考虑光照鲁棒性的超分辨率人脸识别系统设计

为保障不同光照下低分辨率人脸的超分辨率识别精度与效率,设计了考虑光照鲁棒性的超分辨率人脸识别系统。通过包含DSP单元与ARM单元的控制器模块,驱动人脸视频采集模块。采集不同复杂光照的人脸视频信息并解析成视频帧后,预估视频帧序列的位移情况,恢复视频帧序列的超分辨率,融合超分辨率视频帧构成人脸图像样本。利用人脸特征提取模块补偿全部人脸图像样本复杂光照,并提取其LBP特征构成人脸库。通过人脸识别模块匹配人脸图像的LBP特征与人脸库,识别出超分辨率人脸图像。结果表明,该系统的光照鲁棒性人脸图像采集与人脸图像LBP特征提取两部分的实现效果均较好。可有效识别出背光、强光及弱光下的超分辨率人脸,识别效率较高,识别成功率能够达到96.7%,为光照鲁棒性人脸识别提供保障。     

人脸识别技术研究进展分析

人脸识别技术主要是生物识别技术中的一种,其工作原理是利用人脸的五官、肤色进行身份的识别。通过视频采集设备采集人脸的视频,并且对视频中的人脸进行检测,从实现人脸的识别。人脸识别技术是人工智能研究的主要方向,因此要注重人脸识别技术研究现状,阐述人脸识别技术的相关特点,分析人脸识别方法,确定人脸识别技术的发展方向。     

一种融合流形学习的视频人脸性别识别改进算法

如何有效利用视频中人脸之间的时空连续性信息来克服人脸分辨率低、图像尺度变化大和姿态、光照变化以及遮挡等问题是视频人脸识别的关键所在.提出了一种基于流形学习的视频人脸性别识别算法.该算法不仅可以通过聚类融合学习来挖掘视频内在的连续性信息,同时能发现人脸数据中内在非线性结构信息而获得低维本质的流形结构.在UCSD/Honda和自采集数据库上与静态的算法比较结果表明,所提算法能够获得更好的识别率.     

人脸识别在远程智能监控系统中的研究与实现

文中设计一种远程智能视频监控系统,通过加入人脸识别技术,对视频中感兴趣的人脸进行提取并识别。考虑到使用便利性以及成本节约,系统采用嵌入式微处理器平台,并使用Linux作为操作系统。在底层利用V4L2来驱动摄像头输入,利用TCP/IP网络通信协议进行传输。系统采用的是B/S架构,通过浏览器的形式可以查看实时视频监控画面。为了改进普通视频监控的局限性,加入人脸识别技术使其可以自主地筛选出视频中出现人员的信息。采用Adaboost算法检测出人脸,然后通过训练人脸模型库,利用LBP算法对检测出的人脸进行识别。传统的被动视频监控系统存在视频数据利用率不高、资源浪费、增加人工成本等问题。与之相比,基于人脸识别的视频监控系统能够主动地识别视频中人员信息,保存识别的人脸数据,用户可以方便查看视频中出现的人员信息,有着较好的实用性。     

空调风管清洁度评估模块的研究与设计

为了能够对风管清扫机器人探测视频进行实时的分析,对风管清洁度进行实时的评估并为下一步的清扫工作做出参考,基于MATLAB图像采集工具箱和图像处理技术,编写了对探测视频进行实时处理、计算灰尘覆盖度的软件。为便于操作,建立了GUI界面。对具体风管图像进行了处理,效果令人满意。为了验证程序的灰尘识别能力以及计算的准确性,进行了两组实验。实验结果证明了程序的可靠性,并为下一步的研究工作打下了良好的基础。     

基于百度AI人脸识别技术的智能照片搜索系统

人脸识别技术是指构建人脸识别系统所用到的一系列技术,即人脸图像采集、人脸配准、人脸识别预处理等技术,而狭义的人脸识别是指通过人脸进行人物身份确认的技术。文章借助百度AI开放平台,采用人脸识别技术,设计开发一款基于Python的智能照片搜索系统。该系统操作简单,界面友好,实现了针对两张不同合照迅速判断出是否存在同一张人脸的功能。     

