基于特征点图像匹配的面部识别方法

面部识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一,如何进行好面部识别工作对于生活、生产都有着十分重要的意义。本文提出一种基于特征点提取的面部识别方法,在得到已知图像和待识别图像以后,先对其进行边缘提取和点特征提取,然后基于提取的特征点进行灰度模板匹配,通过图像匹配的结果对图像进行识别。     

看“脸”知商机

从科幻跃入现实的面部识别技术 面部识别就像是科幻电影《少数派报告》中的人脸追踪定位，在茫茫人海中把某个人给找出来。面部探测只能感知这是一张脸却不知是哪个人，而面部识别能辨认出这张脸是哪个人。     

面部表情识别研究综述

面部表情识别是模式识别中的一个非常重要却复杂的课题。首先分析了面部表情识别研究的意义和难点。然后对目前主要的面部表情识别方法进行了论述。最后对其未来的发展方向进行了展望。     

基于正面人脸的耳朵定位技术研究

现目前在人耳识别技术中,对人耳的定位主要是采用基于人眼和其他面部特征的位置信息向人脸两边进行检测,通过边缘信息跟踪进行定位.该方法在算法上存在计算量大,对人眼等面部特征的提取精确度要求较高等的问题.研究了一种通过对人头发鬓角进行提取,然后经鬓角端点来进行人耳定位的方法.实验结果表明,该方法能够较准确地定位人耳,且运算量较小,无需依赖人脸其他面部特征位置信息的特点,对人脸及人耳识别技术的研究有一定参考作用.     

生物识别技术方兴未艾前景不可限量

日常生活中,无论我们到银行取钱、在网上交易,还是注册网络服务、刷卡消费,都需要身份的识别。查看身份证、输入密码等传统的身份识别方式不仅繁琐还难免受到证件伪造、密码破解等手段的威胁。但令人欣喜的是,近年来不断发展的生物识别技术正被越来越多地应用于身份识别,从而更有效地保护我们的安全和隐私。     

DCT-BP神经网络在表情识别中的应用

人脸表情识别作为智能化人机交互技术中的一个重要组成部分,近年来得到了广泛关注。本文提出了一种用DCT-BP神经网络算法来识别面部表情,先对图像进行灰度均衡和图像平滑的预处理,然后利用离散余弦变换获取图像的表情特征参数,最后利用前向反馈算法进行识别。     

一种基于多层BP神经网络面部表情识别方法

人脸表情识别是指通过面部表情特征的计算,实现表情的分类.研究了基于面部运动特征的表情识别方法,提出基于神经网络的表情识别方法.该方法提出一种基于多层BP神经网络进行表情分类的方法,其特征提取利用脸部运动编码系(FACS)进行;训练BP网络作为依据运动特征进行表情分类的判别方法.实验表明分别时上下半边脸的运动单元(AU)进行训练和测试,取得了较好的识别效果.     

基于神经网络的人脸识别方法研究

作为一个重要的人类外部特征．人脸识别具有重要的理论和实际应用价值针对人脸图像具有大样本和高维度的特点．本文提出了BP神经网络识别算法,分析了BP神经网络的基本特点,提出了利用人脸图像预处理获得面部图像的特征值,最后设计针对人脸识别的神经网络系统     

知识分子"翻脸不认人"?

阅读和面部识别相互竞争 为什么知识分子面部识别能力弱?以往大多是从文化心理学的角度加以研究.直到最近,法国研究人员才从神经科学的角度发现一种比较科学的解释.研究人员斯达尼斯拉斯·德哈恩等人通过磁共振扫描仪和电极帽扫描若干志愿者的大脑,结果发现,识别面部和阅读都会用到同一脑部区域,而且两者是相互竞争的关系.也就是说,阅读能力强的人,面部识别能力相对就弱一些,反之亦然.     

现代识别 功能奇妙

随着现代科学技术的发展，各种各样的识别仪器相继问世，它们具有识别真伪、辨别气味、消除污染和防止失盗的奇妙功能。比如指纹识别，声音识别，虹膜识别等人们都已了解不少，下面就为大家介绍另外一些新的更便捷的识别技术。     

“全家福”可识别遗传病

只要一张就诊者的全家福照片就可以判断儿童是否患有罕见遗传性疾病,这对医生来说方便了不少.近日,英国牛津大学的研究人员开发出一种计算机程序,可以通过分析普通数码照片的面部来识别罕见病情.如果它的数据库中的多组照片共同拥有特定的面部特征,它甚至能由此确定未知的遗传性疾病.     

