人脸识别技术的分析与展望

介绍了人脸识别技术的发展概况,从人脸识别的三个步骤:人脸的检测与定位、人脸的特征提取和人脸的识别和验证对人脸识别技术的方法进行了分析和总结,指出了其优缺点所在和人脸识别技术面临的关键问题,最后对人脸识别技术的研究发展趋势进行了展望.     

基于结构化Fisherface的人脸识别新方法

特征提取是人脸识别中一个关键步骤.传统的Fisherface人脸识别方法中用样本的类均值和总体均值定义相应的散布矩阵,丢失了样本个体之间的结构信息,本文提出了一种基于原始样本个体结构信息的结构化Fisherface人脸识别方法,最后得到的特征数据中保留了原始样本更多的分布信息.在ORL人脸数据库的实验结果验证了该方法的有效性.     

基于人眼视觉特性的舰船图像增强方法

传统舰船图像增强方法没有考虑人眼视觉特征,导致图像人眼视觉识别率较低,对此提出新型舰船图像增强方法。通过对舰船图像数据的标准化和白化操作,完成舰船图像人眼视觉化处理,提取处理图像数据的颜色特征和纹理特征,消除干扰项,提高图像特征维,根据图像H值,将升维后的图像数据,转换到RGB色彩空间中,合成图像色度、饱和度和强度,实现图像增强。实验数据表明,与传统图像增强方式相比,利用新设计的舰船图像增强方法,图像人眼视觉识别度提高27%,具有应用优势性。     

基于小波变换和奇异值的人脸特征提取

在"基于奇异值特征的人脸识别新途径"的基础上,将小波变换和奇异值分解用于人脸识别的特征提取,更进一步地降低了特征向量的复杂度.实验证明,这种特征提取方法实现简单,识别率高,是一种有效可行的特征提取方法.     

多特征融合的级联回归人脸对齐方法研究

深度神经网络技术在人脸识别方面已经取得了巨大进步,但是大多数方法只是运用人脸深度特征而并没有分析哪些特征是有效的.为了探索针对人脸识别任务的有效结构化特征,提出了基于多种特征级联回归方法的人脸关键点检测模型,将两两关键点对应的人脸局部特征对之间的结构关系、整张人脸图像的全局表观和关键点对应的局部热图这3种人脸特征融合之后用于人脸对齐任务.实验证明,多特征级联回归法与记忆下降法相比,人脸对齐任务错误率下降了30.17%,与最新的一些人脸对齐模型具有一定的可比性.     

焦炉大车走行定位的模糊控制研究

焦炉四大车走行控制直接影响焦车定位的准确性和快速性.由于设备和非线性等因素的影响,很难建立准确可靠的系统数学控制模型.文中根据焦炉大车的运行特性,综合应用传感器检测技术、PLC控制技术和模糊控制技术,实现了四大车位置的精确测量和准确定位.实际运行表明,这种控制策略能够较好地解决焦车定位的准确性和快速性问题.     

人脸图象特征抽取和识别的一种混合方法研究

提出了将Fisher线性判别、支持向量机和决策树方法相结合的人脸识别方法.首先用Fisher线性判别法对人脸图象进行特征抽取,压缩了图象的维数,再在特征空间中用SVM(Support Vector Machine)和决策树结合的方法设计人脸分类器.在ORL人脸库上的实验结果表明了该方法对解决小样本、非线性以及高维的模式识别问题的有效性.     

基于视觉传达技术的船舶图像匹配研究

为准确实现船舶图像匹配,提出基于视觉传达技术的船舶图像匹配方法.考虑人眼的激励感知与抑制感知状态,在脉冲耦合神经网络内添设侧抑制信号等感知函数,实现低对比度的船舶图像增强处理;采用基于灰度差值直方图的特征提取方法判断增强后船舶图像边缘的粗细程度,提取船舶图像边缘特征;选取斯皮尔曼等级相关系数确定原始船舶图像与待匹配船舶...     

基于模糊PID控制器的门式起重机大车定位控制系统研究

以门式起重机大车准确定位问题为研究对象,根据准确定位作业控制和系统动态性能的要求,设计了基于模糊PID控制器的准确定位控制系统,并利用MATLAB语言对门式起重机大车运行定位系统进行了仿真。仿真结果表明,这种复合控制方法,不仅保持了模糊控制器原有的鲁棒性,而且响应时间短,稳态误差小,达到较理想的控制性能目标。     

基于结构化Fisherface的人脸识别新方法

特征提取是人脸识别中一个关键步骤。传统的Fisherface人脸识别方法中用样本的类均值和总体均值定义相应的散布矩阵，丢失了样本个体之间的结构信息，本文提出了一种基于原始样本个体结构信息的结构化Fisherface人脸识别方法，最后得到的特征数据中保留了原始样本更多的分布信息。在ORL人脸数据库的实验结果验证了该方法的有效性。