基于体绘制思维的人脸识别算法优化研究

传统的人脸识别算法主要解决二维正面图像识别,如果人体姿态发生明显变化,或外界环境发生显著变化,则算法性能大大降低,无法获取准确的识别结果。体绘制算法针对三维数据场进行绘制,绘制的图像能够描述人脸的内部细节,可提高人脸识别精度。因此,提出一种基于体绘制思维的人脸识别算法,依据聚类思想对二维人脸库进行聚类,在各分类的基础上,构建人脸相似模型。通过错切变形体制算法,构建人脸体数据,实现人脸体数据坐标系统的转换以及人脸三维图像的合成,从人脸三维图像中采集人脸特征,利用相似性模型对人脸关键特征同数据库已有的特征进行匹配分析,完成人脸身份识别。实验结果说明,所提算法对于不同表情和不同光照条件下的人脸图像,都具有较高的识别率和鲁棒性。     

基于人脸识别技术的英语在线考试系统

以提升在线英语考试效率、公正性和准确性为目的,设计基于人脸识别技术的英语在线考试系统.首先进行人脸图像采集、预处理、特征提取和图像分类处理,然后根据人脸特征信息与账号信息验证参考人员身份真实性,最后根据验证的参考人员信息进行试卷自动生成、答题、试卷提交、自动阅卷与评分,完成英语在线考试.实验结果表明,该系统能够快速、准...     

基于深度学习的图像超分辨率重建技术在公安实战中的应用

本文为了解决低质量图像给公安领域带的巨大困扰,对基于深度学习的图像超分辨率重建在公安实战应用进行研究和探讨。首先对传统的超分辨率方法和基于深度学习的超分辨率方法进行了梳理;然后,介绍超分辨率重建在视频侦查、人脸识别、公安图像数据检索和司法检验鉴定中的应用,并阐明实战应用中存在问题和解决途径;最后,展望图像超分辨率重建在公安实战中未来发展方向。     

智能视频监控系统中人脸识别技术的研究分析

智能技术在现代社会得到了广泛运用,大大提升了工作质量、管理效率,人脸识别技术是一种智能技术,在智能视频监控系统中的应用较普遍。文中尝试对智能视频监控系统、人脸识别技术进行简述,再以此为基础,论述基于人脸识别技术的智能视频监控系统设计思路、工作过程和环境要求,最后分析智能视频监控系统中人脸识别技术应用的注意事项,包括数据的准确性、管理的可控性、控制的综合性等,以服务相关技术的进一步发展,提升管理活动质量。     

基于三维变换的多姿态人脸识别

现有的人脸识别系统大多基于数码相机等设备获取的二维人脸图像,当目标的姿态或者摄像机的方位发生改变时,往往会造成图像的变形以至于无法识别。而当输入的人脸为三维图像时,可以进行任意的姿态变换,从而实现对目标的识别。因此,可以通过三维人脸重建并进行空间姿态变换的方法实现任意姿态的人脸识别。在对原有三维人脸识别算法研究的基础上提出了更为通用的方法,该方法将三维深度数据与二维RGB数据结合起来,通过空间变换实现同一人脸的多姿态表示,从而建立人脸库,而在测试时只需要输入普通二维图像即可实现人脸识别。实验结果表明,此方法在采集的人脸库上,得到了很好的识别效果。     

人脸识别技术专利分析

随着图像图形处理技术的发展,人脸识别技术日益受到重视,成为研究的热点,近十几年来专利申请量有了飞速增长.本文通过对人脸识别技术的国内专利申请从宏观角度在年度申请量、申请人分布情况、技术领域进行了分析,并对主要申请人在该领域专利申请的特点进行了阐述,最后分析了目前人脸识别技术的研究方向.     

