基于卷积神经网络的跨年龄人脸识别系统研究

对年龄跨度具有鲁棒性的人脸识别系统在实际中具有广泛的应用,年龄的变化对人脸面部特征具有显著的影响,会导致人脸识别的准确率下降。提出一种基于卷积神经网络的跨年龄人脸识别系统,包含人脸检测、人脸预处理、卷积神经网络提取特征、期望最大化(EM)算法和余弦距离等部分。采用EM算法计算出身份特征,使得人脸识别系统对年龄变化具有鲁棒性。在MORPH-II和FG-NET跨年龄数据库中进行仿真实验,验证了人脸识别系统的有效性。     

基于低秩表示的人脸识别方法

随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展,人脸识别技术在各领域得到了广泛的应用。人脸识别可以应用于安全监控、身份认证、社交媒体、人机交互等多个领域,它能自动识别和检测人脸,并将其与预先存储的人脸进行比对和匹配。低秩表示是一种利用低秩矩阵对高维数据进行降维表示的方法。在人脸识别中应用低秩表示,可以提取出重要的人脸特征,减少冗余信息和噪声的影响。低秩表示还能增强模型的鲁棒性,使其对光照、表情、姿态等具有更好的适应性。文中对基于低秩表示的人脸识别方法进行了研究,以期为相关人员提供参考。     

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。     

人脸识别技术发展现状与未来趋势分析

人脸识别技术指基于人的脸部特征,对输入的人脸图像或视频流进行判断,依据脸的位置、大小和主要器官提取出人脸中所蕴含的身份特征,并与已知的人脸进行对比,从而识别人脸身份的一种技术,并且广泛应用于各领域。基于此背景,文章对几类常见人脸识别技术进行介绍,并对人脸识别的应用现状进行研究,探究当前人脸识别技术在各个领域的应用状况,同时对现状进行分析,提出未来人脸识别技术的发展趋势。     

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。     

人脸识别方法的综述

人脸识别技术是利用计算机分析人脸图像,从中提取有效的特征信息,用来辨认身份的一门技术。在此简单介绍了近年来常用的几种人脸识别方法,如：特征脸、隐马尔科夫、神经网络、以及弹性图匹配方法等。     

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。     

基于人脸识别技术应用的安全性研究与实践

随着人工智能技术的快速发展,人脸识别技术在诸多领域得到广泛应用。本文主要针对人脸识别技术的算法缺陷、人脸特征相似、人脸合成等技术本身引发的认证绕过、越权访问等风险进行安全性研究,通过融合基于卷积神经网络的深度学习技术和活体静默检测技术,提升图像声纹识别等性能的同时也大幅提升人脸识别活体检测的性能,杜绝算法缺陷、特征相似和人脸合成攻击而引发的安全风险,为人脸识别技术的发展提供可借鉴的安全防护思路。     

手绘人脸识别的研究

人脸自动识别技术的应用领域十分广泛,其中从警察局的犯罪嫌疑人数据库中进行人脸图像的自动识别就是人脸识别的实际应用之一。但是,在许多情况下,犯罪嫌疑人的照片或图像是不容易得到的,最好的代替方法就是一张通过目击者的回忆而得到的手绘草图。介绍一种在人脸草图和照片之间进行自动识别的方法。通过将一张照片图像转化成手绘草图,减小了在照片和草图之间的差别,这样就为照片和图像进行匹配提供了有效的条件。在包含188个人脸图像数据中进行试验充分地证明了该算法的有效性。     

基于Transformer的跨年龄人脸识别方法

人脸特征随着年龄变化而变化，会严重影响人脸识别的性能。提出一种基于Transformer的跨年龄人脸识别方法，首先通过改善的T2T-ViT模型提取人脸年龄和身份混合特征，然后通过残差因子分解获取人脸年龄特征和身份特征，再使用线性特征分解的去相关对抗式学习算法对人脸的年龄特征和身份特征去除相关性，从而实现年龄抗干扰性的人脸识别。相比基于卷积神经网络的DAL和MTLFace方法，所提方法在参数量、multiply-add operations(MACs)和计算耗时上均有明显降低，同时在基准数据集AgeDB-30、CACD＿VS、CALFW、LFW上取得了相媲美的准确率，证明了所提方法的有效性。     

