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。     

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。     

基于网络摄像头的活体人脸识别系统设计

针对当前监控系统平台体积大、功能单一、造价高等问题,文中基于海思3518E平台设计了一套在线活体人脸识别系统。该系统包含图像预处理、图像获取、人脸检测、人脸活体检测、人脸识别共5个部分,并针对传统算法在嵌入式平台的不足进行了改进与优化。系统通过摄像头采集的人脸图像对图像做预处理,为后续图像特征提取提供保障,利用扩展Haar特征训练分类器,并使用Adaboost算法级联分类器进行人脸检测,将检测到的人脸利用HSV和Ycbcr多色彩空间下提取的COALBP和LPQ融合特征训练SVM模型,并进行活体人脸检测。最后,对人脸图像分块提取LBP特征进行人脸识别,将识别结果通过微信小程序显示。实验结果表明,基于海思网络摄像头人脸识别系统的可行性,具有一定的实用价值。     

智能门禁中人脸识别的数据传输

研究基于智能建筑门禁系统中人脸识别的数据传输.研究在智能建筑中门禁报警系统的构成及其工作过程.智能建筑中的网络多采用局域网的形式,传输过多的人脸图像数据信息会造成网络拥塞.本文研究在人脸识别的门禁系统中,人脸图像的数据压缩算法及其实现过程.基于MATLAB的人脸图像识别系统进行识别测试表明,人脸图像分块后进行奇异值分解压缩,提高传输效率,节省存储空间,改善局域网的应用环境.     

基于DSP的嵌入式图像识别系统设计与实现

设计实现了一种基于DSP的嵌入式图像识别系统.该系统采用专用视频输入处理芯片SAA7111和DSP实现了数字图像的采集、预处理、特征提取及识别,且对系统中的图像采集、图像处理、USB通信模块以及系统的升级维护方法进行了介绍,给出了基于该系统的人脸识别方案及测试结果.     

基于局部二元模式的快速红外人脸识别系统

红外人脸成像具有对光照、人脸皮肤、表情、姿态等因素变化不敏感的特点,可以在一定程度上弥补这些因素对可见光人脸识别影响的不足。为了充分提取红外人的局部鉴别特征,文中提出了一个基于局部二元模式的快速红外人脸识别系统。该系统首先通过thermoVision A40型红外热像仪获分辨率为320240的红外人脸图像,并通过人脸检测和归一化方法提取大小为6080的标准红外人脸图像。其次,基于人脸图像的对称性,将红外人脸图像分块。通过局部二元模式直方图提取每一分块所包含的纹理模式特征。最后,采用Kruskal-Wallis（KW）特征选择算法,进一步抽取对识别有贡献的局部纹理特征用于分类识别。实验结果表明:提出的热红外人脸系统识别率明显优于基于主成分分析（PCA）和线性鉴别分析（LDA）的传统红外人脸识别系统,可以达到98.6%的识别率。与此同时,提出的红外人脸识别系统识别速度也快于传统基于PCA和LDA系统,可以广泛应用于实时人脸识别中。     

基于Retinex算法的光照变化条件下人脸识别研究

光照变化会对人脸识别结果产生干扰,导致当前光照变化人脸识别结果不理想,为了降低光照变化对人脸识别结果的不利影响,以提高光照变化人脸识别效果,设计了基于Retinex算法的光照变化条件下人脸识别方法。采用激光传感器采集光照变化下的人脸图像,并对人脸进行格式转换,然后采用Retinex算法对转换后的人脸图像进行增强操作,消除光照变化对人脸图像干扰,改善人脸图像质量,最后采用模式识别技术设计人脸图像识别的分类器,并与其他人脸图像识别方法进行了对比测试。实验结果表明,本方法消除了不同光照变化的干扰,提高了人脸图像亮度、对比度和熵值,相对于对比方法,本方法的人脸识别精度更高,精度平均值达到了96%,而且加快了人脸识别速度,具有比较明显的优越性。     

适于人脸识别的PCA算法应用研究

人脸识别问题涵盖了多个领域如图像处理、计算机视觉和模式识别等,文中主要研究了PCA算法的原理,并基于MATLAB软件平台实现了人脸识别系统。本系统对图像进行预处理后,用ORL人脸库中的部分图像作为样本,通过K-L变换获取训练样本的特征值和特征向量,从而得到特征脸向量,然后将测试样本投影到已知的特征脸空间,计算出坐标系数,进而得出分类识别的结果。实验证明了本系统有较高的人脸识别率,具有一定的实际应用价值。     

大数据环境下人脸识别技术在智能监控 系统中的运用分析

近年来随着图像数据获取手段的进一步发展,图像数据面临着爆发式增长,给人脸识别技术带来了极大的发展基于与挑战.本文以大数据环境下人脸识别技术作为研究对象,探讨人脸识别技术的工作原理、技术优势以及在智能监控系统应用中的关键性技术,对于人脸识别技术在智能监控系统中的运用与实现具有重要借鉴意义.     

