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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 218 毫秒

1.  人脸识别论研究进展  被引次数:3
   周激流 张晔《计算机辅助设计与图形学学报》,1999年第11卷第2期
   综述了人脸识别理论的概念和研究现状,讨论了其中的关键技术和难点以及应用和发展前景,最后对人脸识别研究中应注意的问题提出了我们的看法。    

2.  人脸识别方法的综述与展望  被引次数:7
   艾英山 张德贤《计算机与数字工程》,2005年第33卷第10期
   综述了人脸识别理论的概念和研究现状,讨论了其中的关键技术和难点以及应用和发展前景,最后对人脸识别研究中的有关问题提出了我们的看法.    

3.  基于小波变换和PCA-ANN的人脸识别  
   马桂英《数字社区&智能家居》,2009年第9X期
   研究了基于主成分分析和人工神经网络技术的人脸图像识别系统的基本理论与关键技术,并通过对人脸识别的关键技术进行实验选择和优化组合,提出一种将小波变换、主分量分析(PCA)和人工神经网络相结合的人脸识别系统方案,可以提高人脸识别的效率,同时减少光照、表情等因素对系统识别性能的影响,提高人脸识别系统的鲁棒性。实验结果表明,此人脸识别系统在识别率和识别速度等方面均获得了较好的效果。    

4.  嵌入式人脸识别系统的设计与实现  
   刘爽《微电子学与计算机》,2012年第29卷第3期
   对嵌入式人脸识别系统的设计原理进行研究,重点探讨了人脸识别的特征提取、特征降维和识别技术等问题,并给出嵌入式人脸识别系统的完整设计方案.采用具体人脸库数据对设计的人脸识别系统进行仿真对比实验,实验结果表明,相对于PC构架的人脸识别系统,嵌入式人脸识别系统提高了人脸识别平均正确率和效率,携带方便,具有很高的商业价值.    

5.  拟人机器人人脸识别系统研究  
   刘任平  韩先锋  方英兰  侯瑞真《计算机时代》,2012年第12期
   研究了人脸识别系统。基于拟人机器人人脸识别系统的工作流程,对人脸识别系统中人脸检测阶段所采用的Adaboost算法、人脸跟踪阶段采用的Camshift算法,以及人脸识别阶段所使用的PCA算法进行了探讨。采用了这些经典的算法后,该系统具有较高的识别率和系统性能。    

6.  人脸检测方法综述*  被引次数:19
   赵丽红  刘纪红  徐心和《计算机应用研究》,2004年第21卷第9期
   人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别、人脸跟踪、姿态估计和表情识别等。为了构造自动处理人脸图像的信息系统,首先需要鲁棒、有效的人脸检测算法。分析了有关人脸检测问题的研究方法,并对其进行了分类和评价。从基于知识的方法、特征不变方法、模板匹配方法和基于外观的方法等四个方面介绍了相关的算法和理论,分析了各种方法的优缺点,并提出了关于人脸检测问题的进一步研究方向。    

7.  人脸识别综述  
   杨颖娴《电脑编程技巧与维护》,2011年第12期
   介绍了人脸识别的概念和发展,分析和比较了各种人脸识别方法的差异,探讨了人脸识别的应用和未来的研究趋势。    

8.  人脸检测方法的研究  
   晏清微《计算机安全》,2011年第4期
   目前人脸识别技术已广泛应用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域,而人脸检测是人脸识别系统中需要解决的一个关键问题,由于人脸模式的多样性和复杂性,导致大量不同的人脸检测方法,总结了人脸检测中遇到的关键问题与难点,并对各种人脸检测方法进行整理归纳,从基于特征的方法和基于图像的方法两个角度介绍了相关算法和理论,并给出人脸检测问题进一步的研究方向。    

9.  基于特征融合的人脸识别  
   刘冬梅《计算机光盘软件与应用》,2013年第12期
   针对单一的人脸特征在人脸识别中的局限性,本文将多种人脸特征进行融合以提高识别率。通过对人脸图像提取PCA、DCT和LBP特征向量,后通过数据融合理论进行多特征融合,最后经过Fisher分类器进行识别,实验表明本文算法有效提高了人脸识别性能。    

10.  基于稀疏表示的人脸姿态估计研究  
   廖海斌  丘益鸣  陈庆虎《电视技术》,2015年第39卷第13期
   针对人脸光照、遮挡、身份、表情等因素变化的人脸姿态估计难题,结合稀疏表示分类(SRC)方法的优秀识别性能,对SRC理论进行了深入分析,并将其应用于人脸姿态分类.为了解决姿态估计中人脸光照、噪声和遮挡变化问题,将人脸姿态离散化为不同的子空间,每个子空间对应一个类别,据此,提出基于字典学习与稀疏约束的人脸姿态识别方法.通过在公开的XJTU和PIE人脸库上实验表明:所研究的方法对人脸光照、噪声和遮挡变化具有鲁棒性.    

11.  人脸识别特征抽取方法的研究进展  
   严云洋  郭志波  杨静宇《淮阴工学院学报》,2007年第16卷第3期
   人脸识别属于生物识别的研究领域,是模式识别的一个重要研究方向,特征抽取是解决人脸识别的关键问题。通过对各种特征抽取技术和方法的分析比较,认为光照和姿态是影响人脸识别效果的两个主要因素,提出了人脸识别的解决思路和今后的研究趋势。    

12.  人脸识别技术  被引次数:1
   张会森  王映辉《计算机工程与设计》,2006年第27卷第11期
   人脸图像的易取性和人脸变化的多样性使人脸识别研究更富有挑战性.按照人脸检测、特征提取和识别3个关键过程,分别对基于二维和三维人脸信息的人脸识别技术和方法进行了详细的阐述;展望了人脸识别研究的趋势,并提出了可能取得突破性研究进展的研究途径.    