基于鱼眼摄像头的一种人脸识别技术

针对普通人脸识别算法无法准确处理360°环境下的人脸信息,提出一种基于鱼眼摄像头的人脸识别技术。首先提取摄像头中的实时信息图像,根据球面投影校正的原理得到多方向的平面透视图;运用深度学习中的卷积神经网络提取校正后的全景图像中的人脸特征,从而与数据库中人脸特征比对,得出结果。算法增加了人脸识别技术的应用场景和范围,提升了人脸识别技术的处理能力。最后的实验结果证明了此方法的有效性。     

人脸识别技术的门禁系统设计与实现

随着识别技术的不断成熟和计算机技术飞速发展,各种基于人体生理特征如指纹、手掌、声音、视网膜、瞳孔和面纹等识别技术纷纷从实验室中走出来.目前,从精确实用的角度来看,人脸识别技术是优于其它生物识别技术的身份鉴别方法.针对监控系统和防盗系统独立工作均具有一定的局限性,本文使用c++集成开发语言,结合先进的人脸识别技术和通信技...     

人脸识别技术产品的发展概况

介绍了人脸识别技术产品的发展概况和当前的市场状况,对目前国内外典型人脸识别商用产品的实用算法进行了分析和比较,指出其存在的问题,并对入脸识别技术发展进行了展望.     

基于双目视觉的三维人脸识别算法

针对传统三维人脸识别算法的复杂性,提出了一种新的三维人脸识别算法。该算法以双目立体视觉系统为基础,通过调整左、右摄像机与人脸的相对位置,完成人脸二维图像的采集,然后利用主动形状模型(Active Shape Model,ASM)技术对采集的二维图像进行特征点自动定位,并结合摄像机的内外参数得出特征点的三维坐标,从而避免了复杂的人脸三维重建;再利用人脸关键特征点的三维信息计算特征点距离矩阵,提取三维人脸几何特征;最后利用反向传播神经网络进行识别。实验结果表明,该算法简捷、快速,且具有较高的正确识别率,是一种经济、实用的三维人脸识别算法。     

基于人脸识别技术的校园一卡通照片采集系统的设计与实现

在高校学生信息管理中,一卡通照片往往由学生自行提供或通过专用一体设备自助采集,照片的质量和真实性难以保证。为了解决这一问题,文章提出了一种基于人脸识别技术的校园一卡通照片采集系统。该系统基于OpenCV的人脸检测、人脸位置计算及人脸相似度计算能力,实现标准一卡通照片的自动生成,同时保证了照片的真实性。实际使用表明,该系统可以提高一卡通照片采集工作的效率、规范性及照片真实性,因而文章的研究成果具有一定的实用性和推广价值。     

基于USB3.0传输的人脸识别近红外相机系统

基于常用人脸识别系统的工作原理,探讨了基于USB摄像头产品现状与红外摄像机应用现状。提出了一种适用于人脸识别、虹膜识别、视线追踪、疲劳驾驶检测等领域近红外相机设计方案。该系统基于USB3. 0传输及全局曝光的COMS图像传感器设计实现,完成了对应的方案设计并进行了简单的效果验证。     

一种基于人工神经网络的人脸识别方法

提出了一种基于BP人工神经网络的人脸识别新算法。采用积分投影与几何特征提取相结合的方法进行人脸图像特征提取,构建特征向量,利用BP神经网络分类识别。仿真结果表明,该算法应用于ORL人脸库的分类识别,仅用13个特征即可达到平均识别率99%,识别能力显著增强,同时有效地降低了所需特征维数和计算复杂度。     

基于视觉传达技术的三维图像重建系统研究

三维图像重建是当前图像处理领域的研究热点,为了解决传统重建系统存在重建效率、精度均低的问题,以提高三维图像重建效果为目标,设计了基于视觉传达技术的三维图像重建系统。首先分析了三维图像重建的系统功能框架,然后对系统的主要子模块:图像解析模块、图像预处理模块、三维可视化模块进行了详细设计,最后在相同环境与传统三维图像重建系统进行了仿真对比实验。实验结果表明,基于视觉传达技术的三维图像重建精度高,而且提高了三维图像重建效率,三维图像重建整体效果要明显优于传统三维图像重建系统,具有更高的实际应用价值。     

