铁路车站安检人脸识别系统的应用研究

对人脸识别技术的发展和人脸识别系统在铁路车站安检区域的应用进行分析和研究.针对铁路车站人流密度大、治安难度大、安检时间短和光线环境复杂等较为特殊的行业应用特点,提出一种应用于铁路车站的人脸识别系统技术解决方案,并在京沪高速铁路上海虹桥站试点应用.铁路车站安检人脸识别系统具有响应时间短、人脸采集率高和比对识别速度快等特点,在提高人脸识别正识率的同时,降低了误识率和漏识率.     

基于轮廓线特征的三维人脸识别改进算法

研究基于面部轮廓曲线特征的三维人脸识别。为提取最优面部曲线特征,提出一种基于模糊聚类方法的人脸曲线特征优选算法。该算法从三维人脸深度图中选取最具代表性的8条轮廓曲线,作为主要识别特征,这在很大程度上降低了计算复杂度,克服表情和光照对人脸识别的消极影响,同时它用最少的轮廓线包含了所需要的人脸识别信息。基于这些人脸轮廓线特征,利用改进的Manhattan距离分类器来提高人脸识别的分类效果。实验结果表明,所提出的算法明显提高了人脸识别率,并且具有很强的鲁棒性。     

人脸识别系统在重庆轨道交通公安系统中的应用

结合重庆轨道交通公安分局人脸识别系统建设的情况,分析了基于视频流的人脸识别系统在重庆轨道交通中的应用,重点阐述了人脸识别系统在重庆轨道交通公安系统中的基本构成,并详细分析了人脸识别系统在重庆轨道交通公安系统中的重要作用.     

深圳地铁单程票流失算法研究

根据深圳地铁单程票流通特点,将运营中的单程票流失划分成两大类,并依据其在流通中的业务类型,通过卡信息记录集来确定流失种类。应用数据库知识和数据挖掘技术,提出这两类单程票流失的算法。     

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.     

利用变形模板提取嘴部特征的算法

嘴部特征提取是人脸识别和人机交互等领域的重要步骤。作者提出了一种改进的利用变形模板是取嘴部特征的算法。针对变形模板对初始位置敏感和匹配易陷际局部极小等问题，首先确定嘴部区域的边框，然后在此区域内仅用边缘和灰度信息，进行全局搜索确定变形模板的最佳参数，算法用两种模板匹配张嘴和闭嘴的情况。实验表明，对于简单背景的灰度图像。该算法可较好地提取嘴部特征，计算速度较快。     

一种结合2DLPP与2DPCA的人脸识别方法

为解决二维局部保持投影(2DLPP)需要较多数据表示人脸特征的缺陷,提出了一种新的二维局部保持投影主成分分析方法(2DLPP-PCA).通过对人脸图像在行、列方向同时进行2DLPP和2DPCA投影,2DLPP-PCA 不仅能减少保存人脸特征所需要的数据量,而且能有效地提取人脸的局部特征和全局特征.在ORL、Yale和CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验结果表明,2DLPP-PCA是一种高性能的特征提取方法,当训练样本数为6时,2DLPP-PCA在ORL数据库上的最佳平均识别率达到99％以上.     

基于人脸识别技术的铁路实名制进站核验系统研究及设计

设计基于人脸识别技术的铁路实名制进站核验系统,解决人证一致性自动检验的问题。利用人脸识别技术、应用集群技术、负载均衡技术,结合客票系统架构,实现旅客进站票证人一致性的核验,已经应用于多个车站。对旅客进站记录及数据进行收集和分析表明,人脸识别率达97%,旅客可以在5 s内完成进站核验,满足铁路旅客实名制进站核验业务的效率要求。结果表明,基于人脸识别技术的实名制进站核验系统技术方案的可行性,为铁路未来实施全面刷脸进站提供技术支撑。     

一种基于独立成分分析和径向基神经网络的人脸识别新方法

提出了一种新的基于独立成分分析和径向基神经网络的人脸识别方法。独立成分分析可以从高阶上消除特征数据的相关性,改进了主成分分析方法只能从2阶上消除数据相关性的弱点;最终特征数据的分类由RBF神经网络来实现。在人脸数据库上的实验结果表明该新方法的识别性能较其他方法有了很大提高。