13.  人脸检测技术综述  
   姚坤《电子游戏软件》,2014年第13期
   近年来,计算机视觉在安防领域的应用正备受关注,身份识别是核心问题。人脸识别是一种基于脸部特征信息进行身份识别的技术,人脸检测是其中的基础和关键部分。介绍了四种不同的人脸检测技术,分析了相关的算法和理论,概述了各自的优缺点。最后,讨论了人脸检测技术今后的研究方向及发展趋势。    

14.  人脸立体模式识别  被引次数:2
   熊和金  朱家禄《计算机工程》,2005年第31卷第8期
   简单回顾了人脸识别技术,在分析立体视觉理论的基础上,描述了三维人脸图像模式构建机理和信号小波滤波思想,介绍了贝叶斯统计识别理论的工作原理,将其应用于立体人脸识别。给出了基于DSP的三维人脸识别系统设计思想。    

15.  红外图像人脸识别方法研究进展  被引次数:1
   谢刚《计算机工程与设计》,2008年第29卷第18期
   介绍了红外图像人脸识别应用前景和困难所在,阐述了红外图像人脸识别的特征,报告了红外图像人脸识别近年来的研究进展,综述了红外图像人脸识别的方法和技术,介绍了基于红外频谱的人脸和伪装检测方法、基于热红外成像的人脸识别方法、基于支撑向量机的红外图像人脸识别方法,基于线性辨别分析的红外图像人脸识别新方法,并进行了简单的分析和比较.最后探讨了红外图像人脸识别领域的发展与研究方向.    

16.  人脸识别研究进展  被引次数:9
   刘党辉  沈兰荪  Kin-Man Lam《电路与系统学报》,2004年第9卷第1期
   人脸识别技术在各种应用的推动下发展很快。而近几年中,为避免各种实际应用环境的限制,非约束环境下的人脸识别也得到了很大的发展。本文概述了人脸识别的一些主要方法,讨论了影响人脸识别的几个主要因素及其处理方法以及基于视频的人脸识别技术,最后指出了鲁棒的人脸识别技术的研究方向和发展前景。    

17.  人脸检测方法综述  被引次数:1
   田源  于凤芹《计算机安全》,2009年第5期
   人脸检测问题的提出是为了在自动人脸识别系统中的定位,近年来,由于其在安全控制、人机界面、视觉监测、基于内容的检索等领域的应用价值,开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视。该文从人脸检测的模式、人脸特征的提取、人脸特征的综合、评估标准等角度,系统阐述了人脸检测系统,并将人脸检测方法分为:基于几何特征的方法,基于肤色模型的方法和基于统计理论的方法,并对各个方法的优缺点进行了比较,最后,对人脸检测今后的发展方向进行了探讨。    

18.  一种混合特征的人脸识别算法仿真研究  
   李扬  孙劲光《计算机仿真》,2012年第29卷第1期
   研究人脸识别优化问题,人脸图像受光照、人脸表情和位置变化等因素影响,由于图像具有复杂的多尺度特征,传统人脸识别算法只能提提取局部或全局特征,不能准确描述人脸图像,导致人脸识别率低。为了提高人脸识别率,提出一种小波分解和LBP算子相结合的人脸识别算法(WTLBP)。WTLBP首先利用小波变换对人脸图像进行分解,将人脸图像分解成大尺度和小尺度图像,然后采用LBP算子提取人脸图像的多尺度特征,最后采用概率统计法对人脸进行匹配识别。对ORL人脸库进行仿真,结果表明,WTLBP能够提取到人脸图像更加丰富的局部和全局信息,对光照、人脸表情和位置变化具有较高的鲁棒性,提高了人脸识别率。    

19.  特征脸及其改进方法在人脸识别中的比较研究  被引次数:1
   蔡晓曦  陈定方《计算机与数字工程》,2007年第35卷第4期
   人脸识别是生物特征识别技术中一个非常活跃的课题,目前已取得了很多研究成果。特征脸法是一种常用的人脸特征提取和识别方法。对传统的特征脸方法进行改进,可以提高人脸正确识别率、缩短识别时间。本文对特征脸及其改进方法做了理论和实验比较,分析了各自的优缺点。    

20.  基于彩色信息融合和同伦算法的遮挡鲁棒人脸识别方法研究  
   翟懿奎  甘俊英  李景文《信号处理》,2011年第27卷第11期
   遮挡条件下的鲁棒人脸识别,目前在人脸识别领域逐渐被重视,被认为是难点问题之一,本文利用稀疏表示理论满足人眼视觉特性及神经信息有效表达,且跟人脸固有特征具有的自然性是相吻合的特点,研究了彩色人脸图像色度信息有效融合策略,采用同伦算法解决稀疏表示模型中的(l1)范数问题,提出了一种基于彩色信息融合和同伦算法的遮挡鲁棒人脸识别算法.在AR数据库中的实验结果表明,与传统基于灰度转换方法人脸识别方法及SRC算法相比,本文所提基于同伦算法的稀疏表示人脸识别,具有很高的计算效率,而且有效融合了彩色信息,显著提高了在遮挡及非遮挡情况下人脸识别的效率及识别性能.    

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