人脸识别技术综述

人脸识别技术的研究在近几年得到了高度重视,已经成为图像分析和理解中最成功的应用之一.文中对人脸识别技术的常用方法如:肤色模型方法、基于特征脸(Eigenface)的PCA方法、人工神经网络(ANN)的方法、以及基于局部Haar特征的方法等,进行了分类总结.在分析了影响人脸识别效果的两个主要因素:光照影响和姿态影响后,指出利用先验知识,综合多种分类方法是人脸识别研究的趋势.     

基于ICA和NFL与NN联合分类器的人脸识别

提出了一种基于最近邻特征线(NFL)与最近邻(NN)联合分类器进行人脸识别的方法。首先对人脸图像用主成分分析(PCA)降维,然后用快速独立变量分析(FastICA)提取独立基,分类时采用最近邻特征线和最近邻分类器的联合分类器进行分类。该方法综合了NFL和NN的优势,充分利用了同类之间相似,距离最短的性质。实验表明此方法提高了人脸识别率,是一种可行的人脸识别方法。     

三维人脸识别研究综述

近二十多年来,虽然基于图像的人脸识别已取得很大进展,并可在约束环境下获得很好的识别性能,但仍受光照、姿态、表情等变化的影响很大,其本质原因在于图像是三维物体在二维空间的简约投影.因此,利用脸部曲面的显式三维表达进行人脸识别正成为近几年学术界的研究热点.文中分析了三维人脸识别的产生动机、概念与基本过程;根据特征形式,将三维人脸识别算法分为基于空域直接匹配、基于局部特征匹配、基于整体特征匹配三大类进行综述;对二维和三维的双模态融合方法进行分类阐述;列出了部分代表性的三维人脸数据库;对部分方法进行实验比较,并分析了方法有效性的原因;总结了目前三维人脸识别技术的优势与困难,并探讨了未来的研究趋势.     

基于统计特征和小波分解方法的人脸识别研究

计算机的自动人脸识别是当今研究的热点和难点,并且在安全系统和商贸系统等领域有着广泛的应用。论文介绍了用于人脸识别的基于统计特征的方法和基于小波分解的方法,并对每种识别方法进行分析与比较,总结了影响人脸识别技术应用的关键因素。     

基于视频的人脸识别研究进展

近年来基于视频的人脸识别已成为人脸识别领域最为活跃的研究方向之一.如何充分利用视频中人脸的时间和空间信息克服视频中人脸分辨率低,尺度变化范围大,光照、姿态变化比较剧烈以及时常发生遮挡等困难是研究的重点.文中对近期(主要近5年)基于视频的人脸识别研究进行了详细的介绍和讨论,在对相关方法分类的基础上,分析了各类方法中典型技术的优缺点,并概况介绍了常用的视频人脸数据库和实验结果,最后展望了基于视频人脸识别未来的发展方向和趋势.     

人脸识别技术综述

首先对计算机人脸自动识别技术的研究背景及发展历程做了简单回顾,然后对人脸正面像的识别方法,按照识别特征的不同进行了分类综述,主要介绍了特征脸（Ｅｉｇｅｎｆａｃｅ）方法、基于小波特征的弹性匹配（Ｅｌａｓｔｉｃ Ｍａｔｃｈｉｎｇ）的方法、形状和灰度模型分离的可变形模型（Ｆｌｅｘｉｂｌ Ｍｏｄｅｌ）以及传统的部件建模等分析方法。通过对各种识别方法的分析与比较,总结了影响人脸识别技术实用化的几个因素,并提出了研究和开发成功的人脸识别技术所需要考虑的几个重要方面,进而展望了人脸识别技术今后的发展方向。     

大数据在人脸识别在智慧城市的应用

目前人脸识别技术无法满足智慧城市高增长率人脸识别需求,因此提出大数据在人脸识别在智慧城市的应用。以智慧城市应用需求为基础,建立大数据人脸识别模型,处理过程中人脸特征光照、距离以动态特征等影响因素,建立数据库,对数据低频处理后信息分类,完成人脸特征识别。设计仿真实验,对比大数据人脸识别方法、OpenCV人脸识别方法以及BP神经网络人脸识别方法的识别准确率,证明研究的有效性。     

人脸识别研究的新进展及趋势

简要回顾了人脸识别技术的研究背景及发展历程,总结了近三四年人脸识别方法的研究进展,根据三维人脸重构方法的数据来源不同,将其分为基于静态图像和视频序列的三维重构技术.重点对目前多特征和多模态识别技术进行了分类阐述,分析了一些有代表性的算法并对其识别结果进行了比较.最后,总结了人脸识别技术现存的研究难点,并探讨了其未来的发展方向.     

人脸识别技术的研究

对人脸识别的几个关键技术进行了深入研究，提出了一种快速的基于眼睛像素特征的人脸检测方法：一种有效的基于SVD分解的特征提取方法和一种基于特征差别的SVM人脸识别方法．改进的基于SVD分解的特征提取方法能在一定程度上削弱光照和表情的影响，从而更好地抽取人脸的差别特征．基于特征差别的SVM方法将人脸识别这一典型的多分类问题构造成适合SVM处理的二分类问题，克服了传统SVM方法在解决多分类问题上的缺陷．实验表明该人脸检测方法有较高的正确检测率，提出的特征提取方法能有效地减弱光照和表情对人脸特征的负面影响，使得识别率有较大提高，基于特征差别的SVM方法有更好的概括能力和更高的正确识别率．     

