基于OpenCV的人脸识别关键技术分析

人脸识别是一种基于人脸特征分析、比较和身份识别的生物特征识别技术。目前,人脸识别系统已经开始应用于人们的生产和生活当中。随着人脸识别技术的深入研究,已经研究出包括基于人脸几何特征方法、基于模板的人脸匹配等多种识别方法。人脸识别系统各模块功能不断完善,包括图像采集、检测、预处理、人脸特征和人脸识别等环节,形成可行方案。该文还简要介绍了OpenCV库提供基于PCA的特征识别算法、基于LDA的识别算法和基于LBPH局部特征提取多种人脸识别算法,分析了基于OpenCV搭建的人脸检测识别过程。     

运用肤色信息和模板匹配的彩色人脸检测

人脸是一个复杂的模式,在图像中自动地对其进行定位和分割是进行人脸识别的第一步。本文提出一种运用肤色信息和模板匹配的人脸检测方法。该方法先进行肤色分割,然后对每一个人脸候选区域进行形状比例的分析,最后进行模板匹配。实验结果表明,该方法对任意背景下,任意姿态及任意数目的人脸检测非常有效。     

基于小波分析的人脸图像处理

本文利用小波分析进行人脸图像处理,包括人脸图像的滤波、小波增强、以及人脸图像的小波分解等,为后续的特征提取和人脸识别打下良好的基础.实验结果表明,小波分解能够有效地降低人脸图像的维数,大大降低了后续处理算法的复杂度,减少了计算机的计算量.     

扩大人脸识别系统应用

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识,达到识别不同人身份的目的。人脸识别技术的研究肇始于20世纪60年代末期。20世纪90年代后期以来,一些商业性的人脸识别系统逐渐     

基于回归函数的多角度人脸识别算法研究

研究了基于回归函数的人脸识别算法,该算法有望引进到声学信号处理当中。人脸识别问题是人脸相关的计算机视觉研究的关键问题。传统的人脸识别研究主要针对正面人脸,研究的应用范围比较有限。在实际应用中,由于光照、姿势、表情、遮挡、分辨率等问题,使得传统方法在处理非正面人脸的时候具有很大的困难,这种情况对人脸识别算法有了更高的要求。针对图像中人脸角度在±45°的人脸识别问题,利用基于Haar特征的非线性Boosting回归算法,根据标定点邻域内的局部纹理预测标定点的位移,提出了一种新的基于经典活动形状模型(Active Shape Model,ASM)的实时多角度人脸识别算法。在对实测数据的测试实验表明,该算法的识别率高于经典的ASM算法并有显著提高。     

小波包变换在人脸识别光照补偿中的应用

提出了一种用于非均匀光照条件下人脸识别的光照补偿算法.该算法首先将人脸图像变换到对数域,并在对数域中计算2维小波包变换,通过舍弃部分子带图像中的系数来实现人脸图像的非均匀光照补偿.由于人脸光照补偿的目的是为了提高人脸识别性能,所以光照补偿的效果利用人脸识别率来表征.在Yale B人脸库中,与对数域离散余弦变换(DCT)光照补偿算法进行了比较,实验结果表明,本文方法的人脸识别平均误识率可以达到0.53%,比对数域DCT方法具有更好的性能.     

复杂光线环境下的机场人脸识别设计与应用

光照是影响人脸识别率的关键因素,它已成为阻碍人脸识别技术发展的最大障碍。在分析人脸图像受光照变化影响的基础上,按照处理方式的不同对光照处理方法进行分类和评价。基于光照归一化算法、光照不变特征提取算法以及3D光照模型算法对人脸成像过程进行优化。通过平衡光照亮度,采集稳定光照下的人像,分析3种图像处理方法的优缺点,提出新的针对人脸光照的研究方向。     

一种基于三维模型投影的人脸识别新方法

研究了使用三维人脸模型进行不同姿势下的人脸识别问题，提出了一种三维建模二维识别的人脸识别算法，首先使用该方法将三维模型向不同方向投影，进而将不同姿势的二维图像与不同方向的投影结果相匹配，进行人脸识别。研究了使用Minolta Vivid 910进行数据获取，创建三维模型的方法和过程。实验结果表明，在进行不同姿势的人脸识别时，该方法的识别速度快于三维可变形模型方法，识别率远优于使用二维正面图像作为模板的人脸识别方法。     

人脸识别技术的研究

人脸识别技术是模式识别领域一个重要的研究课题之一,它具有唯一性与可靠性等且应用广泛。文中概括介绍了人脸识别技术的应用前景和人脸识别的i警墅j哆人脸检测和特征提取的方法进行了简单比较。     

基于LBP算法的人脸检测与识别

介绍人脸检测方法,探讨PCA、ICA、LDA和LBP等人脸识别算法,并总结现有的算法得出使用LBP算法的巨大优越性。对未来工作提出研究方向。