基于Android的人脸识别系统设计与实现

人脸识别是公共安全领域的研究重点。随着移动互联网的快速发展,移动式终端人脸识别应用日益广泛。探讨人脸识别在Android系统中的实现以及用户个人信息保护,包括人脸检测、特征提取和特征识别。首先,通过分析比较,采用基于Adaboost的算法检测人脸,基于PCA的特征脸算法实现特征提取和特征识别。然后,分析相关研究现状以及技术可行性,选择OpenCV计算机视觉库来实现人脸检测和人脸识别。最后,通过JNI调用本地OpenCV代码实现个人信息保护。该系统具备手机人脸解锁、程序锁、偷窥者记录查询和远程查看偷窥者信息等功能。     

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。     

基于小波变换和支持向量机的人脸识别系统设计

小波变换能够充分突出某些特征的主要特点,通过小波变换可以将一张高维数的图片变换成低维数的图片,且人脸识别所需要的主要特征保持不变,通过主成份分析可以进一步降维。改进了基于小波变换和主成份分析提取特征〖JP〗向量的人脸识别方法,开发了基于小波变换及支持向量机的人脸识别系统,实现了对普通图片和视频的人脸识别。     

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。     

基于OpenCV计算机视觉库的人脸检测的研究

安全领域中高科技图形图像设备的普及所产生的海量信息带来了系统利用率低、有效信息提取困难的问题,而视频图像识别分析技术则可以解决这个问题,因此渐渐被广泛应用于这类系统中。本文使用一个相对比较成熟的开源计算机视觉库OpenCV,通过对输入图片的分析来实现简单人脸识别技术,并就计算机视觉的一些基本特点进行分析。     

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.     

信息化人脸识别技术在高校管理中的应用研究

随着高校信息化发展速度的加快,人脸识别技术已经广泛应用于安全、支付等多方面.本文从不同角度对人脸识别技术的特点和应用前景进行了分析探讨,以期为相关领域的研究提供参考.     

基于人脸识别的校园人流量统计系统设计与实现

为充分发挥数据价值,进一步提高资源利用率,针对大学校园人员通行精准管理要求,整合学校现有与人脸识别相关的硬件设施和业务系统,通过二次开发设计并实现了一种基于人脸识别的校园人流量统计分析系统。系统基于学校企业微信设计开发,并通过调用人脸识别平台提供的授权API接口,实现人脸照片评分及人脸模型下发与删除策略控制;针对不同的人员统计分析需求,对人脸识别通行数据进行采集和分析,以图表形式进行数据BI展示,并通过企业微信将分析结果推送至用户,以满足人员统计分析的实时性、准确性需求,为校园疫情管控管理等提供数据参考。     

多环技术分析比较

分析了采用多环技术实现有伸缩能力的各种组通信方法,并按照恶劣环境中所要求的安全性和可自救性等对各种技术进行了分类比较。     

人脸识别系统的算法研究与仿真实验

基于MATLAB编译平台下,通过对人脸识别系统门禁系统进行充分的理论研究后,设计相关人脸识别算法,并对主成分分析法(PCA)人脸识别算法和Adaboost识别算法进行了设计实现,经过比对后选择了其中有较高识别率的算法设计进行人脸识别系统的仿真实验,并可以尝试应用于现代门禁系统中.     

一种实用的人脸识别系统

本文构建了人脸识别软件系统的基本框架.对给定的包含人脸的输入图像,通过与已知人脸库中存储的模型进行匹配比较,确定是否是库中某一人物.如果是,则给出最佳匹配库中人物,从而实现自动人脸识别.     

智能家居中家电联网控制系统的研究

作为智能家居的重要部分,家居控制系统主要研究使用计算机、网络通讯、家电控制等技术,将各种日常家用电器通过网络布线连接在一起,实现集中的智能控制.本文对多种家电联网技术进行了比较和分析,阐述了家电控制系统的结构,并分析了红外控制方式的实现原理和方法.     

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.     

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。     

一种基于PCA类内平均脸法和支持向量机模型的人脸识别算法

针对现有人脸识别算法存在的一些问题,利用PCA类内平均脸方法对获得的人脸图像数据进行预处理,再通过支持向量机模型对其进行分类和识别。最后,以具体的实验数据验证了所使用PCA-SVM算法的有效性,为日后对人脸识别技术的继续研究提供了依据。     

基于主分量线性判别方法人脸识别系统的实现

人脸识别是计算机视觉和模式识别领域的一个活跃课题,有着十分广泛的应用前景。给出了一种基于PCA和LDA方法的人脸识别系统的实现。首先该算法采用奇异值分解技术提取主成分,然后用F isher线性判别分析技术来提取最终特征,最后将测试图像的投影与每一训练图像的投影相比较,与测试图像最接近的训练图像被系统识别出,图像的比较采用了欧几里德距离,仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于PCA的人脸识别技术的研究

视觉是人类获取外界信息的重要途径,人脸特征是人的身份验证的主要手段,因此人脸识别技术具有广泛的应用。本研究在传统的基于PCA的人脸识别方法基础上,对其进行了研究和改进,并通过实验证明其在应用中的优势。     

人脸识别算法研究

近20年来,由于计算机技术的发展和对人脸识别的应用需求,人脸识别成为模式识别最活跃的领域之一。人脸识别是指采用机器对人脸图像进行分析处理,从而提取出有效的识别信息,达到身份辨认的目的。人脸识别技术涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络等多门学科,还与人脑的认知科学紧密相关,是一个富有挑战性的课题。