人脸识别方法综述

近几年来,人脸识别技术得到了迅猛发展,本文对各种人脸识别技术进行了综合性研究。在对所有方法进行分析比较的基础上,论述了人脸识别技术的研究现状、存在的问题并对未来进行了展望。     

基于卷积神经网络的带遮蔽人脸识别

基于卷积神经网络Inception-ResNet-v1模型进行训练与学习,实现了在添加遮挡干扰因素下的人脸识别。将图像嵌入到d维度的欧几里得空间,采用Triplet Loss作为损失函数,直接学习特征间的可分性。选取LFW(labeled faces in wild)数据集和摄像头采集的人脸图片制作训练集和测试集。结果表明,模型在眼部被遮挡的情况下识别率为98. 8%,在嘴部被遮挡的情况下识别率为98. 6%,在眼部和嘴部同时被遮挡的情况下识别率为96. 9%。模型在遮挡率为20%～30%时,识别率能够达到98. 2%。从实验结果可以得出,模型在一定遮挡的情况下能得到较好的识别效果。     

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.     

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.     

机器学习研究

由于Internet的使用，不分时间与地域地获得信息已成为现实，但是，如何有效利用这些信息，并使用这些信息提高生产率成为迫切需要解决的问题．机器学习是解决这类问题的有效方法之一．在此将对目前机器学习研究的主要趋势、理论与技术以及存在的问题，根据作者的研究经验进行综述，以便引起研究者的注意．     

基于局部线性嵌入与主成分分析的人脸识别方法

针对主成分分析（PCA）算法对数据进行向量化,破坏初始数据的局部结构信息的缺点,提出了将局部线性嵌入（LLE）与PCA相结合的人脸识别算法。先采用LLE提取的初始数据保留了人脸局部结构信息的低维特征,再利用PCA计算低维数据的主要成分,最后根据各人脸的主要成分之间的欧式距离判断是否匹配。对比实验表明,该算法在明显提升算法效率的同时,保证了较高的识别率。     

系统方法概述与应用

分析了系统方法的特点,阐述了系统的几种观念,解释了系统方法的内容,从社会的节能方面说明了系统方法的可应用性。     

局部匹配的人脸识别方法

从人类认知方式出发,提出了一种基于统计学习的局部匹配人脸识别方法。该方法将人脸图像划分成若干小块,各个子块中包含不同的人脸形状特征,而不同的子块则描述了人脸主要部件之间的相对位置关系,然后根据各个子块鉴别能力的差异,将每个子块看成一弱分类器,利用Adaboost学习算法组成一个强分类器,提高最终的分类效果。实验结果表明该方法可以有效提高人脸的识别准确率并对人脸的表情和光照具有较好的鲁棒性。     

浅谈人脸识别技术

本文介绍人体面貌识别技术的原理、特点、应用及进展。     

基于提高人脸识别效率的方法研究

作为最重要的一种模式识别分类,根据人的脸面部特征进行辨识对比进而判断是否相同,人脸识别逐步在现实生活中起到重要的作用。但当前绝大多数对比方法,耗时较长,达不到满意效果,本论文探讨一种基于小波权位的能快速提高辨识效率的方法。     

基于支持向量机的人脸识别算法

特征提取是人脸识别问题中的一个普遍问题,主要是指通过变换将图像空间中的人脸转化到人脸特征空间中,其目的是用最少的数据量表示原始图像的最多的信息.其中Fisher脸法是常用的特征提取方法,本文采用Fisher脸法和支持向量机的方法,构造了一个能够将图像数据空间的人脸映射到人脸特征空间中,并实施识别的实验系统.分析了该系统的构成与特点,并给出了实验测试结果.     

