基于Face++的人脸比对系统

Face++的人脸检测、人脸识别和人脸分析是走在人工智能前端的技术。本文基于Face++设计了人脸比对系统。本系统具有识别率高、实时性好、适应性强等优点。     

基于Face++的课堂考勤系统设计研究

鉴于Face++人脸分析系统可移植性良好、准确率高的特点,以及现在的课堂考勤在这方面欠缺。因此,文章设计的目的是利用人脸识别,科学有效地实现课堂出勤状况考查。以Face++为服务平台,实现课堂考勤系统的功能。     

一种改进的快速多姿态人脸特征点定位算法

针对经典的ASM算法中存在的需要手工定位人脸特征点的问题和对于多姿态人脸识别率较低、鲁棒性较差的问题,提出了一种改进的快速的多姿态人脸特征点定位方法,解决了ASM(主动形状模型)算法半自动化与多姿态人脸识别率较低的问题;首先,对采集到的多姿态人脸进行矫正,主要解决人脸图像的旋转与偏转问题;然后针对矫正后的人脸图像进行定位与局部特征建模,标定其特征区域,完成人脸的特征点定位。通过与多模板ASM方法、基于几何特征方法的对比仿真实验可以看出,该算法特征点定位速度较快,且能较大地提高ASM算法对于多姿态人脸的识别率和鲁棒性。     

基于图像块的人脸检测方法的研究

近些年来,在图像处理和计算机视觉领域,人脸自动检测引起许多学者的关注。它是诸如人脸跟踪、人脸识别、人脸检索等应用的前提和基础。同时由于它的准确性和有效性直接影响这些系统的应用,也被认为是人脸识别系统得以实际应用的关键技术。本文在介绍国内外人脸检测研究进展的基础之上,详细讨论了基于图像块的人脸检测方法。     

生物识别技术的新星——三维人脸识别技术

Bioscrypt第一个推出了全球突破性的三维人脸生物识别技术和产品,在业界创造了领导地位。由于人的脸部不是平坦的,所以三维人脸识别技术的算法比二维(平面)的算法有更高的精确度,远远领先其他的人脸识别产品,三维人脸识别技术适用于安全度要求高的门禁控制、边境管制、电子护照和签证等身份验证。     

以LBP为基础的图像集人脸识别算法分析

人脸识别技术主要有单一图像识别与多图像识别。基于图像集人脸识别算法采用了多图像识别,主要是在LBP的基础上进行有效的计算,与传统算法相比具有较大的优势。文章首先对人脸识别数据库进行分类阐述,而后对人脸检测技术进行深入的分析,最后着重分析以LBP为基础的图像集人脸识别算法,提出几点建议,仅供参考。     

基于人脸识别的快速公交云支付系统的构建

本文基于广州BRT提出一种基于人脸识别的快速公交云支付系统构建的方案,将人脸识别技术和电子支付相结合,并利用大数据技术进行大范围人脸数据的管理。在这里采用一种基于HOG和WCCN的多姿态人脸识别算法进行人脸面部特征提取,在这个基础上,采用大数据流行的框架Hadoop来进行分布式人脸识别和数据存储,从而提高识别速度和准确性。     

基于近红外结构光与可见光的三维人脸识别算法

文章综合传统的人脸识别方法,提出新的人脸识别算法。首先,建立近红外三维模型,采用傅里叶变换获取人脸三维信息。同时,建立可见光三维模型,采用3DMM技术获取三维人脸图像,然后将两种模型分别与参考系进行对比,最后进行融合,以此进行人脸识别。     

基于人脸识别技术的燃气远程开户系统

阐述人脸识别技术应用流程,以及其中身份证光学字符识别、活体检测、人脸比对3个模块的功能。给出人脸识别在线开户的流程,总结人脸识别远程开户系统的应用成果。     

基于深度学习的人脸识别系统

本文设计描述了三种人脸识别技术:(1)通过肤色模型训练的图像变化技术对图像的人脸区域进行识别并分割出来。(2)Eigenface人脸识别算法的图像表示技术通过输入已知人脸图片,可视化特征脸,与系统相似脸匹配并计算识别准确率。(3)全连接神经网络技术和卷积神经网络技术实现对对输入人脸的识别分析和匹配测试,从系统库里找到与之最相近的的脸,并可视化展示。