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基于多任务深度卷积神经网络的人脸/面瘫表情识别方法 预览
1
作者 彭先霖 张海曦 胡琦瑶 《西北大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期187-192,共6页
由于人类个体面部形态各种各样,使得不同人在表达同一感情时有可能产生较大的视觉差异,为了减弱这种内类视觉差异性对人脸表情识别产生的影响,该文提出一种分层多任务学习的人脸表情识别方法,该方法以现有深度卷积神经网络模型为基础,... 由于人类个体面部形态各种各样,使得不同人在表达同一感情时有可能产生较大的视觉差异,为了减弱这种内类视觉差异性对人脸表情识别产生的影响,该文提出一种分层多任务学习的人脸表情识别方法,该方法以现有深度卷积神经网络模型为基础,构造双层树分类器以替换输出层的平面softmax分类器,构建深度多任务学习框架,通过利用人脸表情标签和人脸标签共同学习更具辨识力的深度特征,将知识从相关人脸识别任务中迁移过来,从而减弱面部形态对表情识别的影响,提高表情识别性能。实验结果表明,相较于VGGnet,Googlenet和Resnet深度模型,文中提出的方法均提高了人脸表情识别率,且成功推广到面瘫表情识别问题中。 展开更多
关键词 表情识别 人脸识别 面瘫表情识别 深度卷积网络 多任务学习
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针对跨姿态人脸识别的度量学习方法
2
作者 王奥迪 《现代计算机》 2019年第3期41-43,61共4页
近年来,由于深度学习技术的引入,人脸识别技术取得显著的发展。然而,当前的人脸识别模型在解决跨姿态人脸识别问题上效果仍然不理想。其中导致这一现象的主要原因是,目前用来训练人脸模型的数据集中姿态变化较少或者不均衡。针对跨姿态... 近年来,由于深度学习技术的引入,人脸识别技术取得显著的发展。然而,当前的人脸识别模型在解决跨姿态人脸识别问题上效果仍然不理想。其中导致这一现象的主要原因是,目前用来训练人脸模型的数据集中姿态变化较少或者不均衡。针对跨姿态人脸识别问题,提出一种基于度量学习的方法CPPLoss。该方法能够有效地利用训练集中有限的姿态变化,在基准模型上进一步提升其在跨姿态条件下的人脸识别准确率。 展开更多
关键词 深度学习 人脸识别 跨姿态人脸识别 度量学习 CPPLoss
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一种基于多人视频的人脸识别考勤方法 预览
3
作者 黄志成 周富肯 +3 位作者 张杰 贝梓健 廖永发 林焕杜 《电子测试》 2019年第8期43-45,共3页
本文主要讲述一种基于多人视频的人脸识别考勤方法,主要应用了人脸检4测,图片拼接以及图片清晰度检测等技术。该方法可以从视频中提取图片,对图片进行人脸检测及图片处理,交给人脸识别服务器对比识别完成签到,相比较于传统的人脸识别考... 本文主要讲述一种基于多人视频的人脸识别考勤方法,主要应用了人脸检4测,图片拼接以及图片清晰度检测等技术。该方法可以从视频中提取图片,对图片进行人脸检测及图片处理,交给人脸识别服务器对比识别完成签到,相比较于传统的人脸识别考勤机,实现了高并发、过程透明化、防早退等优点,使得该方法可以应用于学校以及各大场景。 展开更多
关键词 人脸识别 基于视频的人脸识别 清晰度算法
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基于Face++的人脸识别签到系统 预览
4
作者 詹金浩 李奕蓉 +2 位作者 张嘉明 王文浩 王喆 《信息与电脑》 2019年第7期67-68,共2页
近年来,随着机器学习、人工智能的快速发展,人脸识别已成为社会的研究热点。为提高课堂效率,节省老师点名签到的时间,笔者将人脸识别技术运用于课堂之上,通过上课前对学生人脸的实时采集,实现智能签到。在基于Face++的人脸识别技术下,... 近年来,随着机器学习、人工智能的快速发展,人脸识别已成为社会的研究热点。为提高课堂效率,节省老师点名签到的时间,笔者将人脸识别技术运用于课堂之上,通过上课前对学生人脸的实时采集,实现智能签到。在基于Face++的人脸识别技术下,考虑到一些不精准情况,在系统中加入人工检测功能模块,教师在课后可实现导出并进行比对、手动添加等一系列操作,有利于现阶段的教育教学改革,提高了课堂效率与教学质量。 展开更多
关键词 Face++ OPENCV 人脸识别 签到
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基于人脸识别的考勤系统设计与实现 预览
5
作者 朱靖娴 白文娟 +1 位作者 张砺心 刘克楠 《无线互联科技》 2019年第3期61-63,共3页
文章针对当前常用考勤方式中普遍存在的代签到、考勤数据整合较慢等问题,利用人脸识别技术实现了一种基于Java的在线考勤系统。该系统可大大提高考勤效率,满足各类场环境景下的考勤需求,具有识别度高、检测速度快、操作简单的特点,能够... 文章针对当前常用考勤方式中普遍存在的代签到、考勤数据整合较慢等问题,利用人脸识别技术实现了一种基于Java的在线考勤系统。该系统可大大提高考勤效率,满足各类场环境景下的考勤需求,具有识别度高、检测速度快、操作简单的特点,能够为用户提供更多便利帮助。 展开更多
关键词 人脸识别 考勤系统 JAVA语言 face++
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克隆出租车执法侦测系统解决方案 预览
6
作者 陈珏 《交通与运输》 2019年第2期76-78,共3页
