基于人脸识别的智慧园区访客系统研究分析

为了保证园区安全,文中对智慧园区访客系统的设计与建设进行了分析。首先,介绍了人脸识别技术,明确了该技术的特征及其在智慧园区访客系统中应用的必要性。其次,立足于智慧园区结构和访客系统设计两个维度进行论述,阐述了利用人脸识别技术设计访客系统的关键点,完善了智慧园区的门禁管理体系,在保证园区安全的基础上,发挥人脸识别技术的优势,提高园区访客系统的性能。     

用于人脸识别系统的一种新PCA算法

在人脸识别系统设计中引入了一种新的基于加权主分量分析的人脸算法,该算法利用加权主分量分析的原理,将特征加权和主分量分析相结合,构造了一个新的3个中心的高斯分布函数作为加权函数对人脸各维特征进行加权,从而利用主分量分析的方法进行人脸识别.实验证明,该方法与已有的WPCA算法相比,具有更高的识别率.     

人脸识别技术在门禁系统中的应用研究

近几年,作为生物特征识别技术中非常重要的一项,人脸识别技术具有独特的发展优势,逐渐成为人工智能以及模式识别的一项焦点,受到了很多研究者以及机构的关注。人脸识别技术具有方便、直接以及友好的优势,因此在很多领域得到了广泛的应用。文章将人脸识别技术应用于门禁系统,制定出一种设计方案有效提升人脸识别门禁系统的识别效率,在系统设计的过程中采用了较新的特征提取算法,即2DLDA算法来实现人脸特征的识别,最后使用邻分类器来实现分类识别的功能。     

基于微表情追踪的课堂教学效果即时反馈系统设计

近几年来,课堂教学效果反馈评价手段与方式越来越多,其中不乏探究与应用人工智能领域的人脸识别与表情特征提取与分类技术,文章内容是通过列举分析了现如今课堂教学效果反馈方式及其优缺点,结合人工智能领域表情识别与分类技术应用于课堂教学效果反馈现状,提出一种基于微表情追踪的课堂教学效果即时反馈系统设计的概念模型,希望对以后的人工...     

校园建设中基于卷积神经网络的人像识别系统设计

本文对校园建设中基于卷积神经网络的人像识别系统设计进行研究。现阶段,随着计算机技术以及机器学习技术的发展和进步,当前卷积神经网络以及人脸识别系统逐渐走向大众的视野,也逐渐成为研究人员重点研究内容和关注对象。当前建设智慧校园的过程中,最为重要的就是人脸识别系统的搭建,为了保证其有效性以及应用质量,可以应用卷积神经网络,其对于图像处理方面可以发挥出最大的作用和价值,可以针对图像进行深层次提取,了解图像特征,因此基于卷积神经网络的智慧校园人脸识别系统设计,具有更好的泛华能力,本文以此为基础,进行深入研究和分析。     

浅谈部分遮挡下的人脸识别技术研究

本文从新冠肺炎疫情防控的应用场景引出了计算机视觉领域中的人脸识别技术,指出了部分遮挡下人脸识别存在的困难与挑战,概述了部分遮挡下人脸识别技术的研究进展以及深度学习在部分遮挡人脸识别技术中的应用。     

基于Android的人脸识别签到系统的设计

在科技发达的今天,很多学校的签到还采用最原始的方法——手动签到,这种方法繁琐耗时。本文提出了一种新的签到方式设计：基于Android系统的人脸识别签到软件。有效弥补了学校人工签到及其他签到方式的不足。本文主要描述了该软件系统的系统设计、数据库设计和应用前景。     

光照鲁棒的人脸识别

传统的人脸识别方法对待识别人脸图像的质量要求较高,而且要求所采集的人脸图像的光照情况与人脸训练库的光照情况的差异不能太大,这就限制了人脸识别系统运行的环境条件,从而限制了人脸识别的应用。为了降低人脸识别对环境条件的要求,真服光照对人脸识别的影响。本文分析了人脸图像的幅频特性和相频特性,提出了频域光照归一化的人脸识别方法,使得对任何光照条件下采集的图像经过归一化后,光照情况与训练库中的图像完全相同,同时保留了人脸的可区分性。因为人脸之间差异的信息量一般较少,故本文运用最小非零特征向量作为人脸特征,通过实验仿真,与传统方法相比本文人脸识别方法对光照变化具有鲁棒性。     

网络安全标准助力人脸识别规范应用

围绕人脸识别技术应用与发展带来的安全风险与后疫情时代的遗留安全问题,结合GB/T 41819—2022《信息安全技术人脸识别数据安全要求》及相关基础性安全标准,阐释网络安全国家标准在规范人脸识别应用、保障人脸识别安全方面起到的重大推动作用,探讨人脸识别标准化工作发展方向,为后续人脸识别研究和标准化工作提供参考。     

基于身份证的人脸识别技术综述

基于身份证中照片的人脸识别,成为近年来兴起的一种人脸识别新应用,其应用可以分为两类:身份鉴别和身份验证。本文从基于身份证的人脸识别的基本概念出发,梳理了与基于身份证的人脸识别技术相关的专利技术,分析了主要技术分支及相关技术分支下的代表专利技术。     

嵌入式人脸识别系统的设计与实现

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.     

