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面孔视觉特征对幼儿真人与卡通种族面孔识别的影响 认领
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作者 王尧尧 王静梅 +2 位作者 颜秀琳 李文静 卢英俊 《幼儿教育:教育科学》 2020年第9期30-33,43,共5页
本研究以36名大班幼儿为研究对象,采用不同类型(真人、卡通)与不同种族(高加索人、中国人、中东人)的面孔材料考察大班幼儿种族面孔识别的视觉特征偏好。结果表明,种族类型主效应显著,幼儿识别高加索人面孔时,选择颜色匹配的得分显著高... 本研究以36名大班幼儿为研究对象,采用不同类型(真人、卡通)与不同种族(高加索人、中国人、中东人)的面孔材料考察大班幼儿种族面孔识别的视觉特征偏好。结果表明,种族类型主效应显著,幼儿识别高加索人面孔时,选择颜色匹配的得分显著高于中国人面孔和中东人面孔,选择外形匹配的得分则相反;幼儿识别中国人面孔和中东人面孔时,选择颜色匹配的得分与选择外形匹配的得分无显著差异。面孔种族与面孔类型的交互作用显著,种族类型为高加索人面孔时,幼儿选择卡通面孔颜色匹配的得分显著高于真人面孔,选择外形匹配的得分则相反。研究者据此提出教育建议。 展开更多
关键词 幼儿 面孔视觉特征 面孔识别 面孔类型 面孔种族
基于OpenCV与人脸检测的自动筷子配发机器人的设计 认领
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作者 吴昊洋 侯明 武驰云 《工业控制计算机》 2020年第3期64-65,共2页
在集体用餐环境如食堂等环境中就餐时,时常会遇到不方便拿取餐具的情况,针对此种情况十分需要一个能方便人们拿取餐具缓解人流拥堵的机器人。正如人的眼睛一般,机器通过视觉模块来感知环境,利用深度学习和OpenCV-Python使机器像人一样... 在集体用餐环境如食堂等环境中就餐时,时常会遇到不方便拿取餐具的情况,针对此种情况十分需要一个能方便人们拿取餐具缓解人流拥堵的机器人。正如人的眼睛一般,机器通过视觉模块来感知环境,利用深度学习和OpenCV-Python使机器像人一样处理图片,搭载Nvidia JETSON Nano和智能小车平台,为智能筷子(餐具)配发机器人提供技术实现。 展开更多
关键词 OPENCV 人脸识别 深度学习 图像识别 动作识别
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基于原型与正交投影学习的图像集分类算法 认领
3
作者 任珍文 吴明娜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第5期1541-1544,共4页
为了利用图像集中的集合信息来提高图像识别精度以及对图像变化的鲁棒性,从而大幅降低诸如姿态、光照、遮挡和未对齐等因素对识别精度的影响,提出了一种用于图像集分类的图像集原型与投影学习算法(LPSOP)。该算法针对每个图像集学习有... 为了利用图像集中的集合信息来提高图像识别精度以及对图像变化的鲁棒性,从而大幅降低诸如姿态、光照、遮挡和未对齐等因素对识别精度的影响,提出了一种用于图像集分类的图像集原型与投影学习算法(LPSOP)。该算法针对每个图像集学习有代表性的点(原型)以及一个正交的全局投影矩阵,使得在目标子空间的每个图像集可以被最优地分类到同类的最近原型集中。用学习到的原型来代表该图像集,既能降低冗余图像干扰,又能减少存储和计算开销,学习到的投影矩阵能够大幅提高分类精度与噪声鲁棒性。在UCSD/Honda、CMU MoBo和YouTube celebrities这三个数据集上的实验结果表明,LPSOP比目前流行的图像集分类算法具有更高的识别精度和更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 图像集分类 原型学习 尺度学习 人脸识别 目标识别 模式识别
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文章速递Hierarchical Representations Feature Deep Learning for Face Recognition 认领
4
作者 Haijun Zhang Yinghui Chen 《数据分析和信息处理(英文)》 2020年第3期195-227,共33页