基于非线性子流形的人脸识别

介绍了流形、流形学习的数学基础及其应用时的核心问题,流形学习方法用于人脸识别的技术路线;通过实例分析讨论了流形学习主流算法——局部线性嵌入(LLE)算法的优势和存在的不足;使用ORL人脸数据库进行仿真实验并将识别效果与原始图像直接分类法、主成分分析法进行比较,验证了LLE算法的有效性及优势。     

基于字典投影学习的人脸识别算法

针对字典学习l0或l1范数的稀疏约束导致训练和测试阶段较高的复杂性,提出用于人脸识别的字典投影学习算法.该算法合成和分析字典,达到信号表示和分类.实验结果表明,与传统的DL方法相比,所提出的DPL方法大大降低了训练和测试阶段的时间复杂度;与KNN算法相比,具有较高的识别精度和较好的稳定性.     

一种改进的人脸边缘检测方法

人脸检测和识别技术在公共安全、图像检索、人机智能交互等方面有着巨大应用前景.在民事和经济领域,各类金融卡、信用卡的持卡人的身份验证,社会保险人的身份验证等具有重要的应用价值.边缘检测是人脸检测的关键技术之一,文中论述了一种全新的二次边缘提取算法以及图像的归一化处理.采用的算法既可以优化图像质量,又可以完成对图像的二值化处理和边缘提取.Matlab和Yale人脸库实验表明,该算法简单、快速,在一定程度上优于著名的Prewitt和Sobel算子.     

基于Alpha散度的NMF人脸识别方法

传统的人脸识别方法对图像质量要求较高,对含有噪声或复杂背景等真实世界的图像识别率较低,从而限制了人脸识别的应用.基于Alpha散度的NMF分解方法用于人脸识别,用Alpha散度作为距离度量标准,得到对应的NMF分解表达式,通过表达式中参数的取值可以衍生出多种分解迭代表达式,在每步迭代过程中计算差异度,进而确定下一步的最优参数,这样能保证分解收敛于全局最优,提高人脸识别的精度.     

基于深度学习和约束稀疏表达的人脸识别算法

目前的人脸特征匹配算法大多关注于单图像与单图像的匹配而不能有效利用图像序列之间的相关信息,因而提出了一种基于深度学习与约束稀疏表达的人脸特征匹配算法.通过CNN网络对人脸图像进行特征提取,并利用改进的稀疏表达方法自动选取相似的图像序列进行特征匹配,有效地利用了图像序列之间的相关信息.实验结果表明,该算法在LFW和AR数据库上取得了很好的效果并优于传统的SRC,L1-norm和CRC-RLS算法.      

半监督学习算法的收敛性及其在人脸识别中的应用

研究了半监督学习的一致性学习算法及其变形.通过引入圆盘定理,证明了一致性学习算法收敛的条件;针对变形学习算法,给出了使用变形矩阵的合理性解释;最后将一致性学习算法及其变形应用于人脸识别问题,对该算法中的参数以及变形矩阵进行了实验研究,并与支持向量机方法进行了性能比较.     

改进的SIFT特征人脸识别方法ADSIFT

针对光照、表情、噪声等因素容易造成误识别的问题,提出一种改进的SIFT特征人脸识别方法.对每个训练图像,先提取得到SIFT特征向量集合,利用每个SIFT特征向量,并选择阈值构造一个弱分类器.利用一种基于Adaboost的算法从每个训练图像的弱分类器集合中选出一部分,确定其对应的阈值和权重,然后构造出该训练图像的相似度函数.根据相似度函数可计算出目标图像与每个训练图像的相似度,从而求出目标图像与每个类的训练图像的平均相似度,则目标图像属于平均相似度最高的类.实验表明在ORL人脸数据库上则可达到98%识别率,优于现有的方法.     

基于PCA主成分分析的人脸检测实现与分析

介绍了基于PCA主成分分析的人脸检测原理,提出使用直方图均衡和切割图像的方法弱化非人脸特征信息干扰,提升主成分分析效果.并通过对35幅原始灰度人脸样本进行训练,使用Matlab实现全部分析步骤,并成功通过信噪比阈值判定完成了对样本空间外的人脸图像与非人脸图像的区分.     

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.