基于复杂背景下人脸图像识别相关算法的应用

针对人脸图像系统介绍了基于复杂背景下人脸图像识别算法的应用,针对人脸识别问题,研究信息融合在人脸识别方法中的应用.本研究工作通过改进的LBP模式进行人脸识别,把彩色图像与人体生理特征结合到一起进行分析,给出了改进LBP算法公式,通过LBP算法公式计算出权重值,达到了提高人脸识别鲁棒性的效果.     

基于最大Gabor相似度的多光谱人脸识别系统

以精准识别不同特征维数以及噪声情况下的多光谱人脸为目标,设计基于最大Gabor相似度的多光谱人脸识别系统.原始可见光光谱图像以及热红外光谱图像分别输入系统的可见光光谱图像处理模块以及热红外光谱图像处理模块,图像处理模块分别提取原始可见光光谱图像以及热红外光谱图像特征并建立特征集,多光谱图像融合模块基于特征集内特征利用双...     

一种基于独立成分分析和最小最大概率机的人脸识别系统

提出了一种基于独立成分分析和最小最大概率机的人脸识别系统。该系统首先从摄像头中捕捉包含人脸的实时图像，利用haar特征人脸检测算法定位人脸区域，并将其从原始图像中分割出来。为了更好地提取有效特征，采用了ICA的特征提取方式，结合改进误差估计的最小最大概率机的分类方法对输入的测试图像进行识别。实验证明，该系统能够快速有效地处理实时状态下的人脸识别任务，准确率达到了96．8％，并且对多姿态的人脸具有一定的鲁棒性。     

基于主元分析和Fuzzy ART模型的人脸识别算法

本文从子空间的理论出发,先用一写数量的人脸榇一构造优化的“人脸空间”,“人脸空间”能更好的描述人脸图象矢量的分布。把人脸图象在子空间进行投影得到人脸的特征向量。然后在Ｆｕｚｚｙ ＡＲＴ模型的基础上设计发类器。用４０组共计４００张人脸图象结系统进行测试,实验结果表明识别率在９５％以上,系统具有良好的识别能力和鲁棒性。     

基亏主成分分析法的人脸识别的探讨与研究

人脸识别是生物特征识别和人工智能领域特别重要的课题之一。讨论了统计主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）在人脸识别中的应用。PCA是基于统计的方法,可以对人脸库数据起到降低维数、去除相关性等作用。通过Kauhunen-Loeve变换（K—L变换）将人脸库变换到新的坐标系,得到人...     

融合半监督降维与稀疏表示的人脸识别方法

由于人脸图像数据的维数都较高,将稀疏表示分类用于人脸识别时计算量很大,为了提高人脸识别系统的效率,提出了一种融合半监督降维和稀疏表示的人脸识别方法。首先利用半监督降维算法对图像进行降维处理,在较低的维数空间快速取得较高的识别率,然后利用稀疏表示分类进行人脸识别,取得比传统的最近邻分类器更高的识别率,最后在ORL人脸库上进行实验验证。结果表明,利用该融合算法可快速有效地提高人脸图像的识别效果。     

基于MTCNN和Facenet的人脸识别

人脸识别技术在智能城市建设中广泛应用,传统人脸识别算法依赖人工设定的特征,通常会带来不可期望的人为因素和误差。随着计算机算力的提升,基于神经网络的人脸识别方法由于其准确高效深受工业界偏爱。提出了基于多任务卷积神经网络(MTCNN——Multi-task Cascaded Convolutional Networks)和Facenet的人脸识别方法,并实现了从图像处理到识别结果输出的整个人脸识别系统。     

Research on a face recognition algorithm based on 3D face data and 2D face image matching

Under the condition of weak light or no light, the recognition accuracy of the mature 2D face recognition technology decreases sharply. In this paper, a face recognition algorithm based on the matching of 3D face data and 2D face images is proposed. Firstly, 3D face data is reconstructed from the 2D face in the database based on the 3DMM algorithm, and the face depth image is obtained through orthogonal projection. Then, the average curvature map of the face depth image is used to enhance the data of the depth image. Finally, an improved residual neural network based on the depth image and curvature is designed to compare the scanned face with the face in the database. The method proposed in this paper is tested on the 3D face data in three public face datasets (Texas 3DFRD, FRGC v2.0, and Lock3DFace), and the recognition accuracy is 84.25%, 83.39%, and 78.24%, respectively.     

词汇树融合SIFT的热成像和视觉图像人脸识别

针对热成像和视觉图像人脸识别问题,提出了一种基于词汇树融合尺度不变特征变换方法。首先,对视觉和热成像图像分别单独进行提取,利用Viola-Jones层叠检测器从自然图像中检测出人脸;然后,利用SIFT描述符从尺度空间提取稳定特征;最后,使用词汇树进行分类,利用评分融合和决策融合算法提高系统的精确性和安全性。在拍摄的41个人的脸部图像上的实验表明了该方法的有效性,识别率可接近100%,相比其他几种较为新颖的人脸识别方法,该方法取得了更高的识别精度,并且在一定程度上降低了计算耗时。