Most modern face recognition and classification systems mainly rely on hand-crafted image feature descriptors. In this paper, we propose a novel deep learning algorithm combining unsupervised and supervised learning n... Most modern face recognition and classification systems mainly rely on hand-crafted image feature descriptors. In this paper, we propose a novel deep learning algorithm combining unsupervised and supervised learning named deep belief network embedded with Softmax regress (DBNESR) as a natural source for obtaining additional, complementary hierarchical representations, which helps to relieve us from the complicated hand-crafted feature-design step. DBNESR first learns hierarchical representations of feature by greedy layer-wise unsupervised learning in a feed-forward (bottom-up) and back-forward (top-down) manner and then makes more efficient recognition with Softmax regress by supervised learning. As a comparison with the algorithms only based on supervised learning, we again propose and design many kinds of classifiers: BP, HBPNNs, RBF, HRBFNNs, SVM and multiple classification decision fusion classifier (MCDFC)—hybrid HBPNNs-HRBFNNs-SVM classifier. The conducted experiments validate: Firstly, the proposed DBNESR is optimal for face recognition with the highest and most stable recognition rates;second, the algorithm combining unsupervised and supervised learning has better effect than all supervised learning algorithms;third, hybrid neural networks have better effect than single model neural network;fourth, the average recognition rate and variance of these algorithms in order of the largest to the smallest are respectively shown as DBNESR, MCDFC, SVM, HRBFNNs, RBF, HBPNNs, BP and BP, RBF, HBPNNs, HRBFNNs, SVM, MCDFC, DBNESR;at last, it reflects hierarchical representations of feature by DBNESR in terms of its capability of modeling hard artificial intelligent tasks. 展开更多
关键词 Face Recognition Unsupervised Hierarchical Representations Hybrid Neural Networks RBM Deep Belief Network Deep Learning
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一种基于人脸识别的课堂教学监控系统 认领 被引量:1