基于双目视觉的三维人脸识别算法北大核心

针对传统三维人脸识别算法的复杂性,提出了一种新的三维人脸识别算法。该算法以双目立体视觉系统为基础,通过调整左、右摄像机与人脸的相对位置,完成人脸二维图像的采集,然后利用主动形状模型(Active Shape Model,ASM)技术对采集的二维图像进行特征点自动定位,并结合摄像机的内外参数得出特征点的三维坐标,从而避免了复杂的人脸三维重建;再利用人脸关键特征点的三维信息计算特征点距离矩阵,提取三维人脸几何特征;最后利用反向传播神经网络进行识别。实验结果表明,该算法简捷、快速,且具有较高的正确识别率,是一种经济、实用的三维人脸识别算法。     

基于卷积神经网络的人脸识别研究

人工智能的发展极大地方便了人们的生活,现代社会中,刷脸解锁、刷脸支付等通过识别人面部信息确定人的身份的现象已遍布各个领域。人脸识别的应用十分广泛,未来仍有广阔的发展前景。文章基于卷积神经网络对人脸识别进行研究,首先分析了卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型能够快速准确进行人面部表情识别的原理,即由于CNN的卷积层和池化层起到了滤波作用,将输入的图片进行特征提取并进行压缩,减轻了CNN运算的负担,提高了运算速度;接下来通过将K近邻法和BP神经网络框架模型与CNN模型作比较,实验证明了CNN模型在进行人面部表情识别过程中的准确度最高、速度最快。因此,CNN模型训练在人面部表情识别系统中具有较高的应用价值。     

面向移动设备的人脸识别知识蒸馏技术实践

人脸识别作为一种重要的人机交互入口,被广泛地应用于安防监控、智能支付、社交媒体等行业。为了获得较高的人脸识别精度,通常采用结构复杂且参数量较多的神经网络,导致在计算资源受限的移动设备或嵌入式硬件上难以使用。针对移动设备人脸识别模型小型化需求,介绍和分析神经网络知识蒸馏技术及其在提升模型效率和保持精度上的实践。     

人脸识别中局部遮挡处理技术研究

局部遮挡严重影响了人脸识别准确率,提出了自动最优局部遮挡的重建模型.该模型首先利用人脸图像的灰度值判断人脸遮挡类型,然后利用M估计器(M-estimator)对遮挡掩模进行估计,找到最佳局部遮挡的人脸重建系数,重建人脸,减弱人脸遮挡的影响.实验证明了局部遮挡处理的有效性,明显提高了识别准确率.     

基于主向量分析重建的人脸识别算法研究

提出一种基于主向量分析(PCA)重建的人脸识别方法.传统的特征脸方法是根据PCA投影变换后,利用特征空间的总体散布矩阵最大化的特点进行分类;而本文方法则根据PCA重建误差最小的特点,利用重建误差最小进行人脸的分类.在ORL标准人脸库上的实验结果表明,本文方法优于传统方法,并且具有在增加类别以及增加样本时运算量小的特点,因此具有较好的识别效果及较高的实用性.     

基于神经网络的人脸识别系统

针对人脸在整个图像中识别的问题,提出了基于神经网络的前端人脸检测系统.该系统首先将训练集中每个图像划分成独立的小窗口,并标示出每个窗口中包含的人脸图像,并据此对神经网络进行训练.在利用神经网络对人脸进行识别的过程中,对待检测图像划分为分辨率为金字塔形的小图像,然后对每个分辨率的小图像进行人脸识别.同时为了提升系统对人脸检测的准确率和误报率,需要对多个神经网络输出的阈值进行权衡.本系统使用自适应算法,增加了错误检测集以提升系统的检测精度.