用需要在复杂条件下处理图像后获得人脸的清晰图像,因此人脸识别成为了研究热点。本文,笔者提出了使用Adaboost算法进行人脸的正面和左右侧面检测,实验结果表明,该算法识别效果好、实时性好、检测速度快。     

基于Adaboost的人脸识别算法研究

人脸识别技术作为当前的研究热点之一,主要包括识别和检测2大方向.人脸识别的研究内容主要是如何快速准确的在人脸数据库中识别出目标.目前,越来越多的应用需要在复杂条件下处理图像后获得人脸的清晰图像,因此人脸识别成为了研究热点.本文,笔者提出了使用Adaboost算法进行人脸的正面和左右侧面检测,实验结果表明,该算法识别效果好、实时性好、检测速度快.     

人脸识别中的零范数稀疏编码

为解决人脸识别中运算速度和识别效果之间的矛盾,提出了零范数稀疏编码算法. 该算法用零范数描述稀疏编码模型的稀疏度,通过对模型的间断点连续开拓,有效地提高了算法收敛速度. 运用ORL人脸数据库对该算法进行识别率和效率测试,并与非负稀疏编码算法和非负矩阵稀疏分解算法进行对比,表明文中提出的算法调节稀疏度的能力更强,可有效缩短运算时间,并在较短时间内获得较高的识别率.     

基于Snake模型和协作表示分类的鲁棒人脸识别方法

人脸图像的姿态和偏转角度变化严重影响人脸识别的性能,为此提出一种基于Snake模型姿态矫正和协作表示分类(CRC)的鲁棒人脸识别方法.首先,利用Snake模型提取人脸图像边缘和特征点,对偏转人脸图像进行矫正.然后,提取Gabor特征,构建特征向量.最后,采用CRC算法,对图像特征进行协作表示,根据样本图像与测试图像的残差来判断图像类别.实验结果表明,提出的方法对偏转角度、姿态、光照变化具有很强的鲁棒性.     

一种复杂环境下的人眼定位算法

人眼位置是人脸识别技术中一项重要的局部信息.本文提出了一种改进的人眼定位算法,该算法首先采用Haar-like特征的Ada Boost算法检测出人脸区域,然后利用文中训练的人眼强分类器在检测出来的人脸区域中粗定位人眼位置区域,最后在该区域内利用人眼部分瞳孔区域边界的灰度值突变特征精确定位人眼.实验结果表明,该方法能够在复杂环境下准确定位人眼位置.     

利用二元结构特征的人脸识别

提出了一种基于二元结构特征提取的人脸识别算法. 该算法将所有类进行两两组合,以两类分类器为基础,为每个两两组合类间的识别挑选最适合分类的特征构成特征选取空间. 对未知样本进行测试时,在特征选取空间中计算测试样本与所有训练类的相似度,将未知样本判断为与之相似度最大的类. 运用AT&T和AR人脸数据库对该算法进行性能测试,与其他算法相比,该算法能在较小的特征维数下获得更高的识别率.     

基于余弦变换的人脸识别技术的研究

人脸识别技术能够有效的识别人的身份,如今在现实生活中有着广泛的应用。人脸识别技术可分为两大部分:人脸检测和人脸识别,其中人脸识别包括四个具体的过程:人脸图像预处理、特征提取、分类器和计算相似度,本文重点分析了基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)的人脸图像预处理过程,并通过特征提取对比处理效果。     

人脸识别国家标准制定工作全面启动

<正>现阶段,制定国家人脸识别技术标准的难点,主要在于如何对所制定的标准进行测试验证,确保标准的落地。近日,全国信息安全标准化技术委员会生物特征识别分技术委员会换届大会举行,会上,由商汤科技担任组长单位、27家企业机构共同组成的人脸识别技术国家标准工作组(以下简称工作组)正式成立。这意味着人脸识别国家标准制定工作全面启动。接受科技日报记者采访时,商汤科技副总裁张望透露,工作组目前的工作重点是人脸识别领域国家标准体系架设及未来2年标准工作计划的制定。标准化工作聚焦人脸识别安全问题     

基于余弦变换的人脸识别技术的研究

人脸识别技术能够有效的识别人的身份,如今在现实生活中有着广泛的应用.人脸识别技术可分为两大部分:人脸检测和人脸识别,其中人脸识别包括四个具体的过程:人脸图像预处理、特征提取、分类器和计算相似度,本文重点分析了基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)的人脸图像预处理过程,并通过特征提取对比处理效果.     

基于人脸识别技术的实验室智能考勤系统

针对高校开放型实验室考勤管理存在的问题,本文结合人脸识别技术设计实验室智能考勤系统。该系统能有效解决开放型实验室传统考勤管理存在的用户身份识别、代签、签到(退)时间确定和分析问题,简化签到流程,减少考勤管理成本。     

基于Home Assistant简易家电智能控制系统的设计

【目的】本研究基于开源的Home Assistant(HA)智能家居平台，设计出门禁、照明、电视机、窗及窗帘等简易家电的智能控制系统，能有效解决当前智能家居系统存在的成本高、操作烦琐及其众多系统互联互通难的问题。【方法】该系统以AMR主控板为核心，以人脸识别、智能感应和用户界面（UI）为用户交互终端，实现人脸识别和自动感应来控制家居终端设备，也可通过手机APP、电脑界面系统来远程控制家电设备。【结果】该系统的设计方案可靠，容易设计与实现，具有成本低廉、交互性灵活和操作简便等特点。【结论】其对家电智能化管理及智能家居的推广具有一定的指导意义。     

基于特征的弹性图匹配人脸识别算法

提出一种基于特征的弹性图匹配人脸识别算法(FEGM).它包括两个步骤,首先利用Gabor进行人脸特征(如眼、鼻子、嘴等)的检测、定位,提取一组Gabor小波系数矢量;然后在代价函数的约束下,对各个特征都执行弹性图匹配,并使总体代价函数尽可能的小,从而得到联合识别结果.在Yale人脸库上的实验表明,识别率确实得到提高.     

基于中间值的最大间距准则特征提取方法

针对最大间距准则算法中训练样本类内平均值并不能对类内中心做精确估计的问题,提出一种基于中间值的最大间距准则特征提取方法.首先应用样本中间值代替样本的平均值来重新定义类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后根据最大间距准则思想得到最优投影矩阵,最后利用三阶近邻分类器进行分类识别.在ORL、Yale和FERET人脸图像库上的仿真实验结果表明,该方法不仅提高了人脸识别率,而且具有较强的鲁棒性.