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作者 王昌海 申红雪 +2 位作者 张王卫 孙玉胜 王博 《软件工程》 2020年第1期48-50,34共4页
设计并开发了一款基于人脸识别的课堂教学监控系统,该系统通过识别学生上课的表情信息,分析课堂教学情况。首先提出一种基于图像递归切割和OpenCV的人脸检测方法,以提高人脸检测召回率;然后使用百度AI开放平台的在线接口识别人脸表情信... 设计并开发了一款基于人脸识别的课堂教学监控系统,该系统通过识别学生上课的表情信息,分析课堂教学情况。首先提出一种基于图像递归切割和OpenCV的人脸检测方法,以提高人脸检测召回率;然后使用百度AI开放平台的在线接口识别人脸表情信息,并将信息插入数据库;最后根据学生表情信息分析低头率、活跃度等课堂情况。实际部署测试后分析了系统的运行效果及时间消耗,结果表明该系统可有效监控课堂教学情况。 展开更多
关键词 教学监控 人脸检测 人脸识别 情绪识别
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基于OpenCV的人脸识别设计与实现 认领
6
作者 杨峰 唐华 +1 位作者 毛旳袁勇 刘文 《信息与电脑》 2020年第16期108-110,共3页
人脸识别作为一种发展迅猛的生物特征识别技术,被广泛应用于安防、信息识别等多种领域,通常一套商用的人脸识别系统价格昂贵而且搭建困难.针对这个问题,本文立足实用和廉价的思想,开发一套能够快速在树莓派中搭建的人脸识别系统.该系统... 人脸识别作为一种发展迅猛的生物特征识别技术,被广泛应用于安防、信息识别等多种领域,通常一套商用的人脸识别系统价格昂贵而且搭建困难.针对这个问题,本文立足实用和廉价的思想,开发一套能够快速在树莓派中搭建的人脸识别系统.该系统基于OpenCV库,采用人脸级联分类器和LPBH算法,并设计所对应阶段的逻辑框架,最后结合逻辑框架运用Python语言编写并验证本文设计的人脸识别系统。 展开更多
关键词 人脸识别 OPENCV 人脸级联分类器 LPBH识别算法
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基于多任务级联CNN与中心损失的人脸识别 认领
7
作者 王灵珍 赖惠成 《计算机仿真》 北大核心 2020年第8期398-403,共6页
开源机器学习库DLIB中的人脸检测对齐任务的运行时间长,检测精度不高,以及用三元组损失训练的模型收敛速度较慢。针对以上三点不足,提出了用mtcnn代替DLIB做人脸检测,并且以用softmax loss和center loss相结合的总损失函数来训练卷积神... 开源机器学习库DLIB中的人脸检测对齐任务的运行时间长,检测精度不高,以及用三元组损失训练的模型收敛速度较慢。针对以上三点不足,提出了用mtcnn代替DLIB做人脸检测,并且以用softmax loss和center loss相结合的总损失函数来训练卷积神经网络。首先,将公开的海量人脸数据集做人脸对齐。然后,以总损失函数作为监督信号来完成BP前向传播,使得类内距离小,类间距离大,提高模型的特征辨识能力。最后,对人脸特征进行embedding,由高维度映射到低维度,减少参数量,提高识别率。实验表明,人脸检测对齐后的测试集比原始测试集在识别率上要高1%左右,并且mtcnn在运算速度和检测精度上优越于DLIB。用总损失函数训练的模型经过调参调优阶段在LFW标准测试集上识别率为99.6%,同时在megface标准的人脸库上也有较高的识别率。用自己创建的三张人脸图片成功验证了度量学习的特性。 展开更多
关键词 人脸识别 中心损失 度量学习 卷积神经网络 人脸对齐 人脸检测
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基于隐马尔可夫模型的人脸特征标注和识别 认领
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作者 安晓宁 王智文 +2 位作者 张灿龙 庚佳颖 李秋玲 《广西科技大学学报》 2020年第2期118-125,共8页
传统的基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法需要对原始人脸图像进行光照补偿、人脸旋转等预处理,而且模型对人脸姿势、表情、局部特征变化等非常敏感.为解决此问题,提出一种基于高斯隐马尔可夫模型的人脸特征标注方法,该方法假定人脸图像... 传统的基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法需要对原始人脸图像进行光照补偿、人脸旋转等预处理,而且模型对人脸姿势、表情、局部特征变化等非常敏感.为解决此问题,提出一种基于高斯隐马尔可夫模型的人脸特征标注方法,该方法假定人脸图像中人脸和人脸特征两个区域的灰度值服从两个不同的高斯分布,并将这两个分布作为隐马尔可夫模型的状态集合.同时,将灰度人脸图像转换为一维的灰度值序列作为观测序列,通过模型预测状态序列以实现人脸特征的标注和定位,并基于该模型建立人脸数据库,对未知人脸进行识别.在ORL人脸库和自建人脸库的测试中,均取得较高的标注准确率和识别准确率. 展开更多
