人脸识别技术发展及应用分析

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机采集人脸图像,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术处理．包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记,忆存储和比对辨识,达到识别不同人身份的目的。     

人脸识别多级架构体系在公安中的应用浅析

人脸识别指以人的脸部特征信息为基础,进一步进行身份识别的一种生物识别技术。从技术层面分析,人脸识别利用摄像机或摄像头,采集人脸图像或视频流,以自动的方式在图像中检测及跟踪人脸,从而识别检测到的人脸。公安业务办理过程中,人脸识别技术起到了至关重要的作用。基于此,重点围绕人脸识别多级架构体系在公安中的应用进行分析,以期提高公安系统的技术水平和业务处理能力。     

人脸活体检测技术在校园智能安防的应用综述

人脸活体检测技术是一种人脸面部信息匹配与定位的生物识别技术,其能够根据摄像头采集的人脸信息进行检测与跟踪,以此来进行个体的身份信息识别.该技术在校园的智能安防建设中具有较高的应用价值.通过分析当前人脸活体检测技术的综合特征与优势,全面探究在校园智能安防中应用人脸活体检测技术的工作流程以及应用路径,以期推进我国校园智能安防应用水平的提高.     

基于PCA和LDA的人脸识别系统设计

在现代社会当中,身份认证与识别问题变得尤为重要。其中,基于人脸面部特征的识别技术因其具有的突出优点脱颖而出,得到了广泛研究与应用。考虑到当前人脸识别技术遇到的相关难点,寻求了一种主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)相结合的方法对人脸进行识别,并且基于LabVIEW/Matlab和摄像采集系统等软硬件设备,设计了人脸识别系统。该系统以人脸识别算法为基础,利用PC机为操作平台,通过将即时采集的人脸图像与所建立的人脸特征库比对,从而快速有效地查出已登记人员的身份信息。     

基于机器学习和深度学习的人脸反欺诈检测综述

人脸识别作为各大领域广泛使用的生物识别技术,近年来得到了飞速发展,与其他身份识别技术相比,它更加直接,用户友好并且方便高效。但是人脸这一生物特征非常容易在日常生活中不经意间泄露出去,同时人脸识别系统也由于其算法发展的不完全性,极易受到“假人脸”的欺骗攻击,让用户蒙受经济损失。而人脸的活体检测技术作为人脸识别的前置环节,在判断是否为“真人脸”时扮演着十分重要的角色。本文介绍了近年来人脸识别活体检测工作的国内外作品,进行相应的归纳、分析和总结,最后对其未来的发展趋势及展望进行分析。     

基于多模态融合的人脸识别门禁系统设计

随着物联网的发展,生物识别技术被广泛的应用在各行各业,特别是安全相关的方面。本设计采用树莓派作为主控制器,将人脸识别与云服务结合起来,设计一种能够实时通信的基于AI多模态融合的智能门禁系统。其借助树莓派的摄像头模块,从摄像头抓拍人脸信息,上传云端进行人脸比对、活体检测、人脸识别,判断人脸信息是否符合。符合则驱动门锁打开,不符合就将照片上传到云端,并进行软件示警。     

基于唇语识别的身份认证研究及系统设计

随着人脸识别身份认证技术的广泛应用,各类针对人脸识别系统的攻击手段逐渐出现.为了应对这类安全性问题,提出了基于唇语识别的身份认证方法.基于唇语识别的身份认证系统要求用户在进行人脸识别认证的同时读出验证码,系统既要对人脸进行比对,还要通过唇语识别技术识别出说话内容并与验证码进行比对,只有两部分比对都通过才能通过系统的身份...     