基于深度学习的跨年龄人脸识别

年龄变化是影响人脸识别模型性能的主要原因之一,为解决年龄变化所带来的模型识别率低的问题,提出了一种基于深度学习的跨年龄卷积神经网络模型（CA-CNN）用于跨年龄人脸识别。首先,利用卷积神经网络提取人脸图像中的深度人脸特征;然后,提出一种高效的卷积注意力模块从深度人脸特征中获取年龄特征,并结合多层感知机和多任务监督学习,将深度人脸特征非线性分解为年龄特征和身份特征;最后,为了更好地区分身份特征和年龄特征,提出了一种批核典型相关性分析模块对分解后的身份特征和年龄特征进行相关性分析。经过对抗性学习训练后,相关性最小化,实现了跨年龄人脸识别。所提模型在MORPH Album 2数据集上的rank-1识别准确率达到了99.03%,在CALFM数据集上的人脸验证等错率为9.8%,表明了所提模型的有效性。     

人脸识别技术的应用领域观察

伴随着全球科技技术的不断发展,目前的人脸识别技术已经引起了全球大众的普遍关注,我们最开始进行研究人脸识别技术系统是在20世纪中期。我们这项人脸识别技术的有优点在于其自然性和安全性强。自然性的特点,指的是这项人脸智能识别系统的识别方式同识别的身份进行个体识别时使用的原理与自然识别基本相同。进行人脸识别就是经对人脸特征的扫描来进行身份确认。安全性的特点指的是会使用人脸智能识别的方法不会引起被检测的人的不满情绪,并且由于不容易引起被观察者的的注意肢我们保存的信息也相对安全不易被盗取。相比其他的识别系统来说,人脸识别技术还具有非接触的工作特点,所以。应用人脸识别技术会让我们进行监察工作是更加方便,友好以及自然,会更加容易被人们所接受。     

单训练样本人脸识别技术的分析

单训练样本人脸识别是指训练集中每人只有一张存储的人脸图像,用以完成对包括姿态等在内的、各种能够影响人脸图像身份的因素进行识别。因此该项技术也经常被用于身份证、护照等重要证件的相关验证。本文将通过对单训练样本人脸识别技术的重要作用进行简要分析,并结合现阶段关于单训练样本人脸识别技术的相关研究,谈谈几种常见的单训练样本人脸识别技术,希望能够为相关研究人员提供必要的帮助。     

关于人脸识别算法对不同照明技术的鲁棒性研究

对于在正常照明技术下采集得到的人脸图像,现有的人脸识别算法如MTCNN算法、RetinaFace算法,已经能够取得相当高的人脸识别率。然而在某些特殊应用中,对于在特殊照明技术下采集得到的人脸图像,现有的人脸识别算法是否具有很好的鲁棒性,保持较高的人脸识别率,并没有确切的实验结果能够给出我们结论。本文收集了6 000多张在不同照明技术下得到的人脸图像作为我们的混合人脸数据库,并利用LBPH算法、卷积神经网络(CNN)、MTCNN算法、RetinaFace算法设计出了四种有效的人脸识别网络,分别对开源的WIDER FACE人脸数据库和我们的混合人脸数据库进行了测试。最终发现RetinaFace算法对于不同照明技术得到的人脸图像具有较好的鲁棒性。我们进一步利用深度学习标注工具对RetinaFace算法误判的人脸图像进行了标注,并将标注后的图像送入到RetinaFace人脸识别网络中重新训练,优化后的RetinaFace人脸检测模型得到了98.6%的人脸识别准确率,使得RetinaFace算法对不同光照条件的鲁棒性取得了进一步的提升。     