关键词 高斯隐马尔可夫模型 特征标注 人脸识别 ORL人脸库 自建人脸库
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铁路刷脸场景下基于MTCNN的人脸遮挡识别研究 认领
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作者 衣帅 朱建生 景辉 《计算机仿真》 北大核心 2020年第5期96-99,共4页
多任务卷积神经网络(MTCNN[1])是现在工业界广泛应用的人脸识别算法,用三个级联网络实现了人脸检测与关键点标定。针对铁路刷脸进站、检票、出站等应用场景的实际需求,需要识别被验人是否佩戴墨镜、口罩等遮挡物,对MTCNN模型进行优化改... 多任务卷积神经网络(MTCNN[1])是现在工业界广泛应用的人脸识别算法,用三个级联网络实现了人脸检测与关键点标定。针对铁路刷脸进站、检票、出站等应用场景的实际需求,需要识别被验人是否佩戴墨镜、口罩等遮挡物,对MTCNN模型进行优化改造,提出了两种基于MTCNN的人脸遮挡识别模型,一个模型仍采用三个网络并对最后一个网络进行改造,另一个模型增加第四个级联网络对遮挡信息进行识别。两个模型均可实现在人脸检测和五点标定的同时,进行人脸关键点遮挡信息的检测识别。 展开更多
关键词 多任务卷积神经网络 人脸识别 遮挡识别 卷积神经网络 深度学习
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人脸识别在远程教学的应用 认领
10
作者 刘翔 王明忠 +3 位作者 陈织光 吴斯杰 袁资桢 杨鸿平 《集成电路应用》 2020年第5期70-71,共2页
基于新技术、新媒体进行的远程教学直播,分析直播教学与现场教学的场景。借助人脸识别技术,以广州东华职业学院为例,阐述人脸识别在远程教学的应用。
关键词 图像识别 人脸识别 生物识别 教学直播
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面向疫情防控的人脸识别系统与标准研究 认领
11
作者 钟陈 王思翔 王文峰 《信息技术与标准化》 2020年第6期11-13,共3页
通过研究人脸识别技术在疫情防控中的应用,分析其平时与疫情期间使用的差异性及技术特点,提出面向疫情防控的人脸识别系统标准化建议。
关键词 生物特征识别 疫情防控 人脸识别 测温 测试方法
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重加权稀疏主成分分析算法及其在人脸识别中的应用 认领
12
作者 李东博 黄铝文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第3期717-722,共6页
针对主成分分析(PCA)算法获取的主成分向量不够稀疏,拥有较多的非零元这一问题,使用重加权方法对PCA算法进行优化,提出了一个新的提取高维数据特征的方法,即重加权稀疏主成分分析(RSPCA)算法。首先,将重加权?1最优化框架和LASSO回归模... 针对主成分分析(PCA)算法获取的主成分向量不够稀疏,拥有较多的非零元这一问题,使用重加权方法对PCA算法进行优化,提出了一个新的提取高维数据特征的方法,即重加权稀疏主成分分析(RSPCA)算法。首先,将重加权?1最优化框架和LASSO回归模型引入到PCA算法数学模型中,建立新的数据降维模型;然后,使用交替最小化算法、奇异值分解算法、最小角回归算法等方式对模型进行求解;最后,使用人脸识别实验对算法效果进行了验证。在实验中使用K折交叉验证的方法针对ORL人脸数据集分别使用PCA算法和RSPCA算法进行识别实验。实验结果表明,RSPCA算法在获取更稀疏解的情况下仍拥有着不弱于PCA算法的表现,平均识别准确率达到95.1%,所提算法与表现最好的sPCA-rSVD算法相比,识别准确率提高了6.2个百分点;针对手写数字识别这一具体现实应用进行求解,获取到平均识别准确率96.4%的良好实验效果。证明了所提方法在人脸识别及书写数字识别方面的优异性。 展开更多
关键词 稀疏优化 数据降维 主成分分析算法 人脸识别 手写数字识别
