基于人脸识别的远程身份验证系统

文章介绍了一种基于人脸识别的C/S结构的远程身份验证系统,讨论了系统结构与关键技术,给出了实验结果.系统采用奇异值分解和判别式KL投影提取特征,利用最邻近法进行分类,适用于人脸样本数量不是很大的情况.实验证明系统达到了较好的应用效果.     

基于独立组件的模糊人脸图像鉴别

针对图像模糊会影响人脸图像识别精度的问题,首先指出了在摄取用于识别的人脸图像时加入模糊鉴别步骤的必要性,进而提出了基于独立面部组件进行模糊人脸图像鉴别的方法.由于进行模糊鉴别必须依赖图像中的高频细节信息,而人脸图像上绝大多数高频信息都集中在眼睛、眉毛、嘴巴等具体面部组件上,因此选择以这些面部组件为基本特征提取单位,以降低面颊、额头等主要包含低频平滑信息的面部其他区域对模糊鉴别精度的影响.该方法采用面部组件上的高频DCT系数为特征;随后为各组件构建独立的随机森林分类器,并分别判断每个面部组件其是否模糊;最后基于各组件的鉴别结果进行投票,得出最终模糊鉴别结果.在FRGC公开数据集上进行大量对比实验的结果表明,独立面部组件特征是有效的,并充分验证了文中方法的实际效果.     

基于深度学习的证件照人脸识别方法

为解决安防业务中对人脸识别技术的迫切需求,进行了基于深度学习的证件照人脸识别方法的研究与实现.对人脸识别各关键技术环节进行了实现并进行了算法对比,同时提出了使用Siamese网络进行特征重映射的方法进一步提升人脸识别精度.实验结果表明,使用证件照构建的人脸库,通过基于深度学习的算法实现了高效精确的人脸识别.     

基于DSP及CIS的纸币面额识别技术

针对目前银行网络化工作的需要,为提高银行工作效率,设计了一种基于定点DSP处理器及CIS(contact image sensor,接触式图像传感器)的纸币面额识别系统.该系统采用两个CIS模块测量钞票长度,DSP用于系统控制及图像处理,设计灵活,可实现不同版本不同面值钞票的混点,同时具有低成本、低功耗、高性能、智能化等优点.实验表明用该系统进行识别有很高的准确率.     

面部分层过滤的银行客户识别系统

银行客户识别具有深远的意义,在不同的应用场景下可以采用人脸识别算法识别出银行的重要客户.当人脸的特征部位信息发生变化或被掩盖时,人脸识别的精确度会大大降低.本文通过引进面部分层过滤算法,在进行人脸识别之前去除脸部的非特征信息（例如胡子,眼镜,疤等）,从而使得人脸识别的处理对象具有更高的统一性.通过MUCI数据集验证了面部分层过滤的可行性,并通过在统一识别模块中加入面部分层过滤算法,提高了识别率,验证了该算法的可行性.     

基于奇异值分解和数据融合的脸像鉴别

提出了一种基于奇异值分解和数据融合的脸像鉴别方法,该方法首先利用奇异值分解方法,求出脸像矩阵的奇异值航奇异值向量,分别利用所求得的奇异值向量作为特征矢量进行脸像同基于奇异值和重建误差的鉴别结果,此结果以隶属度函数方式表示,将上述鉴别结果用ＬＯＧＩＳＴＩＣ回归方法进行融合,得出更为准确的脸像鉴别结果,该方法克服了“小样本”效应并引入 负样本学习过程,提高了正确鉴别率,利用ＯＲＬ人脸数据库进行实验,实     

Simultaneous Identification of Face and Orientation

We have recently developed an extension of a Principal Component Analysis Artificial Neural Network which we have linked to the statistical technique of Factor Analysis. The learning rule can be shown to be optimal for data sets corrupted by Gaussian noise. We now derive from a new cost function a novel learning rule which is optimal for a standard data set. We compare both rules on a data set composed of 10 faces in a mixture of poses. The first learning rule performs best on the face data. Our conclusion is that the first rule which is optimal for Gaussian noise is more generally useful but that specific rules may be optimal for finding the independent factors underlying specific data sets dependent on the noise in the data set.     

基于最小一乘的系统辨识方法研究

针对系统参数辨识中最小二乘估计的稳健性较差,给出稳健性较强的最小一乘的系统辨识方法。推导出了最小一乘回归系数的估计式,使用逐次逼近迭代的方法,构造迭代序列给出最小一乘回归系数的迭代算法。并把该算法应用于控制系统参数辨识中,与最小二乘辨识相比较,当模型的观测数据有测量噪声时,最小一乘回归系数的收敛性及数值稳定性较好。仿真结果验证了理论,显示了最小一乘辨识的优越性。     

基于改进BP网络的人脸信息获取算法

人脸识别技术在各领域都有着广泛的应用前景,但人脸信息量过于巨大,就目前的计算机处理能力而言,尚不能完美地解决这个问题,但通过一定的技术达成人脸信息识别的部分功能还是可行的.该文利用BP算法,分别设计了适合于完成部分脸信息提取分类的神经网络结构,测试了几种训练算法在人脸信息识别应用中的实际效果,并通过性能比较选出了适用的学习算法,最终在人脸是否带墨镜、表情、性别识别上达到较好的效果.     

