基于图像分块稀疏表示的人脸识别算法研究

人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等技术共同构成了人脸识别系统,被应用于多个领域的监控、安防措施当中,但由于技术局限,存在一定的缺陷与不足,需要不断补充.就基于图像分块稀疏表示的人脸识别算法展开研究,主要介绍了基于非重叠分块的加权稀疏表示算法、基于低秩分块稀疏表示的人脸识别算法、基于图像重构和哈希的人脸识别算法,并进一步对目前人脸识别系统在安防监控中的应用现状与前景进行了分析.     

基于人脸检测的摄像机自动跟踪算法研究与实现

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.用摄像机采集人脸图像,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部一系列相关技术处理,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别,达到识别不同人身份的目的.在该项目实现过程中,本文首先调用了OPENCV自带关于人脸识别的函数facedetect 来进行初步人脸识别得到的初步效果,用肤色做出了静态人脸识别,在图片上显示了人脸,并用椭圆形框对其识别.     

人脸识别技术在民事领域应用的法律问题研究

人脸识别技术在大数据时代已然成为时代大势,小至购物支付、居民信息,大至疫情期间的国民的信息收集、出入境管理.人脸技术涉及公安侦查、机场、高校、课堂、银行等各方面.人脸识别技术在民事领域涉及的管理主体较为复杂,并不能形成体系化的管理模式.复杂的利益关系便产生新技术下的多领域多角度问题交叉.本文针对人脸识别技术在民事领域可...     

人脸对齐算法探析

本文阐述了人脸识别技术产生的产生的背景及其优势,并对人脸识别技术中人脸对齐算法相关原理做了解析,并介绍了人脸特征提取方法相关技术.阐述了人脸对齐算法研究所应用的相关模型和算法.     

基于计算机图像处理技术的人脸识别教学实践研究

2015年,我国人脸识别技术应用取得重大突破,对解决我国人脸识别应用核心技术问题起到积极的帮助作用。虽然我国现阶段人脸识别技术发展与国外部分国家有着一定技术差距,但随着计算机图像处理技术人脸识别教学水平的不断提高,新时期人脸识别人才教育培养将逐渐向技术应用未来化迈进,使我国人脸识别技术运用在高等人才教育培养推动下,能更好地形成人才教育应用的良性循环。     

人脸识别技术在小学校园安全管理中的应用现状与对策

提高校园安全管理水平,保障师生生命安全是校园管理工作的重中之重.近年来,人脸识别技术因其非接触性、准确性高、隐蔽性强等特性,被广泛应用于中小学校园安全管理过程中,取得了良好的效果,同时也存在相应的问题.文章从人脸识别技术在本校的应用现状出发,结合实地走访和半结构化访谈的调研情况,梳理了人脸识别技术在小学校园安全管理中的...     

人脸识别技术综述

人脸识别指通过基于个人的面部轮廓比较和分析模式,唯一地识别或验证人的生物测定技术。人脸识别技术包含人脸的特征提取、特征选择和分类器设计。对人脸识别技术的发展历程作了梳理和回顾,阐述了人脸识别技术的实现方法和研究进展,对目前成熟的人脸识别算法进行了分类,对各种实现方法进行分析和评价。通过比较各种识别方法的优缺点,提出了研究中需要注意的难点,展望了人脸识别技术发展方向。     

在智能手机平台上实现PCA人脸识别算法

人脸识别技术,是近几年在全球范围内迅速发展起来的计算机安全技术.以高端智能手机的安全应用为载体,结合主元分析(PCA Principle Component Analysis)法和多权值函数神经网络在人脸识别中的优势, 利用非线性多权值函数神经网络实现多主元提取,以及多权值函数神经网络识别.给出了完成人脸图像的检测、特征向量提取、人脸图像识别相对应的硬件系统架构、人脸识别算法流程和算法实现类图.     

人脸识别方法综述

人脸识别问题关键要解决的技术是光照问题及表情特证识别技术。对一系列人脸识别方法进行了综合性描述,阐述了人脸识别已经取得的方法和研究成果,给出了人脸识别中需要解决的关键问题。     

基于PCA和Fisher线性判别技术的人脸识别算法

人脸识别技术是生物特征识别技术的一种,它根据人脸来识别人的身份。人脸识别技术具有准确、经济、可扩展性良好等特点,更重要的是,它比其它生物特征识别技术更加简便、直观、可靠。现在应用于人脸识别的算法有3种：基于PCA的人脸识别算法、基于Fisher线性判别的人脸识别算法、基于LBP特征的人脸识别算法。对前两种算法进行了深入研究,在人脸数据库上进行识别,取得了预期效果。     