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基于深度学习的虹膜人脸多特征融合识别 认领
13
作者 肖珂 汪训昌 +2 位作者 何云华 李超飞 田玉通 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第4期1070-1073,共4页
传统多生物特征融合识别方法中人工设计特征提取存在盲目性和差异性,特征融合存在空间不匹配或维度过高等问题,为此提出一种基于深度学习的多生物特征融合识别方法。通过卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取人脸和虹... 传统多生物特征融合识别方法中人工设计特征提取存在盲目性和差异性,特征融合存在空间不匹配或维度过高等问题,为此提出一种基于深度学习的多生物特征融合识别方法。通过卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取人脸和虹膜特征、参数化t-SNE算法特征降维和支持向量机(support vector machine,SVM)分类组合进行融合识别。实验结果表明,该融合识别方法与单一生物特征识别以及其它融合识别方法相比,鲁棒性增强,识别性能提升明显。 展开更多
关键词 人脸识别 虹膜识别 多特征融合 卷积神经网络 特征降维
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基于深度置信网络的酒店入住管理系统研究 认领
14
作者 张珣 权家运 《软件导刊》 2020年第6期125-129,共5页
为了解决当下智能酒店出现无法人证合一以及资源不必要浪费问题,通过视频流人脸识别技术与行人再识别技术应用,结合模糊集理论改进的深度置信网络模型实现人体检测,提出一种新型智能化的酒店入住管理系统模型。人脸识别技术、多数据融... 为了解决当下智能酒店出现无法人证合一以及资源不必要浪费问题,通过视频流人脸识别技术与行人再识别技术应用,结合模糊集理论改进的深度置信网络模型实现人体检测,提出一种新型智能化的酒店入住管理系统模型。人脸识别技术、多数据融合技术以及“居民身份证网上功能凭证”,为模型提供了可靠的技术支持。结合模糊控制理论的深度置信网络人体检测模型相较于传统人体感应模型,可观察范围由单一场景拓展到复杂多因素场景,有效排除了各种因素的干扰。 展开更多
关键词 人脸识别 行人再识别 多数据融合 模糊集理论 深度置信网络
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办公建筑通道闸管理系统应用设计 认领
15
作者 龚仕伟 《建筑电气》 2020年第10期56-58,共3页
以某设计院总部大楼通道闸设计为例,介绍需求分析、员工授权流程设计、访客流程设计、实施效果及问题等;从用户体验和管理者角度出发,提出办公建筑通道闸管理系统的应用设计思路及实现方法,让建筑智能化系统真正体现“以人为本”的设计... 以某设计院总部大楼通道闸设计为例,介绍需求分析、员工授权流程设计、访客流程设计、实施效果及问题等;从用户体验和管理者角度出发,提出办公建筑通道闸管理系统的应用设计思路及实现方法,让建筑智能化系统真正体现“以人为本”的设计原则。 展开更多
关键词 通道闸 人脸识别 二维码识别 访客管理 门禁控制 互联网+ 人工智能 智能建筑
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动态人像识别系统在商业综合体中的应用 认领
16
作者 王辰 《现代信息科技》 2020年第15期92-94,97,共4页
随着信息化技术的飞速发展,人脸识别技术被广泛运用于各类丰富的场景并日益完善成熟。文章介绍了在人工智能高速发展的大背景下,动态人像识别系统在传统商业综合体中的应用,通过结合动态人像识别系统以及其他相关技术,深度助力商业综合... 随着信息化技术的飞速发展,人脸识别技术被广泛运用于各类丰富的场景并日益完善成熟。文章介绍了在人工智能高速发展的大背景下,动态人像识别系统在传统商业综合体中的应用,通过结合动态人像识别系统以及其他相关技术,深度助力商业综合体在面对激烈的行业竞争时的智能数字化转型,打造精准营销、降本增益的核心竞争力,同时对于动态人像识别系统在未来的商业场景下的应用方向进行了预测与展望。 展开更多
关键词 商业综合体 动态人像识别系统 精准营销 人脸识别
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基于改进卷积神经网络与集成学习的人脸识别算法 认领 被引量:2
17