基于Gabor小波和二维主元分析的人脸识别

论文提出了一种基于Gabor小波和二维主元分析(2DPCA)的人脸识别方法。该方法首先对人脸图像进行Gabor小波变换,将小波变换的系数作为人脸图像的特征向量;然后,用2DPCA对所得的人脸图像特征进行降维,并采用最近邻法进行分类;最后,利用AT&T人脸库,对基于Gabor小波和二维主元分析(2DPCA)的人脸识别方法和基于Gabor小波和PCA的人脸识别方法进行了仿真比较实验。仿真实验表明,基于Gabor小波和2DPCA的人脸识别方法具有较好的识别性能。     

自然手写汉字FS识别法

提出联机识别自然手写汉字的FS识别法。在剖析五笔字根结构和编码原则基础上,对五笔字根作适应性改造,将键盘输入技术与联机识别技术有机融合的一种识别体系。在多库识别体系中首次采用层间分级技术。分析和实验表明：充分考虑了自然手写汉字书写习惯和结构特征,系统有较高稳定性。     

人机自然交互中多生物特征融合与识别

生物特征是人的内在属性,具有较高的稳定性与个体差异性。人脸、虹膜与人耳等多生物特征融合与识别的研究属人类认知本质与规律的前沿课题。探讨了该研究的意义,分析了国内外研究概况及其主要研究内容,提出了研究中的关键技术问题。多生物特征融合与识别的研究成果在人机自然交互、机器智能、国家安全、生命科学、听觉视觉通信以及社会的工作方式和生活方式方面有着广泛的应用前景。     

计算机汉字草体手写输入算法

为使汉字草体计算机输入识别精简化,对汉字草书手写体,实施分类与亚分类等类似处理。参照人的汉字草书书写习惯,提出模糊识别汉字草体手写输入算法。结合各种具体编码约定,可使软件编写思路清晰、减少编程工作量、提高编程工作效率。预见该算法能使最终软件短小有力。该思路可类推地移植到汉字行书、正楷与其他字体,也可移植到英文或其他少数民族文字,但显然具体处理方法不同。     

现代生物特征识别技术发展综述

生物特征识别技术作为一种身份识别手段具有独特的优势,是近年来国际上的研究热点,对信息安全有重要意义.文章简单介绍了几种典型的生物特征(如指纹、人脸、虹膜等)和语音识别技术方法,对各种方法的特点作了比较说明,对生物特征识别技术的应用领域和发展首景作了较详尽的分析.     

Using natural class hierarchies in multi-class visual classification

We address the problem of computationally efficient visual classification of objects, and propose a system for solving multi-class problems in domains that have inherent hierarchic structure, such as subclass-superclass-relationships based on visual similarity. Class relationships are used at runtime to select the computationally simplest feature space that allows classification at high level of confidence for each example view. Classification accuracies can then be further improved using rank-order voting over multiple views. Our experimental results show that our system compares favorably to previously published results using a demanding benchmark. The results support the hypothesis that class hierarchies based on visual similarities are feasible and useful in controlling the accuracy vs. speed tradeoffs in classification.     

开放集文字识别技术

开放环境下的模式识别与文字识别应用中,新数据、新模式和新类别不断涌现,要求算法具备应对新类别模式的能力。针对这一问题,研究者们开始聚焦开放集文字识别（open-set text recognition,OSTR）任务。该任务要求,算法在测试（推断）阶段,既能识别训练集见过的文字类别,还能够识别、拒识或发现训练集未见过的新文字。开放集文字识别逐步成为文字识别领域的研究热点之一。本文首先对开放集模式识别技术进行简要总结,然后重点介绍开放集文字识别的研究背景、任务定义、基本概念、研究重点和技术难点。同时,针对开放集文字识别三大问题（未知样本发现、新类别识别和上下文信息偏差）,从方法的模型结构、特点优势和应用场景的角度对相关工作进行了综述。最后,对开放集文字识别技术的发展趋势和研究方向进行了分析展望。     

面向对手建模的意图识别方法综述

首先介绍了对手建模的几种不同的类型,引出行为建模中的意图识别问题;随后针对意图识别的过程、分类、主要研究方法、研究展望以及实际应用进行了归纳分析,总结并讨论了相关领域取得的最新研究成果;最后指出意图识别目前存在的不足以及未来的发展方向.     

标准正面人脸图像的识别

本论文选用人脸上27个特殊点作为人脸基本特征。以人脸几何结构为基础,结合有脸识别的心理特性,提出新颖、简便、高精度的“寻找存在”法,使提取特征点的速度、精度得到大大的提高,在详细分析这27个特列点的统计特性后,选择了其中信息量丰富的15个点间距及间距比构成一组向量代替人脸描述,用加权欧氏距离作为特征向量间相似性测试,在两类实验中,识别率高达100％和98％。     

ATM系统自动识别功能拓展及安全监控

针对目前银行系统中ATM自动柜员机存在的不安全因素,在现有的ATM自动柜员机上增加人脸识别、指纹识别、第二代身份证识别等识别方式,同时安装传感器视频监控系统,以增强ATM自动柜员机的自动识别及安全监控能力;该系统将生物识别技术与ATM系统相结合,设计中以实用性、可操作性、人性化设计为主,确保ATM系统的鲁棒性和安全可靠,且该系统可随着ATM系统软件进行升级;人脸识别率、指纹识别的准确度不低于90%,第二代身份证的识别率不低于99%。     

混合模式识别系统研究

讨论基于多种分类方法的模块组合实现的混合模式识别系统，它不同于利用多分类器输出结果表决的集成系统。提出两个系统：一个面向刷体汉字文本识别，另一个面策自由手写体字识别。