基于树莓派的QR二维码信息获取

采用视频采集模块对QR二维码进行捕捉,然后传入到树莓派中,通过算法和Zbar的结合对采集到的视频信息进行解码和转换,并将得到的数据信息储存在数据库中,同时输出。利用树莓派和zbar,顺利实现了对QR二维码信息的提取,储存和输出。测试结果表明,基于树莓派的QR二维码信息获取的设计能够完成识别、提取,解码,数据库储存和显示输出。     

基于人脸识别的图书馆智能门禁系统

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.本课题通过树莓派、OpenCV等来完成图书馆门禁系统,通过录入人脸信息,系统识别成功则开通门禁,识别失败则报警.本系统完成了门禁系统的设计要求,实现了图书馆的门禁智能化.     

基于异方差PLDA的外观流形建模视频人脸识别

针对现有的视频人脸识别方法不能很好地学习局部模型特定协方差的问题,为了更好地识别视频中的人脸,提出了基于异方差概率线性判别分析(PLDA)的外观流形建模(AMM)算法。首先,借助于高斯分布集合,对训练集中所有的人脸分别进行外观流形建模;然后对从视频中采集到的人脸进行聚类,并使用异方差PLDA模型学习聚类结果,从而获得表征分布的参数;最后,通过点到模型距离对测试人脸的每一帧到训练集的所有聚类进行融合匹配,并根据匹配得分最高原则完成人脸的分类。在两大通用视频人脸数据库Honda及MoBo上的实验验证了所提算法的有效性及稳定性,实验结果表明,相比其他几种较为先进的视频人脸识别算法,所提算法明显提高了识别率,并且大大降低了计算复杂度,有望应用于实时视频人脸识别系统。     

改进的稀疏表示静止-视频人脸识别算法

静止-视频人脸识别是指训练集为高质量静止图像而测试集为低质量视频序列的一种身份识别技术。针对图像对齐困难和运动模糊问题,提出了一种改进的稀疏表示静止-视频人脸识别算法。根据梯度方差信息,实现了视频条件下人脸图像中几何特征的对齐。通过对图像进行多尺度滤波操作构造字典,解决了运动模糊问题。利用图像之间的互相关系数,提取了视频序列中的关键帧。实验结果表明,提出的算法较神经网络、支持向量机等方法有明显的性能改善。      

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。     

面向视频监控的人脸识别关键技术分析

<正>在不同的监控视频当中，人脸具备一定的关联性，部分信息可以反映一定的人脸信息。本文在人脸图像的变化特点的基础上，提出了一种基于监控视频的人脸识别技术，该技术借助人脸检测与跟踪技术对视频的人脸序列捕获，并对所捕获的信息做出识别，选取出全部的人脸序列图像信息，综合化地对人脸信息做结果识别。借助于此种方式可以确保识别效率的提升，降低错误识别率的提升，最终实现监控视频当中人脸识别实时性的提升。     

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SQL Server与Java的PC端的学生选课评分系统的开发与应用

本文论述了Java以及SQL Server的技术简介,分析了Java以及SQL Server的发展历程.针对应用需求,研究选择Java语言作为整个系统的开发语言,SQL Server 2008作为系统数据库,通过运用SQL语句对数据进行增、删、改、查,实现了按条件查询相对应信息、智能选课、人员信息的增、删、改、查.并通过JDBC接口链接数据库,使用Java语言实现所有的功能模块的界面,更为全面的实现了学生选课评分系统,其中全面包括教师对学生课程的增删改查,学生退选课的操作以及教师对学生的评分操作.     

