人脸图像检索系统的设计

为了能直接通过图像检索自己所需要的信息,提出了一种直接根据人脸图像来检索信息的技术,采用基于重心模板匹配的人脸检测技术与主成分分析方法、线性判别分析方法相结合的人脸识别技术设计并实现了一个人脸图像检索系统.该系统对于视频序列和大容量的人脸数据库能够实时进行人脸图像检索.实验结果表明:该系统交互性好,检索准确率高,检索时间短,能较好地满足用户的要求.     

基于深度特征聚类的海量人脸图像检索

针对海量人脸图像数据库检索时长的问题,提出了一种基于深度特征聚类的海量人脸图像检索算法.该算法首先使用人脸图像训练集对深度卷积神经网络模型进行人脸图像分类训练,在此基础上采用三元组损失方法对已训练好的人脸图像分类网络模型进行微调,使得网络能够更加有效地提取人脸图像的高层语义特征,构建更具有表征性的人脸图像深度特征.其次采用K-means聚类算法对提取的人脸图像深度特征进行聚类,使得同一个人的人脸图像能够划分到同一簇中,然后在相应的簇中进行人脸图像的深度特征相似度匹配执行人脸图像检索任务.为了进一步提高系统的检索性能,提出人脸图像深度特征融合的查询扩展方法,对待检索的人脸图像深度特征进行融合再次执行检索任务得到最终的检索结果.通过在两个人脸检索数据集(Celebrities Face Set和Labeled Faces in the Wild dataset)上进行详尽实验验证,结果表明,该算法能极大地缩小海量人脸图像数据库的检索范围,在保证一定准确率的前提下有效地提高了人脸图像检索的速度.     

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.     

基于改进的核判别分析的人脸识别算法研究

由于目前面临光照、表情、姿态等影响,人脸识别是计算机视觉领域中的一个难题.由于人脸图像蕴含着丰富的纹理信息,充分利用纹理特征也是提高人脸识别算法的有效方法.利用图像处理中信号处理和学习两种方法的优势,提出了基于Gabor小波和KDCV相结合的图像特征提取算法.首先利用小波分析提取人脸图像的纹理特征,然后用改进的核判别分析方法对提取的纹理特征进行降维,用降维后的数据作为人脸识别的特征.通过仿真实验表明,改进的核判别分析算法可有效提高人脸识别正确率,提高算法的实际应用性.     

基于二维线性判别分析的彩色人脸识别

为了提高人脸识别的准确率,提出了一种基于二维线性判别分析的彩色人脸识别算法,直接对彩色人脸图像不同通道的颜色信息进行编码,采用矩阵表示模型描述人脸对象;融合人脸的类别特征,采用二维线性判别分析的算法提取彩色人脸的分类特征;根据投影后的特征矩阵,采用最近邻分类的算法进行人脸识别.利用CVL和CMU PIE彩色人脸数据库进行实验.结果表明,本文提出的彩色人脸识别算法能有效地提高人脸识别的准确率,明显优于对比的算法.     

基于SIFT算法的ATM视频人脸识别方法

提出一种视频图像中人脸识别的方法。首先将视频分解成单帧图像;然后利用基于肤色的方法计算人脸占图像的比例,进而确定关键帧位置;最后运用SIFT算法进行图像匹配,按照样本训练的阈值输出匹配结果。算法研究表明：该算法不需要大量视频训练并且保证了人脸识别系统的准确性,关键帧提取简单,相对传统的关键帧提取算法缩短了处理时间,为将人脸识别系统实时化提供了支持。其中视频中人脸识别率达到94.5%。     

结合小波分析和LBP算子的人脸描述与识别

为提高人脸识别的准确性和实用性,提出了一种结合小波分析和LBP算子的人脸描述与识别算法.先利用小波分析对原始人脸图像进行降维,再分块求取小波系数的2类LBP直方图,最后将所有区域的2类LBP直方图连接起来得到整幅图像的小波直方图序列特征(HSWLBP),并将其作为人脸的鉴别特征用于分类识别.所提出的算法在ORL人脸数据库上取得高达0.99的人脸识别率.实验分析表明,HSWLBP具有较强的特征表示能力和可鉴别性,且对光照、人脸表情和位置的变化具有较高的鲁棒性.     

基于拉普拉斯金字塔降维的人脸识别算法

针对传统的基于PCA(Principal Component Analysis)和BP(Back Propagation)神经网络的人脸识别算法运算维数高、容易出现震荡而导致识别率低等问题,提出了一种基于拉普拉斯金字塔降维的人脸识别算法,该算法首先通过对人脸图像进行拉普拉斯金字塔降维处理,在降维的同时保持了人脸图像的细节,然后用PCA进行特征提取,最后通过BP神经网络分类器进行人脸识别.利用ORL人脸图像数据库进行仿真实验,结果表明,该算法识别率较高.     