作者 柯鹏飞 蔡茂国 吴涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期262-267,273共7页
针对复杂卷积神经网络(CNN)在中小型人脸数据库中的识别结果容易出现过拟合现象,提出一种基于改进CNN网络与集成学习的人脸识别算法。改进CNN网络结合平面网络和残差网络的特点,采用平均池化层代替全连接层,使得网络结构简单且可移植性... 针对复杂卷积神经网络(CNN)在中小型人脸数据库中的识别结果容易出现过拟合现象,提出一种基于改进CNN网络与集成学习的人脸识别算法。改进CNN网络结合平面网络和残差网络的特点,采用平均池化层代替全连接层,使得网络结构简单且可移植性强。在改进CNN网络的基础上,利用基于投票法的集成学习策略将所有个体学习器结果凸组合为最终结果,实现更准确的人脸识别。实验结果表明,该算法在Color FERET、AR和ORL人脸数据库上的识别准确率分别达到98.89%、99.67%和100%,并且具有较快的收敛速度。 展开更多
关键词 深度学习 模式识别 卷积神经网络 集成学习 人脸识别
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基于图像识别的电力施工人员身份检测技术研究 认领
18
作者 卫潮冰 《自动化与仪器仪表》 2020年第6期184-187,共4页
针对当前大多数企业身份检测抗干扰能力低下的问题,提出基于图像识别的电力施工人员身份检测技术。采用Kinect图像采集器对电力施工人员进行图像采集,交替采样后接收到主控芯片中,利用ASM算法计算半错误率得到最终指标性能;检测人脸范... 针对当前大多数企业身份检测抗干扰能力低下的问题,提出基于图像识别的电力施工人员身份检测技术。采用Kinect图像采集器对电力施工人员进行图像采集,交替采样后接收到主控芯片中,利用ASM算法计算半错误率得到最终指标性能;检测人脸范围及位置,计算人脸关键点位置坐标,完成人脸图像信息的数据均值规整化,并校准候选窗口。实验结果表明,基于图像识别的电力施工人员身份检测技术与传统相比,电力施工人员的身份识别抗干扰能力大幅提高。由此可见,该图像识别技术能够有效运用到当前电力施工人员身份检测中。 展开更多
关键词 图像识别 身份检测 图像检测 人脸识别 图像采集
基于CS-LBP特征融合的人脸智能识别方法研究 认领
19
作者 张四平 王梅 胡念 《信息通信》 2020年第6期40-42,共3页
传统人脸智能识别方法存在识别正确率低的问题,为此提出了一种基于CS-LBP特征融合的人脸智能识别方法。通过分析人脸表情特征提取流程,设计CS-LBP特征融合目标计算,获取模糊特征LBP阈值。并结合不同LBP算子距离,均衡人脸图像灰度,以此... 传统人脸智能识别方法存在识别正确率低的问题,为此提出了一种基于CS-LBP特征融合的人脸智能识别方法。通过分析人脸表情特征提取流程,设计CS-LBP特征融合目标计算,获取模糊特征LBP阈值。并结合不同LBP算子距离,均衡人脸图像灰度,以此提高人脸识别图像的清晰度。同时,绘制人脸识别标准纹路模型,计算经过识别后的人脸纹路与标准纹路的垂直距离,判断距离是否符合高斯单元线性组合规律,若符合规律可输出识别参数与结果,完成人脸的智能识别。采用设计实验的方式,验证了提出方法在实际识别应用中,可提高人脸图像识别正确的次数,证明了设计方法更具备实际应用价值。 展开更多
关键词 CS-LBP 特征融合 人脸识别 智能识别
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基于多模态深度学习的离岗智能检测 认领
20
作者 李林 汪李忠 +4 位作者 钱浩 彭扬劼 章海兵 田定胜 许志瑜 《电工技术》 2020年第10期30-33,共4页
针对供电营业厅员工可能出现异常离岗或脱岗现象,实时性监督得不到有效保障等问题,文章采用一种基于Mask R-CNN的目标检测方法对营业厅服务公告牌文字进行检测识别,同时利用MTCNN、Insight Face模型对服务人员进行人脸检测与识别,最终... 针对供电营业厅员工可能出现异常离岗或脱岗现象,实时性监督得不到有效保障等问题,文章采用一种基于Mask R-CNN的目标检测方法对营业厅服务公告牌文字进行检测识别,同时利用MTCNN、Insight Face模型对服务人员进行人脸检测与识别,最终利用多模态信息融合,实现在、离岗的准确判定。结果表明,该方法能够在营业厅场景下对工作人员是否正常在岗、异常离岗进行有效检测、识别,准确率达到95%以上,提高工作监督的真实性、公平性和自动化程度。 展开更多
关键词 深度学习 多模态 人脸识别 文本识别
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