融合约束采样和面部对齐的稀疏表示人脸识别

针对传统的稀疏表示分类算法中面部对齐受限而影响人脸识别率的问题,提出一种基于约束采样和面部对齐的稀疏表示分类算法。首先通过使用约束采样对训练图像进行预先标注得到固定脸特征;然后结合图像的纹理信息和形状特征进行面部对齐及特征提取;最后计算出测试样本与各个训练样本之间的相似度,利用稀疏表示分类器完成人脸的识别。在AR、CAS-PEAL及扩展YaleB人脸数据库上的实验验证了算法的有效性及鲁棒性。实验结果表明,约束采样和面部对齐的组合大大提高了人脸识别率,相比几种较为先进的鲁棒人脸识别算法,该算法取得了更好的识别效果。     

基于特征脸的人脸识别系统的研究

人脸识别技术是通过分析人脸图像,并从人脸图像中提取有效的识别信息,用来辨认身份的一门技术.文章阐述了基于特征脸的人脸识别的基本算法,并对该方法进行改进,最后对其进行了仿真.该方法主要通过求出人脸图象与数据库中的特征脸空间距离来进行人脸的识别和分类,做到了快速准确地识别人脸.     

基于特征脸的人脸识别系统的研究

人脸识别技术是通过分析人脸图像,并从人脸图像中提取有效的识别信息,用来辨认身份的一门技术。文章阐述了基于特征脸的人脸识别的基本算法,并对该方法进行改进,最后对其进行了仿真。该方法主要通过求出人脸图象与数据库中的特征脸空间距离来进行人脸的识别和分类,做到了快速准确地识别人脸。     

基于人脸识别的门禁系统设计与实现

面部识别技术具有人脸信息实时持有、无需记忆或携带、非接触方式采集的特点。基于人脸识别的门禁系统以Samsung S3C6410嵌入式开发板为硬件平台,采用普通摄像头作为人脸图像采集设备,7寸LCD液晶显示触摸屏作为输入,由开发板加载的GPIO控制口及电子门锁组成。软件以嵌入式Linux为操作系统,设计并优化人脸识别算法,减少光照对识别的干扰,通过人脸库训练算法和人脸识别算法的软件运行,实现了人脸识别门禁系统的控制功能。本系统适用于近距离人脸识别,实行人员注册登记,具有多次使用的安防功能,具有非接触性、数据易采集、处理器功耗少、节省电能、成本低廉、便于安装、性能稳定的特点。     

基于C＋＋和OpenCV的人脸识别系统的设计与实现

人脸识别是通过对人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.研究现实基于人脸识别的身份验证系统具有重要意义.提出一种基于C＋＋和OpenCV的人脸识别系统的设计与实现方法.系统实现的功能模块包括人脸图像采集、图像预处理、人脸检测与定位、人脸特征提取与识别、人脸数据库管理等.系统中人脸检测采用基于Haar-like特征的Haar 分类器,人脸识别采用Eigenfacae算法.系统经过运行测试,结果表明该系统能够满足一般的基于人脸识别的身份验证需求.     

安全人脸识别解决方案研究

人脸面部特征,与生俱来,具有唯一性、自然性、终身不变等特点,因此人脸识别作为一种身份鉴别方式,相比于传统的认证技术具有巨大的便利性优势.然而人脸识别容易受到图片、视频、面具等伪造攻击,由于其不可更改特性,若生物特征发生泄漏或篡改,会造成难以挽回的风险和损失.本文提出的安全人脸识别解决方案,通过特殊的安全人脸采集模组,完成活体检测,模组中通过人脸加密专用密钥,对图片进行加密、签名处理,同时在识别流程中的多重安全设计,保证人脸生物特征的安全.     

基于指纹和人脸识别技术的身份认证系统

本文描述了一套基于指纹和人脸识别技术的身份认证系统,在指纹识别的基础上增加了人脸识别技术,进一步提高了系统的安全性。该系统分为指纹特征信息服务器、人脸特征信息服务器、应用服务器和设备终端四部分,通过终端设备获取指纹和人脸的特征信息,分别与指纹特征数据库和人脸特征数据库中存储的特征信息进行匹配,进而完成对对用户身份的验证。通过对考生身份的认证实验证明了该系统的可靠性。     