通过人脸识别技术限制重复投票的电子投票系统的设计

将人脸识别技术应用于电子投票系统中,限制重复投票行为.首先分析了该电子投票系统的结构,给出了人脸识别技术在限制重复投票行为中的应用场景.针对电子投票系统对人脸识别算法的需求以及投票人图像采集背景简单和光照变化较小的特点,分析了适用于本系统的基于AdaBoost的人脸检测方法以及基于特征脸的人脸识别方法,给出了通过OpenCV实现的基于人脸识别方法的身份认证子系统的设计流程,并介绍了基本投票子系统各模块的功能.最后对身份认证子系统的性能进行了分析.     

基于Gabor小波与Memetic算法的人脸识别方法

提出一种基于Gabor小波与Memetic算法的人脸识别方法MA-Gabor(Memetic Algorithm-Gabor).算法使用一组特定的Gabor小波滤波器对人脸图像重要区域进行针对性的特征提取运算,可在较短处理时间内获得更具区分能力的识别数据.为提升识别性能,MA-Gabor引入Memetic算法用于Gabor小波滤波器组的优化设计.实验结果表明,Memetic算法可获得比传统优化方法更佳的设计效果.通过将优化设计的Gabor小波滤波器组用于人脸图像的特征提取,MA-Gabor算法可取得比现有人脸识别方法更高的识别率.     

人脸自动识别方法综述

 人脸自动识别是模式识别、图像处理等学科的一大研究热点,近几年来关于人脸识别的研究取得了很大进展.本文重点对近三、四年来人脸识别的研究进行综述并对各种方法加以评论.     

AFRS人脸自动识别系统的设计与开发

人脸检测、跟踪和识别技术是人机自然交互领域中一个富有挑战性的课题,也是近年来研究的一个热点。在新一代(第四代)人机自然交互系统中人脸自动识别系统提供了一个友好的人机交互接口。本文着重介绍了AFRS人脸自动识别系统的设计思想和实现技术。该系统以实现一个实时的、鲁棒的、自动化的系统为目标,融合了人脸检测、跟踪和识别技术以及其它的图像和视频处理技术,并且建立和维护了一个含有人脸特征数据的数据库,从而使得系统可以自动地对进入系统监控范围内的人脸自动进行检测、跟踪和识别。该系统在新一代的人机交互、安保、视频监控等方面有着广泛的应用前景。     

单对象人脸识别技术研究

针对单对象人脸识别的特点,提出了一种基于DWT-DCT平均脸和自适应阈值的单对象人脸识别算法,该算法首先利用肤色模型和人脸几何特征检测、定位、归一化内脸,然后对人脸进行DWT变换和DCT变换提取人脸特征,并计算DWT-DCT平均脸,最后利用自适应阈值进行人脸识别。实验证明,该方法具有识别有效性和认证可靠性。     

基于受试者工作特征pAUC优化的人脸识别系统

基于深度学习的人脸识别技术在大量应用场景中表现出优于传统方法的性能,它们的损失函数大致可分为2类：基于验证的和基于辨识的。验证型损失函数符合开集人脸识别的流程,但实施过程比较困难。因此目前性能较优的人脸识别算法都是基于辨识型损失而设计的,通常由softmax输出单元和交叉熵损失构成,但辨识型损失并没有将训练过程与评估过程统一起来。本文针对开集人脸识别任务提出一种新的验证型损失函数,即最大化受试者工作特征(ROC)曲线下的部分面积(pAUC);同时还提出一种类中心学习策略提高训练效率,使提出的验证型损失和辨识型损失有较强的可比性。在5个大规模非限定环境下的人脸数据集上的实验结果表明,提出的方法和目前性能最优的人脸识别方法相比,具有很强的竞争性。     

基于人脸识别的考勤系统设计

为了适应当今各企事业单位考勤业务需求，设计了一款嵌入式人脸识别考勤系统，并详细设计分析了该系统的实现方法。从硬件角度方面，利用ARM芯片的优势，对本文设计的嵌入式系统整体方案、硬件选择和开发环境的搭建等进行分析；另一方面，从软件的角度，依据系统功能进行设计，并提出一种基于PCA的人脸识别方法。最终通过系统性能测试，验证该方案的可行性。     

3D人脸识别研究探索

2D人脸识别技术虽已成熟,但由于单一的2D图像不能提供识别所需的完整信息,故其识别精度很难进一步提高。在人脸识别过程中,特征提取是影响识别效果的一个重要环节,在分析了传统的主成分分析法和由此改进的2D PCA方法的基础上,提出了3D人脸识别方法。该方法将人脸图像分为几个部分分别进行特征提取,同时充分考虑每个部分所包含的特征信息量的多少,并在分类时赋予它们不同的权值。因此,将人脸用立体图像来表示并进行识别是目前提高人脸识别精度的前沿课题。     

人脸画像识别研究

利用几何特征法、特征脸法和动态模板匹配法来进行画像特征提取和识别,试验表明根据文中设计的模板系统,动态模板匹配法具有较好的识别效果,相比识别率可达到82.2%.