基于人脸检测和CAMSHIFT算法的人脸跟踪系统

针对彩色视频序列,本文提出一种基于检测和彩色直方图的人脸跟踪系统,首先利用Adaboost算法进行快速人脸检测和定位,然后通过Canny滤波获取精确的人脸区域建立肤色直方图模型,在CAMSHIFT算法的基础上运用人脸形态约束,Kalman滤波进行实时的人脸跟踪,实验证明该系统具有较好的实时性并能很好的解决遮挡,类肤色干扰和快速移动的问题.     

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。     

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。     

A Component-based Framework for Face Detection and Identification

We present a component-based framework for face detection and identification. The face detection and identification modules share the same hierarchical architecture. They both consist of two layers of classifiers, a layer with a set of component classifiers and a layer with a single combination classifier. The component classifiers independently detect/identify facial parts in the image. Their outputs are passed the combination classifier which performs the final detection/identification of the face. We describe an algorithm which automatically learns two separate sets of facial components for the detection and identification tasks. In experiments we compare the detection and identification systems to standard global approaches. The experimental results clearly show that our component-based approach is superior to global approaches.     

基于三维不变矩的人脸表情识别系统研究

本文提出了基于三维不变矩的人脸表情识别系统研究框架。在对三维人脸表情模型进行预处理及归一化的基础上建立具有平移比例和旋转不变性的三维人脸表情模型的矩不变量特征表示。针对人脸表情分类应用背景采用基于支持向量机的智能学习技术研究实现利用多维度3D-Zernike描述子特征的人脸分析识别系统的建模,基于D-ABC算法的分析识别模型优化,提高模型可靠性和系统的鲁棒性,进而利用该系统进行三维人脸表情数据的分类识别。     

基于人脸识别技术的访问控制系统

本文介绍了基于人像识别技术的访问控制系统 ,讨论了系统结构和实现技术 ,分析了影响识别效果的因素 .系统主要的技术包括 :用主分量分析方法实现特征抽取 ,用最近邻域作为识别判据 ,以类内相似度为最终认定条件 .实验证明 ,系统达到较好的应用效果 .     

基于3D人脸重建的光照、姿态不变人脸识别

待匹配人脸图像与库存原型图像之间姿态和光照的差异是自动人脸识别的两个主要瓶颈问题,已有的解决方法往往只能单独处理二者之-,而不能同时处理光照和姿态问题.提出了一种对人脸图像中的姿态和光照变化同时进行校正处理的方法,即通过光照不变的3D人脸重建过程,将姿态和光照都校正到预先定义的标准条件下.首先,利用先验的统计变形模型,结合人脸图像上的一些关键点来恢复较为精细的人脸3D形状.基于此重建的3D形状,进而通过球面谐波商图像的方法估计输入图像的光照属性并提取输入图像的光照无关的纹理信息,从而将光照无关的3D人脸完全重构出来,生成输入人脸图像在标准姿态和光照条件下的虚拟视图,用于最终的分类识别,实现了对光照和姿态问题的同时处理.在CMU PIE数据库上的实验结果表明,此方法可以在很大程度上提高现有人脸识别方法对于原型集合(gallery)和测试集合中图像在姿态和光照不一致情况下识别结果的正确性     

基于人脸识别的人脸图像质量评估

无约束场景下,低质量的人脸图像不仅浪费计算资源而且降低系统识别率.针对此问题,提出一种基于人脸识别的人脸质量评估方法对人脸图像进行预评估.以人脸识别系统特征提取网络为基础网络在COX数据集上进行微调,并使用微调后网络对COX数据集进行质量分数标定.最后,结合基础网络及质量预测网络并以相应损失函数在标定数据上进行回归学习以获取质量评估模型.实验结果表明,该方法能够有效区分不同质量的人脸图像并提升人脸识别系统性能.     

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。     

基于对角PCA的人脸识别方法

针对主成分分析(PCA)算法中存在没有提取人脸对角方向特征的问题,提出了先对人脸图像进行对角化的表示,然后利用PCA提取图像特征,最近邻法分类的人脸识别改进方法。基于ORL数据库的相关实验表明,这样的系统能够取得比传统PCA更好的识别性能。     

蚁群算法在系统辨识中的应用

将传统用于离散空间问题求解的蚁群算法引入连续空间内的系统参数辨识问题求解, 定义了各智能单蚁的信息量分布函数和相应的系统辨识求解算法,并在线性系统参数辨识的实 例仿真中得到了很好的结果,显示了蚁群算法在连续空间优化问题中的应用前景.最后,对蚁群 算法在连续空间优化领域中的适用特征作了总结,并指出了今后进一步工作的方向.