基于AdaBoost和PCA的动态人脸考勤技术研究

设计并实现了基于Adaboost和PCA的动态人脸识别考勤系统。利用AdaBoost快速人脸检测方法为基础,然后使用PCA方法来实现人脸识别.实验结果表明,利用该方法开发的动态人脸识别考勤系统具有识别率高、实用性好、可靠性强等特点.     

人脸识别技术在智慧校园建设中的应用研究

通过从智慧校园门禁或考勤系统建设的角度出发,基于改进SSD深度学习算法,构建起用于门禁或考勤人脸监测的网络框架,利用多尺度特征图框选识别目标候选区域,通常人脸识别只需要设置4×4×n的卷积核,使用DAN算法、特征向量分类器,实现人脸关键点提取、特征向量层次聚类,并将识别后的人脸特征向量与后台数据库的人脸图像比对,以保证人脸识别结果的精确性。     

基于人脸识别的图像考勤系统设计与实现

基于人脸识别的智能系统在近几年中非常活跃,是计算机视觉和模式识别领域里的研究重点,如基于人脸识别的考勤系统、基于人脸识别的门禁系统、基于人脸识别的考试系统等等。基于人脸识别的图像考勤系统首先进行人脸图像采集和人脸检测,将采集到的人脸图像保存实现人脸注册,然后对图片中的所有人脸进行检测和识别,将识别到的信息进行保存,根据人脸识别中保存的信息可以查询信息,实现考勤。     

基于OPENCV的人脸考勤系统

设计实现了一种基于几何特征的人脸识别考勤系统。通过图像的灰度积分投影来确定各器官的大体位置。通过提取人脸的左眼、右眼、鼻子和嘴巴的位置及其之间的相对距离关系等7个特征值,并赋予不同的权重来合成矢量人脸,进而与数据库进行对比实现人脸考勤。     

基于Python+OpenCV的课堂人脸签到微型系统

针对高校课堂教学学生人数据考勤中存在代签、花费时间长、成本高等问题,提出了基于Python+OpenCV的课堂人脸签到微型系统。首先,分析了高校课堂考勤的实际需求,得出系统应实现的主要功能;然后,设计了系统的主要功能模块,并对各模块的功能进行了详细说明;最后,分解了核心模块人脸录入和人脸识别的实现流程,基于Python+OpenCV实现人脸图像获取、人脸检测、特征提取与存储、特征训练、特征提取与识别等核心功能,采用视频签到方式,生成和存储签到的过程性和结果性数据。通过系统的单机部署,不仅能够快速实现课堂签到,也能实现签到结果的分析统计。     

融合半监督降维与稀疏表示的人脸识别方法

由于人脸图像数据的维数都较高,将稀疏表示分类用于人脸识别时计算量很大,为了提高人脸识别系统的效率,提出了一种融合半监督降维和稀疏表示的人脸识别方法。首先利用半监督降维算法对图像进行降维处理,在较低的维数空间快速取得较高的识别率,然后利用稀疏表示分类进行人脸识别,取得比传统的最近邻分类器更高的识别率,最后在ORL人脸库上进行实验验证。结果表明,利用该融合算法可快速有效地提高人脸图像的识别效果。     

基于人脸识别的校车考勤系统设计

本文介绍了基于人脸识别的校车考勤系统设计思路,并对关键的人脸检测与人脸识别算法进行了深入的分析与设计,最终结果表明该系统设计达到了实际使用要求.     

2DPCA-ICA算法在人脸识别中的应用

传统独立元分析(Independent Component Analysis,ICA)用于人脸识别首先是将人脸图像矩阵转换成向量求白化矩阵,然后利用快速固定点算法求分离矩阵,获得人脸图像独立基子空间,从而实现人脸识别.二维主元分析(Two-dimensional Principle Component Analysis,2DPCA)无须将人脸图像矩阵转换成向量,直接利用二维人脸图像矩阵求协方差矩阵,其特征值与特征向量的计算得到简化.本文结合2DPCA与ICA算法的特点,提出2DPCA-ICA人脸识别算法.该方法通过2DPCA算法计算白化矩阵;接着利用ICA算法获得人脸图像的独立元;然后构造独立基子空间;最后依据测试样本在独立基子空间上的投影特征实现人脸识别.基于ORL与Yale人脸数据库的实验结果表明,2DPCA-ICA算法正确识别率与识别效率均高于PCA-ICA算法与2DPCA算法,是一种有效的人脸识别方法.     

离散小波变换和Fast PCA与SVM在人脸识别技术中的应用

人脸识别技术因具有结果直观、隐蔽性好、操作简单的优越性,所以在刑事侦查、在门禁考勤、信息安全等领域具有广泛的应用前景。本文在特征提取阶段采用离散小波分解和改进的快速主成分分析法相结合的算法;在分类阶段,采用基于改进的二叉树算法的支持向量机进行分类。最后给出人脸识别系统的系统原型。通过在MATLAB 7.10.0（R2010a）软件上对ORL人脸库进行仿真训练测试,验证了本系统算法不仅在识别率上有所提高,而且相对于其它算法具有较快的识别速度。     

嵌入式人脸检测算法的研究与实现

使用人脸类Haar特征、快速人脸检测算法Adaboost进行人脸检测。针对ARM的不足,将经过PC机训练得到的人脸分类器文件通过网络传输到嵌入式平台,结合人脸检测算法,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检测系统由于训练人脸图像数据巨大而造成处理效率低的难点。基于EELiod 270嵌入式开发平台实现了...