一种基于曲量场空间的人脸识别算法

为了解决二维人脸识别准确度提升空间有限,三维人脸识别数据量大、识别速度慢的问题,提出了一种新的基于曲量场空间的人脸识别算法(Face Recognition based on Curved Space Field,FRCSF).该算法首先检测彩色人脸图像内的面部凸凹信息,利用曲量子描绘凸凹域的渐变梯度特征,去除人脸彩色信息,降低三维信息量.然后以分散的曲量子群融合成曲量子空间.将曲量子空间进行边缘曲量子光滑衔接,组成曲量场空间.最后提取曲量场空间内的深度和维度信息,通过与曲量人脸库进行信息对比,判别出人脸身份.该算法抓住了人脸面部的凸凹特征,继而将凸凹特征采用具有空间连续性规律约束的曲量场进行描述,识别准确率较高,同时由于对三维人脸采用曲量子进行重建,数据量小,识别速度较快.大量实验表明,该算法既保存了二维人脸识别速度快的长处,又融入了三维人脸识别的局部三维信息,具有较高的识别性能.     

“MAD”多注意力网络伪脸显廓系统

更为高级的人工智能换脸技术——局部人脸替换已经被研发、实现,这种技术能够保持原人脸被识别的同时仅仅替换面部某些部位,依然保证替换者的特征被识别。利用局部人脸替换技术进行身份伪造,会严重威胁社会安全和稳定。多注意力网络伪脸显廓系统采用高分辨率网络与多注意力网络相结合的方式,可以检测出目标人脸是否为虚假人脸以及其换脸区域,保证了虚假人脸的检测准确性、局部换脸检测的实用性,解决了局部换脸的虚假人脸伪造身份问题。方案在已有研究的基础上推陈出新,成本相对较低,一定程度上可用于解决人工智能换脸造成的法律问题,具有很好的可行性、实用性。     

基于Opencv的人脸检测及识别课堂点名系统设计与实现

人脸识别已经成为当今社会应用最普遍的生物特征识别技术之一,在众多场景中得到应用,例如安防、门禁、监控、追踪等领域~([1])。人脸检测与识别技术应用于大学课堂学员点名中,将具有较高的应用价值。通过高清摄像头采集照片,借助Opencv的级联分析器对采集的图片中人脸进行检测,也可考虑通过摄像头动态抓拍识别。但opencv自带的级联分析器只能对正面人脸进行识别,对侧脸及后脑无法抓取检测,另外对背景要求较高,所以系统应该具备图像或对摄像头捕获的人脸进行训练和学习,以此提高检测和识别效率。     

基于部分遮挡人脸识别算法的研究

研究人脸识别问题。针对当人脸采集的图像出现面部关键区域遮挡时,传统算法往往需要依靠面部主要关键特征进行识别,遮挡人脸的大部分特征消失,造成的误识别、漏识别问题。为解决上述问题,提出了基于遮挡人脸图片的识别方法。方法首先对遮挡人脸图像进行小波变换,然后建立特征粗糙集,根据特征加权融合算法将细节特征向量进行有效联系,进而根据联系性进行识别。实验结果表明,方法的能够对遮挡的人脸图像进行有效的识别,提高了身份识别的安全性和准确度。     

人脸图像识别系统设计

人脸识别技术在生产、生活中的应用日益增多,本文设计并实现了一套准确快速的人脸图像识别系统.利用图像处理和计算机视觉相关算法,判断图像中是否有人脸,并给出存在人脸的数量和位置,以及建立人员身份信息简历SQL数据库,然后基于PCA及BPNN等算法来提取图像特征并通过脸与脸的匹配度进行识别.     

人脸识别技术在银行中的应用

人脸识别技术是一种依据人的面部特征,自动进行身份鉴别的一种技术,它综合运用了数字图像/视频处理、模式识别等多种技术。现代人脸识别技术与安防系统中的视频监控相结合是生物识别应用的优秀模式,应用这种模式开发的人脸比对系统是人脸识别系统的核心。以该比对系统为基础可以开发出适用于不同行业特点的识别产品。本期介绍的行业应用就很好的结合了人脸识别技术的优点与特性。