基于优化投影矩阵的人脸识别技术研究

针对大数据背景下人脸识别技术存在的问题,提出一种基于压缩感知的人脸识别技术架构． 系统首先利用人脸训练样本优化设计投影矩阵,然后利用优化的投影矩阵进行人脸图像的压缩感 知,利用同伦算法进行快速稀疏表示分类．这样人脸识别系统一方面避免大数据传输和存储压力, 另一方面可以有效保证系统识别率,实验仿真证实了研究工作的有效性．     

基于2DPCA和Fisher的嵌入式人脸识别系统的实现

使用人脸类Haar特征进行人脸检测,采用2DPCA与Fisher结合的降维算法得到人脸特征子空间,将经过PC机得到的样本特征子空间文件通过网络传输到嵌入式平台,结合最近邻算法识别人脸,实现了一种嵌入式人脸识别系统,较好地解决了嵌入式人脸识别系统由于图像处理数据巨大而造成处理效率低的难点。基于EELiod270嵌入式开发平台实现了该系统,结合实际图片进行了人脸识别测试,实践结果表明系统效果良好。     

基于OpenCV人眼定位的人脸检测方法

如何准确地定位人脸是人脸识别中非常关键而且重要的一步。笔者提出一种基于OpenCV人眼定位的人脸检测方法。利用从摄像头得到的视频图像中随机获取的单帧图像作为待处理人脸图像,通过人眼定位、图像旋转、分割以及缩放得到标准化后的人脸图像,再经过ART2神经网络的学习认知,计算其识别率。对比实验说明此方法能够应用于人脸识别,并具有较快的识别速度和良好的识别率,特别方便于实际应用。     

基于深度学习的手绘草图识别

现有的手绘草图识别方法严重依赖于费时费力的手工特征提取,而经典的深度学习模型主要是为彩色多纹理自然图像设计,用于识别手绘草图时效果不甚理想。本文提出了一种基于深度学习的手绘草图识别方法(Deep-Sketch) ,该算法根据手绘草图缺失颜色、纹理信息的特点,使用大尺寸的首层卷积核取代自然图像识别中常使用的小尺寸首层卷积核,获得更多的空间结构信息。利用训练浅层模型获得的模型参数来初始化深层模型对应层的模型参数,以加快收敛,减少训练时长。加入不改变特征大小的卷积层来加深网络深度等方法以减小错误率。实验结果表明,本文所提出的方法较之其它几种主流的手绘草图识别方法具有良好的正确率,对250类手绘草图识别正确率达到69.2%。     

用扩展RDBMS实现多媒体文件存储和查询

阐述了用常用的关系型数据库管理系统来存储图像文件的技术原理,分析并比较了链表和B树两种数据结构在作为图像数据存储的数据结构时,对查询响应时间大小的影响 ,得出B树的查找快于链表的结论. 结合具体科研任务,论述了在城市风貌影像数据库的开发中数据表的设计与图像数据解释方面的实现技术,证实了扩展关系型数据库管理系统在管理图像数据方面是有效的.     

视频聊天预警系统核心模块的设计与实现

该文针对互联网视频聊天中可能存在的色情内容,设计并实现了一个基于普通二进制分类树的判别系统,构成视频聊天预警系统的核心模块。该判别系统结合了相似性,肤色,人脸等特征,通过对视频截图的敏感性判别,将结果反馈给管理者,达到安全预警的目的。实验表明,系统在截图敏感性判别时可以达到90%以上的召回率和85%以上的正检率,具有较高的实用性和应用前景。     

混合跨域神经网络的草图检索算法

基于草图的跨域图像检索任务以手绘草图为输入,从彩色图像数据库中检索得到最相似的图像.为了在基于草图的图像检索任务中,更好地融合来自草图和彩色图像的特征,本文提出了用于草图检索任务的混合跨域神经网络,由草图特征提取分支与异构特征融合的彩色图像网络分支组成.该网络提取获得手绘草图、正负样本彩色图像及其边缘轮廓的特征表示,并...     

稀疏表示人脸识别的关键问题分析

稀疏表示是一种高效的图像表示方法,且稀疏系数具有很好的稀疏性和可扩展性。基于稀疏表示的人脸识别能够提高识别率,增强鲁棒性。针对人脸识别在实际应用中遇到的问题,对稀疏表示人脸识别的方法、识别中遇到的关键问题及其解决办法进行综述。结果表明:稀疏表示人脸识别中,光照变化,可以通过增加不同光照的人脸图像训练样本解决;遮挡腐蚀,可以通过用加入误差字典来扩展过完备字典解决;姿势变化或未对准,可以通过对输入图像进行线性结构迭代变换解决;利用稀疏集中指数可以实现图像是否有效的判断。指出采用稀疏表示同时处理对准和连续遮挡的人脸图像识别,及识别准确性与实时性的提高是需进一步研究的方向。     

智能化视频监控技术研究

视频监控系统是公共安全技术防范体系中一个重要的综合系统,将人脸识别技术应用在视频监控中,可以大大提高监控的可靠性和使用效率.在分析了人脸识别技术在视频监控系统中应用的基础上,提出了智能化视频监控系统的构建方法,该系统可以满足普通场合的监控要求.     

基于皮肤模板和改进HMM的自动人脸识别系统

介绍一种基于隐马尔可夫模型(hidden Markov module,HMM)的人脸识别系统,该系统对人脸采用普通网络摄像头实时检测,通过皮肤模型进行背景去除,并用改进后的HMM算法进行识别. 实验结果表明,改进后的HMM算法能提高原HMM算法的准确率,采用皮肤模板对检测到的人脸进行精确定位后,进一步提高了识别算法的准确度.