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在传统的基于小波变换的人脸识别方法的基础上,加入稀疏表示的方法对人脸识别进行研究,进一步提高人脸识别率。小波变换把人脸图像分解为一幅低频人脸图像和三幅高频人脸图像,低频人脸图像代表人脸图像的全局(整体)信息,高频人脸图像代表人脸图像的纹理和边缘等细节信息。低频人脸图像在人脸识别中起到关键性作用,用正交投影的方法对低频人脸图进行识别得到的低频人脸图像分类隶属度。高频人脸图像在人脸识别中同样存在不可忽略的作用,用基于领域能量的方法把三幅高频人脸图像融合为一幅高频融合人脸图像,然后用稀疏表示的方法对融合图像进行识别得到高频人脸图像分类隶属度。最后把高、低频分类隶属度融合确定人脸图像所属类别,与传统人脸识别方法相比,进一步提高了人脸识别率。 相似文献
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本文首先对人脸识别(Face Recognition)的概念、过程以及其发展和研究现状作了简单回顾,然后简要介绍了其应用领域,接着对人脸识别的常用方法进行分类综述,主要介绍了基于几何特征(Geometric Features)的方法、特征脸(Eigenface)方法、隐马尔可夫模型(HMM,Hidden Markov Model)方法、神经网络(Neural Networks)方法以及弹性图匹配(Elastic Matching)方法,并分析了人脸识别过程中存在的困难,最后展望了人脸识别技术今后的研究方向. 相似文献
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视频图像的人脸识别技术发展,促进了数字视频监控等系统的广泛应用。本文对基于特征、模板、统计理论等视频图像的人脸检测基本方法进行了介绍,对人脸检测系统的图像采集、图像处理、特征定位、人脸识别处理等设计进行了阐述,对人脸检测方法的改进进行了尝试。 相似文献
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近年来,人脸识别一直是计算机视觉和模式识别领域一个很热门研究课题。随着压缩感知理论的发展,稀疏表示已经成功应用于人脸识别。文章系统地综述了人脸识别的研究现状、系统,并重点介绍了基于稀疏表示的人脸识别算法及求解,最后对人脸识别算法存在的问题以及发展进行了展望。 相似文献
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光照问题是人脸识别问题中的一个关键问题,为提高人脸识别的识别率,提出了利用多级小波分解采对图像进行光照补偿.首先将图像进行多级小波分解,并将分解后的最后一级子带图像的灰度进行归一化,从而去掉图像中的光照成分,再将归一化后的图像进行小波恢复.将该技术应用于隐马尔科夫法人脸识别,并和已有的几种光照处理方法进行了比较,其对识... 相似文献
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研究基于图像的人脸准确识别问题.人在佩戴眼镜的情况下,脸部受到眼镜遮挡,造成无法提取眼部区域特征,人脸主要特征丢失,造成识别准确率下降.为了避免上述缺陷,提出了少量特征相关性计算的人脸识别方法.对提取的人脸图像少量的特征参数进行非线性变换处理,获取特征向量权值系数.利用小波变换方式计算人脸特征相关性系数,通过少量特征相关性进行人脸识别.实验证明,这种眼部特征图像人脸识别方法提高了佩戴眼镜情况下,人脸识别的准确率,取得了满意的效果. 相似文献
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人脸识别技术是基于人的脸部特征,识别每个人脸身份的技术。人脸识别技术应用领域广泛,其技术和应用价值正日益突显。文章从专利分析角度对国内外的人脸识别技术发展情况进行了分析,并对青岛市该领域的专利发展状况进行了介绍,指出了制约青岛市人脸识别技术发展的主要问题,并有针对性地提出了对策和建议。 相似文献
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为了提高人脸识别的准确度同时降低技术成本,采用OpenCV与云计算结合的方法来实现人脸识别,首先在OpenCV下采用AdaBoost算法训练出级联分类器用来进行人脸检测,然后使用OAuth2.0授权调用百度云的AI开放平台人脸比对接口进行人脸识别,根据返回的人脸图像相似度值判断是否为同一个人,实现了一个人脸识别的登录验证系统。系统在基于Java的web应用上实现,采用MVC设计模型,其各个层使用的框架为SSM框架。本地资源OpenCV跨平台计算机视觉库有丰富的算法,可以简化程序设计,节省通信开销;使用百度云的AI开放平台可以提高人脸识别精度。文章提出的方法结合了本地资源和云计算的优势,为高精确度低成本实现人脸识别技术提供了一种思路。 相似文献
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自动人脸识别方法研究与展望 总被引:1,自引:0,他引:1
追随人脸识别技术发展的历史、从人脸检测、人脸特征提取和人脸识别验证这三个关键步骤,颇为细致地阐述人脸识别已经取得的方法和研究成果;并展望了人脸识别的研究发展趋势,给出了人脸识别中需要解决的关键问题。 相似文献
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本文设计了一种基于RFIC和人脸识别的ARM嵌入式安全认证系统。深入地分析人脸识别过程中的预处理,以及PCA和LDA等特征提取方法,利用MATLAB对人脸识别算法仿真,并比较特征向量个数以及分类器等因素对识别率的影响。 相似文献
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提出了一种基于核向量机的人脸识别方法。首先介绍了人脸识别的整个过程,然后着重介绍核向量机的算法以及采用它进行人脸的分类识别。最后在扩展的MIT人脸数据集中对该算法进行测试,验证了该算法在处理大样本数据集时是一个较好的选择。 相似文献
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针对人脸识别问题,提出了一种新的算法。该算法利用融合的PCA和LDA算法进行特征提取,并使用蚁群优化的BP神经网络进行人脸识别。使用融合的PCA和LDA算法对特征向量进行提取压缩,为了提高BP神经网络对人脸的分类精度和减少训练时间,使用蚁群算法优化BP神经网络的初始参数,并使用优化后的BP神经网络进行训练和人脸识别。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率。 相似文献
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随着对信息安全的重视,人脸识别技术被广泛的应用于各种领域。基于Android系统智能终端在人脸识别上的应用开发具有非常广阔的发展远景,同时将面临着巨大的挑战,本文结合Android系统智能终端的特点,从基于Android系统智能终端在人脸识别上的应用开发的难点入手,并对应用开发的关键技术进行阐述,最后介绍了实现Android系统智能终端人脸识别应用的功能模块。 相似文献
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随着对信息安全的重视,人脸识别技术被广泛的应用于各种领域。基于Android系统智能终端在人脸识别上的应用开发具有非常广阔的发展远景,同时将面临着巨大的挑战,本文结合Android系统智能终端的特点,从基于Android系统智能终端在人脸识别上的应用开发的难点入手,并对应用开发的关键技术进行阐述,最后介绍了实现Android系统智能终端人脸识别应用的功能模块。 相似文献