二十一世纪信息产业中语音识别的应用

语音识别技术是通过计算机系统将人类语言的内容及意义进行识别,这个构想始于20世纪50年代。语音识别技术是以语音为研究对象,通过语音信号处理让机器自动识别和理解人类的语言,语音识别技术是一门涉及面很广的学科,与声学、语音学、语言学等都有着密切的联系。近些年来,随着科学技术的快速发展,电子信息产业发展更为全面,其中计算机系统的各方面功能不断强大,"语音识别"技术也取得了突破性进展,其应用范围也融入到各个领域。语音识别技术是以语音为研究对象,通过语音信号处理让机器自动识别和理解人类的语言。     

一种改进的RFID标签防碰撞算法

提出一种改进的RFID标签防碰撞算法,将RFID算法进行改善,建立新型RFID射频识别技术模块,提高RFID系统的识别效率,通过识别数据进行系统扫描核实,结合碰撞数据模块进行对应搜索,该技术与互联网、通讯等技术相结合,可实现大面积范围内的防碰撞问题,完成在全网络系统建立数据集的核查提取信息的过程。仿真实验表明,一种改进的RFID标签防碰撞算法实现了RFID自动识别技术,具有体积小、容量大、寿命长、可重复使用等特点,随着RFID射频识别技术的不断发展,其应用领域正日益扩大,具有广泛的应用前景,为用户提供了完整的RFID射频识别系统,优化利用了RFID资源,提高了射频识别技术,为RFID标签防碰撞技术的改革和发展提供了帮助。     

面部识别屏幕解锁技术专利综述

随着苹果公司新一代手机i Phone X的问世,移动终端的面部识别技术成为时下的热点,相关的专利申请层出不穷。为全面介绍面部识别领域的技术要点,分析相关专利在我国的申请情况,在全面检索面部识别领域的国内外专利的基础上,本技术统计分析了专利申请的地域分布、专利申请的态势、专利申请人、技术主题分布、法律状态及被引用情况这六个方面,注重与国外相关专利技术的对比,介绍面部识别技术在我国的发展脉络,为相关企业及单位的研究提供重要参考。     

射频识别技术在动物识别领域的应用

介绍了动物识别领域RFID标签的种类及安装,并从动物的饲养与跟踪、动物食品安全等方面列举了RFID在动物识别领域的典型应用.     

表情识别的ICA两种架构分析

比较了ICA方法进行面部表情识别的两种架构ICA1和ICA2。采用欧式、城区、余弦KNN和6种核函数的SVM算法进行识别,比较了不同的距离函数和核函数对整体识别率和单个表情识别率的影响。实验表明:ICA1整体上优于ICA2;对于KNN算法,在ICA1下KNN+城区距最优,t检验不显著,在ICA2下,KNN+余弦距最优,t检验显著;SVM算法对ICA1有效,对ICA2失效;在ICA1下,对SVM算法,线性、径向基和Sigmoid核取得相同的识别率;惊奇是最好识别的表情,高兴是最难识别的表情。最后利用神经科学对视觉脑区的最新研究,得出稀疏的特征比稀疏的编码能够取得更好的表情识别率。     

基于Opencv的车牌识别研究与分析

通过OpenCV机器视觉库技术与Python开发平台对车牌识别进行了研究与分析,该车牌识别系统主要由图像预处理、车牌定位、字符分割与识别等部分组成,实验表明该系统具有良好的识别效果。     

音控MP3播放器的设计与实现

随着社会科学技术与应用的不断发展,使计算机成为人们日常生活中不可或缺的一部分,于是通过语音来操控计算机成为计算机发展的趋势.本论文主要对语音识别技术做了较为深入的探讨,从提高语音识别的准确性出发,把语音识别技术嵌入到软件开发中,设计了一款能够用语音操控的MP3播放器.通过对语法规则的精心设计,并采用程序到动态加载与卸载语法规则等手段,大大提高了该软件的识别准确性.     

基于深度学习的面部表情识别分析

在"互联网+"技术的发展推动下,人脸识别技术也逐渐趋于成熟,但是面部表情识别技术作为难点技术,尚未被有效攻克,如果将面部表情识别技术与物联网技术相结合,则会赋予计算机以人类的感情,有利于物联网时代的开启。本文通过对面部表情识别方法进行分析,希望对促进面部表情识别技术的发展有所帮助。     

语音识别技术及其研究进展

详细介绍了语音识别技术发展的历程，并从语音识别分类、识别的过程、识别的方法等方面，阐述了语音识别技术的研究进展。