探究基于视频的人脸识别研究进展

人脸识别是基于人脸的基本特征对人的身份进行鉴别和分析的技术,具有较好的发展和应用前景。随着人脸识别技术的不断进步与完善,基于视频的人脸识别技术得到了有效的应用和扩展,为图像处理、模式识别等领域的发展和完善,提供重要保障,同时,为认证、监控等工作提供有效的技术支持。本文就基于视频的人脸识别展开探讨,分析基于视频的人脸识别研究进展,提出基于视频人脸识别的具体方法,正确地选择人脸识别的形式,解决人脸识别技术的中的相关问题,为相关行业的发展和进步提供基础保障,并为社会安定与和谐提供动力。     

人脸识别技术在智能手机中的应用展望

随着智能手机的普及和人们对生活智能化要求的提高,人脸识别技术在手机上的应用越来越重要。本文基于人脸识别技术和人工智能的发展,阐述了目前人脸识别技术在手机上的应用,并进行了展望,对智能手机的设计者和人脸识别技术的研究具有一定的前瞻参考意义。     

彩色人脸图像鉴别特征抽取综述

近年来,人脸识别技术得到了迅猛发展,而基于彩色图像人脸识别的研究尚处于初级阶段.本文在对所有彩色人脸图像表示法和鉴别特征抽取方法分析比较的基础上,综述了彩色人脸鉴别特征抽取的研究现状.     

人脸识别:现实考量、理论省思、规范路径

人脸识别技术作为人工智能的前沿科技,已成为各国争夺的新兴技术战略高地。但与丰富的实践相比,理论相对滞后。通过对人脸识别技术的现实考量,我们发现人脸识别技术适用存在非法采集、过度分析、信息泄露问题。在此,以案例引入方式从理论上思考公权力主体、私主体使用人脸识别技术存在的理论问题。提出从公权力主体、私主体及信息主体三方面来规范人脸识别技术使用的纾解进路。     

基于卷积神经网络的人脸识别研究综述

人脸识别是目前计算机技术研究的热门领域,广泛应用于人们的日常生活,如门禁系统、摄像监视系统、相机以及智能手机等。传统的人脸识别技术需要经过人工特征提取、特征选择以及分类器选择等一系列复杂步骤,然而识别效果却并不理想。随着数据量的激增以及GPU高性能计算的发展,卷积神经网络在人脸识别上有了重大突破。文章回顾了传统人脸识别方法,阐述了卷积神经网络的基本结构及其改进和优化方法,介绍了基于卷积神经网络的人脸识别技术及典型应用,展望了人脸识别技术的发展方向。     

人脸深度学习技术在高校安防中的设计与实现

深度学习是目前备受关注的机器学习方法,并在各个相关领域都取得了突飞猛进的发展,特别是在人脸识别领域的应用.深度学习是模拟人类视觉感知神经系统的认知学习,能够获得更具表征力的高层特征,可以用来解决人脸识别中面部变化分布,详细了解面部图像规律,学习速度快.笔者介绍了深度学习概述和优势,人脸识别的核心技术等,分析研究了人脸深度学习技术在高校安防中的应用.     

当机器记住我们的脸

人脸识别的原理 “人脸识别”,听起来是不是和“指纹识别”很像?事实上,这两者同属于“生物识别技术”,目的是让机器通过人体的一部分不易改变的特征,判断出人的身份.指纹识别的判断特征是指纹,而人脸识别,自然就是脸了. 说到这里,你可能会感到奇怪.指纹识别中,机器可以通过对比指纹图案,判断人的身份,可人脸,机器要如何对比判断...     

人脸识别在建筑施工远程考勤中的应用

提出通过在智能手机上安装考勤客户端软件,使用GPS技术限定用户位置,利用智能手机强大的计算能力和无线互联网络的高带宽,将人脸识别技术应用在建筑施工远程考勤中的方案.介绍Android平台上OpenCV库所提供的算法接口,分析特征脸、Fisher脸、LBP直方图3种人脸识别算法的选择和应用.方案在实际应用中,取得了较好的效果.     

基于深度神经网络与MPI并行计算的人脸识别算法研究

针对实际环境中干扰因素多和计算量大,导致人脸识别准确度下降和系统算力不足的问题,提出了一种基于深度神经网络与MPI并行计算的人脸识别算法.首先,分析深度神经网络模型,设计关键训练步骤,同时收集各类人脸图像,建立训练样本库.然后,结合深度神经网络模型,对样本库数据进行训练,生成识别框架,并借助TensorFlow开源模型与Python来实现算法,进而达到识别人脸的目的.最后,基于MPI并行计算技术,搭建高性能并行计算平台,对所提算法进行分段优化与集成,实现识别系统的高速计算效率.实验测试结果显示:与已有的相关识别技术相比,所提算法具有更高的人脸识别准确度与抗干扰能力,从而可为高端智能监控系统提供技术基础.     

识别人脸的技术

很多人都知道,2008年在北京举办的奥运会,是13亿中国人第一次与奥运近距离接触:很多人不知道,2008年的北京奥运会,也是百年奥运第一次与人脸识别技术真正结缘。其实我们对人脸识别技术并不陌生,在古装影视剧中,常常会看到城门口、衙门口张贴着画像,悬赏捉拿逃犯。这是人脸识别技术的古代版。