煤矿监控图像中脸肤色和模板检测

煤矿监控图像的对比度低、灰度不均匀,使监控图像的处理和识别难度增大.在巷道环境下采集多角度的矿工监控图像,根据脸部肤色区域像素的统计特征,用上下限阈值的方法在HSV颜色空间分割出各种角度的矿工脸部,用半径为2的圆形结构元素进行数学形态学的开启和闭合操作,去除被误分为脸部区域的背景像素;根据脸部灰度分布特征构造了平均脸模板,用相似度函数作为脸部模板匹配的判别函数,检测矿工脸部位置.结果表明,用肤色分割和平均脸部模板匹配方法,可以快速检测出矿工脸部的精确位置.     

基于图像矩阵判别局部保持投影的人脸识别

提出一种基于图像矩阵判别局部保持投影的人脸识别方法。图像矩阵判别局部保持投影是在局部保持投影基础上进行了扩展,考虑了类标签信息并在其目标函数中增加类间散度约束,使得求解的特征更具判别性。另外,图像矩阵判别局部保持投影是直接处理图像矩阵而不需要将矩阵转化为向量,保留了像素间的空间位置关系,避免了奇异性问题。实验结果表明该方法是有效的。     

基于人脸识别的考勤系统的设计与研究

通过研究人脸识别,设计出一套用于考勤的系统。基于人脸识别的考勤系统中最主要的就是人脸识别;首先对通过摄像头拍摄获取的原始人脸图片进行图像预处理;然后通过对人脸的眼睛、鼻子和嘴巴的定位实现人脸定位;在定位后的人脸图片中将眼睛、鼻子、嘴巴的特征值提取出来;最后通过图片中提取的特征值和后台人脸特征数据库中的值进行比较来完成人脸的识别功能。     

一种多视角人脸检测方法

目前的人脸检测方法多是针对正面人脸,而对于多视角人脸检测还存在很大困难,有效的方法还不多。本文考虑到人脸检测中旋转人脸和侧面人脸两种多视角情况,提出了一种多视角人脸检测方法。针对平面内旋转的问题,在YCbCr色彩空间内建立肤色模型,经过处理确定人脸椭圆区域,利用基于灰度加权的主成分分析算法进行人脸的角度校正,得到偏转校正后的人脸图像。针对侧面人脸的问题,通过上下和左右2个方向的人脸旋转样本库来训练分类器,然后组合成并联分类器,再对偏转校正后的人脸图像进行人脸验证。实验结果表明,该方法可以对任意视角的人脸进行有效的检测,且有较高的检测率。     

采用草绘轮廓的3维人脸建模方法

为方便用户进行3维人脸形状设计,提出一种基于手绘轮廓的3维人脸建模方法。该方法的主要特点在于,一方面,引用姿态估计技术对人脸草图进行解析,将用户绘制的侧视人脸草图转换成对应的正视人脸草图,可支持用户选择多个视角绘制人脸;另一方面,采用多层映射机制建立人脸草图特征点与3维人脸特征点之间的一一对应关系,由对应特征点之间的形变量来控制生成3维人脸,保证草图笔画的几何形状信息能有效映射到3维模型中。实验结果表明,文中方法能快速生成形状新颖的特定人脸,可有效支持用户进行3维人脸形状的手绘建模。     

一种基于双向2DMSD的人脸识别方法

提出一种基于双向二维最大散度差线性判别分析(Bidirectional 2DMSD)的人脸识别方法.该方法通过在水平和垂直2个方向上顺序执行2次二维最大散度差线性判别分析(2DMSD)运算,将判别特征信息压缩到图像的左上角,大大减少了图像特征的维数;选用二维最小近邻分类法进行分类,计算识别率.在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明,该方法不仅在识别率上优于最大散度差线性判别分析(MSD),而且在与2DMSD具有相同识别率的情况下,特征维数比2DMSD大大减小,降低了计算复杂度,减少了识别时间,提高了人脸识别效率.     

一一对应人脸自动识别身份验证的方法与应用

为实现人脸自动识别科技成果的广泛应用,本文规避现有的人脸自动识别的缺陷与不足,借鉴其成熟技术,提出在固定背景和光照的条件下,采用一对一比对,在＂合作用户＂领域中将人脸自动识别应用于身份验证的新方法。通过对人脸自动识别现有成熟技术、发展趋势和发展前景的论证,得出一一对应人脸自动识别身份验证的方法的技术路线完全可行,值得推广应用的结论。     

一种提高模糊人脸图片识别率的方法

介绍了一个通过人脸检测程序对模糊人脸图片进行识别的方法：先对图片修改其灰度阈值,以使Haar能够对模糊人脸信息进行快速分辨,再使用0pencv人脸检测程序对模糊人脸图片进行检测。实验结果表明,该方法能够提高对模糊人脸的识别率。     

基于NMF图像重构的人脸识别

由传统的人脸识别方法产生的人脸特征子空间通常是由人脸库中所有训练样本产生的一个通用子空间,该空间更多地包含了所有人脸样本的共性特征,而忽略了个性特征。该文提出一种基于NMF图像重构的方法,以单个人的训练样本集获取其人脸特征子空间,将识别图像向每一个特征子空间中进行映射及重构,并以重构图像的误差作为判据实现人脸识别。在ORL标准人脸库进行的计算机仿真证实了该方法的有效性。     

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。