云计算平台下的人脸识别

对云计算平台下的人脸识别方法进行研究,在Hadoop平台上建立基于支持向量机分类模型的人脸识别方法,以发挥Map Reduce并行计算优势,提高识别效率。由于常规LBP算子和深度LBP算子识别人脸特征不同,所以该文使用加权方式结合两种算子,以发挥各自的优点。最后,使用人脸识别领域应用最为广泛的Yale B人脸数据库、ORL人脸数据库以及FERET人脸数据库对该文研究的云计算平台下的人脸识别算法进行实例分析。实验结果表明,所研究的识别方法的识别准确率要高于使用传统方法的识别率。在相同云计算平台下,使用BP神经网络和RBF神经网络建立分类器与该文研究的人脸识别方法进行对比,结果表明,在云计算平台下,使用SVM分类器进行人脸识别的效果优于BP神经网络和RBF神经网络分类器。     

基于深度学习算法的人脸识别管理系统

针对学生管理中人脸认证智能安防的需求,文中首先基于深度学习理论对人脸识别的相关算法进行了研究,在卷积神经网络的基础上,以提高人脸识别的准确率为目的,重新设计了包含11个卷积层和4个池化层的网络结构。网络使用标准人脸数据集CASIA-WebFace进行训练,在LTW库上的人脸识别准确率可以达到97. 8%以上。基于该深度学习网络,设计人脸识别管理系统,系统实现了1∶1的人脸认证和1∶N的人脸识别。由于深度学习算法的引入,人脸搜索系统的搜索时间小于0. 7s,大幅提高人脸识别技术的效率和实用性。     

改进非负矩阵分解的神经网络人脸识别

为了提高人脸识别正确率,提出基于改进非负矩阵分解的神经网络人脸识别算法。首先利用改进的非负矩阵分解对人脸图像进行特征提取,提高非负矩阵分解速度。接着将提取出的特征信息作为神经网络学习入口进行特征训练,由于神经网络在学习过程中,容易出现局部最小值且收敛速度慢等问题,为此采用改进的遗传算法对神经网络进行优化处理,获得最终的人脸识别结果。实验结果表明:利用改进的非负矩阵分解方法能够降低神经网络的分类训练负荷量和运算量,提高人脸识别识别率。通过和各种方法比较可知,本方法的人脸识别率都较高。本方法人脸特征分解速度快,提高了神经网络训练前期精度和收敛速度,使得人脸识别正确率高。当特征向量个数达到40以上时,人脸识别正确率保持95%以上。     

浅论人脸识别技术与图书馆管理的应用

人脸识别技术是一种基于人脸特征信息提取进行身份识别的技术手段。文章在探讨人脸识别技术的基本概念与技术特点、技术流程、系统组成的基础上,结合案例,指出了人脸识别在图书馆学生入馆信息管理、文献借阅管理、安全管理等的应用优势。     

基于双层异构深度神经网络模型的人脸识别关键技术研究

伴随着人工智能的快速发展,人脸识别技术在社会领域和工业领域都呈现出较广泛的应用潜力空间,但由于传统人脸识别技术识别率低,识别速度慢,对环境要求非常高,迫切需要革新方法.本文旨在研究如何将深度学习算法引入人脸识别领域,通过构建双层异构深度神经网络模型,模拟神经网络进行学习,使用CNN与DBN等众多模型让计算机逐渐根据大量数据特征学会识别图像与人脸,并对人脸识别领域关键技术难点进行深入研究,从而大幅度提升人脸识别技术的识别率与鲁棒性.     

基于BP神经网络的人脸识别系统研究

本文设计了一种基于BP神经网络的人脸识别系统,并对其进行了性能分析.该系统首先利用离散小波变换获取包含人脸图像大部分原始信息的低频分量,对图像数据进行降维;再由PCA算法对人脸图像进行主成分特征提取,进一步降低图像数据的处理量;最后使用经过训练后的BP神经网络对待测人脸进行分类识别.详细介绍了离散小波变换、PCA特征提取以及BP神经网络分类设计.通过系统仿真实验与分析发现:人脸特征的提取是该系统的关键;同时,由于人脸灰度信息的统计特征与有监督训练BP神经网络分类器,使该系统只在固定类别,并且光照均匀的人脸识别应用场景中具有较高的识别准确率.因此,很难在复杂环境中应用.