人脸识别技术在安全保卫工作中的应用及发展趋势研究

人脸识别技术作为一种新兴的生物特征识别技术,与其他生物特征识别技术相比,可以非接触式远距离采集生物特征,数据获取更加自然、直接、便捷。人脸识别技术在公共安全、经济文化保卫、人机交互等领域具有广泛的应用前景,在研究和应用方面得到长足的发展。人脸识别技术安保领域中主要有2种类型的应用,即静态人脸比对识别和动态人脸监控识别。动态识别技术可应用于车站、机场、地铁等重点场所和人群密集公共场所以及学校、医院等企事业单位出入口等多种治安、安保、安防、反伪等领域。静态人脸识别搜索比对是指静态人脸照片与人脸数据库比对,进行人的身份搜索和身份管理,主要应用在治安和户籍管理、身份核查、内保等方面。文章对人脸识别技术在安全保卫工作中的应用及发展趋势进行了研究。     

手写数字识别的图像预处理GUI设计

在手写数字识别中,对采集的数字图像必须预先进行预处理,再进行识别研究。使用MATLAB的GUI创建图形化的操作与显示界面进行预处理,能减少研究人员反复修改代码的重复工作,并能直接显示预处理后数字图像,能对比各种算法处理的效果,以确定最佳算法及方式,达到高识别率目标。     

基于S3C2440的人脸识别平台的设计

为了实现低成本智能门禁/监控系统的需要,设计了基于S3C2440处理器的人脸识别平台,对该平台所采用的采集/显示驱动算法和人脸识别算法进行研究。使用Samsung公司的S3C2440处理器和OmniVision公司的OV9650摄像头组成硬件平台,利用Harris算法提取采集到的人脸图像的特征点,并与数据库中已有的数据进行匹配得出相关信息。为了加快人脸图像实时采集—匹配的速度,平台开启了cache加速程序。使用该平台设计的智能门禁/监控系统,实现了对人脸图像的快速识别,并且结构简单,成本低廉。该平台可以满足门禁和监控等场合的需要。     

基于LabVIEW的继电器簧片压力采集系统

针对人工测量继电器簧片压力精度差、可靠性低、劳动强度大的问题,开发一种基于LABVIEW的簧片压力自动采集系统,在该系统中,设计一种基于串口通信与消息队列机制相结合的压力采集模块。此外,基于LABVIEW SQL Toolkit数据库访问工具包设计一种Access数据库通用访问模块。最后,通过LABVIEW构建界面友好的上位机监测软件,现场独立10测试产品的最大相对误差为1.79％,测量精度与可靠性高、软件操作简单,验证了系统的有效性。     

DM6446中的Qt GUI视频叠加显示方法

采用Qt的嵌入式版本,即Qt/E,在DM6446的软件系统平台MontaVista Linux上进行视频GUI应用程序开发,充分利用了DM6446的在屏显示（OSD）模块的硬件特性,实现了在视频层上叠加GUI窗口层的视频叠加显示方法。视频数据的更新主要由硬件模块负责,避免了软件进行视频格式转换的CPU耗时,提高了视频显示的效率。应用程序目标平台上能够实现视频的实时采集和高效显示,说明Qt/E在DM6446中进行视频GUI开发具有实用性。     

面向人脸识别的口罩区域修复算法

遮挡下的人脸识别一直是现实场景中的一个难题。特别是新冠肺炎疫情爆发后,在机场、车站等需要鉴别入场人员身份信息的场所,口罩遮挡使得可供识别的面部特征大幅减少,原有的人脸识别算法准确率随之下降。对去除口罩遮挡进行了研究,提出了一个新的框架修复人脸,利用边缘生成网络还原遮挡区域的边缘,在此基础上再利用区域填充网络恢复被遮挡的人脸,同时保留身份信息。为提升模型的性能,提出空间加权对抗损失和身份一致性损失训练上述网络,并利用关键点信息,构建了两个戴口罩的人脸数据集。实验结果表明,恢复被口罩遮挡的人脸的图像使人脸识别算法 ArcFace 的准确率达到 98.39%,比直接采用ArcFace识别遮挡人脸提升了4.13%的准确率。