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。     

基于颜色空间和面部特征的驾驶员面部定位方法

介绍了一种快速检测和定位驾驶员面部区域的方法。首先将驾驶员面部图像映射到YCbCr颜色空间,建立肤色高斯模型;然后通过似然图自适应阈值分割获得驾驶员面部区域,对获得的二值化面部图像进行形态学操作消除毛刺和小孔;最后对处理后的面部图像进行灰度积分投影,结合面部特征获得驾驶员的面部区域并框定。并试验证明了方法的实时有效性。     

利用三维网格模型的头部运动估计

头部三维运动跟踪是人机交互、虚拟现实及模型基编码等领域研究的重要内容.文中提出了一种借助合成模型估计头部三维运动的算法.首先由正交图像建立输入脸部模型,将其变换为初始图像人脸的姿态和大小;之后选取图像中3个特征点和对应的模型点,利用块匹配确定图像中3个特征点的运动,由2D到3D的对齐算法,求出模型的三维运动参数;最后由运动后合成模型与图像的小范围相关检测,进一步确定最后的模型运动参数.实验表明该算法建模设备要求简单,速度较快,结果较为准确.     

对人脸边缘检测的几种算子实验比对

对于图像处理的一个研究分支—人脸识别与检测,自美国“9.11”事件后被广泛重视,并正在从实验室走向商业化。在这个过程中,科技工作者们有着众多不同的尝试方式,本文就一些经典的算法公式,选择不同的算子,通过MATLAB语言表现出来。     

一种新的肤色区域分割提取方法

提出一种新的肤色区域分割提取方法,并详细叙述了该方法的步骤和实现算法.在人脸检测和识别项目中,应用该算法来提取各肤色区域,经大量实验说明,该方法是有效的.     

人脸检测的一种混合方法研究

人脸检测作为自动人脸识别系统的第一个环节具有非常重要的作用，为了解决目前大部分人脸检测方法存在的分类器训练困难和检测计算量大等问题，提出了一种人脸检测的混合方法。陔方法由两级分类器组成，第一级为粗分类器主要过滤大部分非人脸区域，第二级为核心分类器．往由第一级粗分类的基础上利用非线性SVM算法进行人脸检测。在CMU数据库上的实验结果表明，该方法具有较高的人脸检测率，检测速度得到大幅提高。     

驾驶员驾驶行为监测中的面部定位方法的研究

在采用计算机视觉对驾驶员进行驾驶行为监测时，面部定位是关键技术之一。研究表明人脸皮肤颜色分量在特定颜色空间内具有特定的分布特性，为了解决人脸定位的实时性以及头部旋转不确定性等问题，本文给出了一种基于皮肤颜色模型的人脸定位算法。算法利用人脸皮肤颜色的分布特性来提取图像中存在的皮肤区域，试验证明了上述算法的有效性。     

人脸表情自动识别技术研究进展

作为生物特征识别与情感计算领域的一个极富挑战性的交叉课题，人脸表情自动识别技术在各种应用的推动下发展很快，但鲁棒的自动人脸表情识别系统至今尚未建立．人脸表情识别的3个关键环节是人脸检测、人脸特征定位与提取和人脸表情的情感分类．在上述关键环节上均取得了重要进展．需要解决的问题包括提高人脸检测算法的鲁棒性、人脸特征提取的针对性和准确性、人脸刚性运动分离和三维表情识别．人脸表情数据库建设和应用研究。也是今后研究的重点．提出了人脸表情自动识别系统评价指标，包括技术的实用性、成果的可比性、系统的专用性和实时性．     

基于AR智能眼镜的免打扰列车验票应用研究

为进一步提升铁路列车验票效率,提高铁路旅客运输服务质量,优化旅客出行体验,以增强现实（AR,Augmented Reality）智能眼镜设备为载体,进行免打扰列车验票服务应用研究。设计了基于AR智能眼镜的免打扰列车验票应用流程,阐述了AR技术、人脸检测技术和人脸桶检索技术在免打扰列车验票中的应用,并在塔建的测试环境中进行了功能测试,验证了方法的有效性。该研究可为铁路客运服务向更智能化、数字化、人性化方向发展提供技术支持。     

铁路机车乘务员值乘状态智能预警系统的研究

为解决铁路机车司机值乘状态在线实时监控问题,应用人脸图像跟踪和人体瞳孔生物图像识别技术,设计了车载智能检测装置、数据传输系统和地面在线分析系统,通过系统软件协调控制,构建了机车乘务员值乘状态智能预警系统,实现了乘务员操作状态全天候在线实时跟踪监测、预警、分析、干预自动化。