基于Faster R-CNN的人脸识别算法研究

人脸识别技术是身份认证的重要方式。旨在设计算法识别身份证人像与待检人像是否为同一旅客。使用卷积神经网络进行人脸识别算法的研究。使用检测人脸后计算人脸特征间欧式距离的方式进行算法设计,最终达到95%的正确率。结果表明, Faster R-CNN算法能较精准地检测人脸, VGG-Net可以较好地提取人脸特征值。     

日照港智能防盗系统全覆盖露天货场

<正>一种集"GPS定位监控、电子眼目标监视、探测器感应报警、人脸识别抓拍"于一体、共同发挥作用的智能防盗系统,近日全覆盖日照港各大散货露天货场的1000多个垛位,并显示出其有力震慑港口物流犯罪的巨大"神威"。该系统由该港技术团队综合运用现代科学技术和安全防范技术自主研发而成,并率先被安装     

人脸识别系统中的特征提取

研究了人脸识别系统中正面人脸的特征提取,通过区域增长从人脸图像中分割出人脸,再利用边缘检测,Hough变换,模板匹配和方差投影技术可以快速有效地提取出人脸面部器官眼睛,鼻子和嘴巴特征,实验结果表明本文所采用的方法具有较高的准确率和光照鲁棒性。     

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.     

一种快速的人眼准确定位方法

计算机自动人脸识别技术是生物识别的一个重要分支,而眼睛、鼻子和嘴巴等特征集中了人脸的大部分信息.因此对于人脸识别中的特征提取来说,不仅要检测出这些特征,而且要准确的加以定位.为了解决定位中存在的定位不够准确和计算量大等问题,提出了一种快速的人眼准确定位方法.该方法根据人眼的位置及颜色特征,通过可疑点排除的方法进行定位,最后根据瞳孔大小与两眼距离的比例关系对瞳孔进行精确定位.     

基于感应控制的路段行人安全过街智能系统

以感应控制为核心的行人过街智能系统,能提高行人过街的安全性与效率,缓解行人与机动车的冲突。系统支持自适应控制与人工请求控制两种工作方式。自适应控制方式通过传感器识别行人的年龄、性别、数量等参数,自动设定过街的初始绿灯时间和最短绿灯时间。另外,通过人脸识别技术甄别违章行人,提交其违法记录至行人过街系统并用于芝麻信用评估。人工请求控制方式可以在不超过最长的绿灯通行时间的情况下,允许行人通过按钮延长当前的绿灯通行时间。这种方便智能的行人过街系统,不仅可以最大化减少行人过街的无序性和随机性,在时空上实现人车分离,还切实地降低了行人和路段车辆的延误时间。     

面向“一体化”交通枢纽的智能引导设备

“一体化”交通枢纽的出现,不仅可实现铁路和航空两种交通工具的共享双赢,更为旅客出行带来了诸多便利。然而,具有空铁联运功能的车站占地面积较大,如何在庞大、复杂的区域进行便捷换乘,成为亟待解决的问题。为此提出了一种面向“一体化”交通枢纽的智能引导设备,以“畅通融合、智能便捷”为理念,实现一张“脸”知行程,根据旅客人脸特征查询行程,显示路径引导,显著提升旅客出行体验,降低车站服务成本,使得旅客可以真正地享受“一体化”交通枢纽带来的便捷服务。     

人脸识别技术在城市轨道交通自动售检票系统中的应用

对比分析了现阶段各生物识别技术的特点,总结出人脸识别技术在AFC(自动售检票)系统应用中的优势,提出人脸识别技术在AFC系统应用中的总体架构。结合传统AFC系统和二维码过闸体系构建出的人脸识别过闸业务流程,描述了人脸识别和二维码混合模式下,人脸识别系统的优点和实际使用中的注意事项。本系统能灵活组建系统架构,在二维码业务和人脸识别业务互补的情况下,使用故障降级模式,最大限度地保证了乘客顺利通过闸机,提升了地铁公司的服务品质和品牌形象。     

基于ASM和FNN的人脸识别

将主动形状模型ASM(Active Shape Model)与模糊神经网络FNN(Fuzzy Neural Networks)相结合并用于人脸识别。针对经典ASM对初始化位置敏感、收缩速度慢的现象和传统模糊神经网络难以解决高维模式分类的问题进行了分析和改进。ORL人脸库上的试验表明了该算法的有效性。     

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.