基于视频监控的人脸识别方法

目前人脸识别方法主要针对静态图像进行识别,而在监控视频中,不同视频帧人脸具有相关性且只有部分人脸能够有效反映人脸信息。根据监控视频中人脸图像变化特性,提出了一种基于监控视频的人脸识别方法。首先通过结合人脸检测与跟踪技术获得视频人脸序列,然后以视频人脸序列中部分人脸图像识别结果为导向选取全部人脸序列图像中的代表人脸图像进行识别,最后根据选取的全部人脸图像识别结果综合反映人脸信息。实验结果表明,该方法能够在确保识别率和误识率的前提下有效提升监控视频中人脸识别的实时性。     

人脸识别研究综述

人脸识别已成为多个学科领域的研究热点之一.本文对人脸识别的发展历史、研究现状进行了综述,系统地对目前主流人脸识别方法进行了分类.针对人脸识别面临的挑战,着重对近几年来在光照和姿态变化处理方面的研究进展进行了详细论述,并对未来人脸识别的发展方向进行了展望.     

视频监控系统与人脸识别技术的结合应用

随着信息技术不断发展,视频信息越来越广泛的应用与娱乐、教育、安全、生活等各种领域。介绍了人脸识别技术的研究方向、应用领域及技术优势并针对人脸识别技术在视频监控系统中应用的架构、关键技术和算法做了有益的探讨特别对矫正有旋转角度的人脸图像技术做了较为详尽的表述最后得出结论人脸识别技术可以应用于监控系统中。而基于人脸识别技术的智能视频监控系统应该具有十分广泛的应用前景。     

基于视频监控的人脸识别技术的应用研究

本文是在翻阅、研究大量国内外文献资料的基础上,对基于视频监控的人脸检测、特征提取和识别比对进行了研究,旨在开发一套基于视频监控下的人脸识别系统。其中,主要介绍了人脸识别技术的常用方法,讨论和分析了人脸识别研究范围、应用领域、主要算法及识别处理技术等方面的研究成果,总结了基于视频监控的人脸识别系统的设计与实现技术方法。     

人脸识别技术与视频监控系统的结合应用分析

视频监控系统在日常生活得到普遍运用,但人脸识别技术尚处于初步发展阶段,在运用中还存在诸多问题有待于进一步的完善.本文在分析人脸识别技术优势的基础之上结合当前技术的现状并就两者结合运用中存在的问题进行了分析,进而提出优化建议.     

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.     

人脸识别在视频监控中的应用

近年来,人脸识别越来越受到人们的关注。与此同时,许多研究机构也—直在研究将人脸识别技术应用到监控当中的方法。如何将人脸识别“植入”监控,有何难点,本文为您讲述一二。     

一种基于人脸识别的课堂教学监控系统

设计并开发了一款基于人脸识别的课堂教学监控系统,该系统通过识别学生上课的表情信息,分析课堂教学情况。首先提出一种基于图像递归切割和OpenCV的人脸检测方法,以提高人脸检测召回率;然后使用百度AI开放平台的在线接口识别人脸表情信息,并将信息插入数据库;最后根据学生表情信息分析低头率、活跃度等课堂情况。实际部署测试后分析了系统的运行效果及时间消耗,结果表明该系统可有效监控课堂教学情况。     

基于实时视频的人脸识别技术的研究

人脸识别是机器视觉、模式识别等领域的研究热点,具有广阔的应用前景,提出了一种基于实时视频的人脸识别方法,重点介绍了相似度计算,图像二值化,以及人脸识别的编程实现过程,并结合实际图片进行了人脸识别测试,实践结果表明系统效果良好。     

基于关键帧标识的视频人脸识别技术研究

针对人脸检测与跟踪问题提出在监控视频中面向复杂背景、多姿态的快速人脸检测。使用了基于Haar特征,并结合有效的预处理手段跟搜索策略,另外在检测算法的基础上,考虑到监控视频的序列的特点,结合背景差、肤色、前帧参考等因素,提出一套基于帧间差分法来识别视频中人脸内容变动并标识此关键帧的方法,并以视频日志的形式记录下来。实验证明,此方法可以在针对检测特定目标提高监控视频人脸识别的正确率和检测速度。     

视频取证中加权聚类人脸识别方法

提出了一种基于特征加权聚类的视频人脸图像识别方法。该方法指定样本人脸图像特征点,通过增加特征点多方向窗口加权计算,使得中心特征点四周各点具有相异权重,利用加权聚类人脸识别方法检测限制搜索区域,最后根据每一个侯选区域的几何信息及人脸特征验证是否为指定人脸。实验结果表明,提出的算法实现简单、误检率低、检测速度快,适合实时视频监控取证系统应用。     

特定视频采集系统中的身份识别的实现

该文在迭代阀值算法的基础上,引入Harris角点算法、质心算法,更快速、有效地从采集的标准图像中进行脸部特征点提取。并通过孤立点组合算法形成有效的特征参数。进一步使用欧氏距离衡量法与原有库的标准图像进行比对,找出最近相似人脸,实现对人脸的识别。     

特定视频采集系统中的身份识别的实现

该文在迭代阀值算法的基础上,引入Harris角点算法、质心算法,更快速、有效地从采集的标准图像中进行脸部特征点提取。并通过孤立点组合算法形成有效的特征参数。进一步使用欧氏距离衡量法与原有库的标准图像进行比对,找出最近相似人脸,实现对人脸的识别。     

基于统计模式识别的人脸检测方法综述

随着计算机科学的发展和社会的进步,人脸检测的研究和应用越来越得到广泛的关注。但是设计快速有效的人脸检测方法仍然是一个难度很大的问题。该文基于统计的模式识别分析了当前人脸检测的主要问题和方法,同时也给出了模式识别的概念、原理、方法。     

人脸识别算法在考勤系统的应用

深度学习与大数据技术的相遇,促使人脸识别技术在精度上已经达到很高水平,然而在实际应用场景中,尤其在复杂背景、移动中以及自然状态下的人脸识别,还没有达到令人满意的效果.针对人脸识别在考勤应用中的问题进行算法设计与改进,提出递归最小窗口算法,对M:N多人脸识别场景下人脸跟踪算法进行优化设计,通过多角度采样提高识别精度和识别鲁棒性,并在人脸考勤系统中进行应用实现与验证,取得多人同步3 s内完成考勤的成绩,在用户体验上获得了较明显的提升.     

统一化的LGBP特征及稀疏表示的人脸识别算法

为了克服非约束性(光照、遮挡、姿势等变化)条件下会大大降低人脸识别率的缺陷,提出一种基于Gabor相位和幅值信息的统一化局部二进制模式稀疏表示人脸识别算法.首先将人脸图像经过Gabor滤波器滤波得到Gabor相位和幅值图像,然后分块提取其统一化的局部二进制直方图,最后通过稀疏表示判断测试图像所属类.利用AR数据库进行实验的结果表明,与SRC、结合LBP和SRC特征的分割识别算法相比,该算法在非约束性条件下识别率最高.