克隆出租车具有欺骗性高、危害大的特点,对克隆出租车的执法侦测具有重要意义。采用图像识别、深度学习、大数据分析应用等技术,通过视频识别技术实现对驾驶员人脸、本车车牌进行分析比对,并结合大数据技术实现对克隆出租车的数据采集... 克隆出租车具有欺骗性高、危害大的特点,对克隆出租车的执法侦测具有重要意义。采用图像识别、深度学习、大数据分析应用等技术,通过视频识别技术实现对驾驶员人脸、本车车牌进行分析比对,并结合大数据技术实现对克隆出租车的数据采集、分析、识别、报警等功能,可降低单纯通过人工排查的劳动强度,提高管理人员执法工作效率,为打击克隆出租车提供强有力的技术支撑。 展开更多
关键词 克隆车 人脸识别 车牌识别 大数据分析
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基于人工智能与机器学习技术在智慧城市的应用
7
作者 郑永亮 李晓坤 +2 位作者 王琳琳 陈虹旭 杨磊 《智能计算机与应用》 2019年第1期153-158,共6页
在城镇化进程不断加速的今天,智慧城市越来越被人们所重视。智慧城市的发展离不开人工智能,而机器学习是人工智能领域的一个重要分支,将人工智能与机器学习技术应用于智慧城市,可以解决城市发展所面临的诸多难题,让居住在城市的人们生... 在城镇化进程不断加速的今天,智慧城市越来越被人们所重视。智慧城市的发展离不开人工智能,而机器学习是人工智能领域的一个重要分支,将人工智能与机器学习技术应用于智慧城市,可以解决城市发展所面临的诸多难题,让居住在城市的人们生活更加美好。本文以图像识别中的人脸识别和步态识别为例,阐述人工智能与机器学习技术在智慧城市中的应用,以期通过本文为智慧城市的继续建设提供思路和借鉴。 展开更多
关键词 人工智能 机器学习 人脸识别 步态识别 智慧城市
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基于动态赋能的智能家居网络安全防御系统设计研究 预览
8
作者 潘峻岚 束红 程予希 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第2期45-47,共3页
智能家居的出现给用户带来便利,大大改善了人类的生活,但随着智能家居的快速发展,其背后隐藏的安全隐患,诸如用户数据被盗导致的隐私泄漏、智能家居被非法入侵等问题也开始逐渐引起人们的关注。本文针对智能家居网络安全的薄弱环节与关... 智能家居的出现给用户带来便利,大大改善了人类的生活,但随着智能家居的快速发展,其背后隐藏的安全隐患,诸如用户数据被盗导致的隐私泄漏、智能家居被非法入侵等问题也开始逐渐引起人们的关注。本文针对智能家居网络安全的薄弱环节与关键特点,基于双层动态赋能的系统架构,提出智能家居网络安全防御系统,并结合声纹与人脸等安全验证手段,构建一个安全可靠的智能家居网络安全解决方案。 展开更多
关键词 网络安全 动态赋能 声纹识别 人脸识别 国密SM3
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基于局部一致性和相干性字典学习的人脸识别 预览
9
作者 张凤莉 《电子设计工程》 2019年第9期127-130,135共5页
字典学习算法被广泛的用于人脸识别。字典的局部一致性及相干性对于字典学习很重要,然而当前很多字典学习算法都没有考虑到字典间的局部一致性,更没有同时将二者用于字典学习,致使学习到的字典的鉴别力不是特别强,进而使得它们的识别性... 字典学习算法被广泛的用于人脸识别。字典的局部一致性及相干性对于字典学习很重要,然而当前很多字典学习算法都没有考虑到字典间的局部一致性,更没有同时将二者用于字典学习,致使学习到的字典的鉴别力不是特别强,进而使得它们的识别性能不是非常理想。针对这个问题,本文提出了一种基于局部一致性和相干性的字典学习算法,并将它用于人脸识别。本算法通过构造局部一致项和相干项学习具有很强鉴别力的字典,并利用学习到的字典重构样本,最终利用重构样本与测试样本间的残差完成分类任务,在AR,ORL和FEI人脸数据库上的实验结果表明本文提出的算法取得了不错的识别效果。 展开更多
关键词 模式识别 人脸识别 字典学习 局部一致性 相干性
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融合PCA的支持向量机人脸检测研究 预览
10
作者 李宜清 程武山 《计算机测量与控制》 2019年第3期49-54,共6页
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为一种经典的非线性分类器,用于模式识别,可以将训练样本从不可线性分类的低维空间映射到可线性分类的高维空间,再做分类,文章主要训练支持向量机使它学会区分人脸和非人脸;支持向量机的数学... 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为一种经典的非线性分类器,用于模式识别,可以将训练样本从不可线性分类的低维空间映射到可线性分类的高维空间,再做分类,文章主要训练支持向量机使它学会区分人脸和非人脸;支持向量机的数学推导完备,算法逻辑严密,整体上比Adaboost算法复杂,但在样本量较少的情况下效果良好,因此有样本优势;支撑它的理论包含泛化性理论、最优化理论和核函数等,这些理论也被学术界广泛用于其他机器学习算法如神经网络,几十年来被证明具有很高的可靠性;同时本文论述主成分分析技术(PCA)用于压缩数据,实现数据降维,在数据预处理方面算法提供了很大帮助,使SVM支持向量机的输入数据维数大幅下降,大大提高了运算和检测时间。 展开更多
关键词 支持向量机 PCA 人脸检测 数据降维 模式识别
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一种新的HOG特征人脸图像识别算法研究 预览
11
作者 伊力哈木·亚尔买买提 《电子器件》 CAS 北大核心 2019年第1期157-162,共6页
针对人脸在非均匀光照下识别率的降低,提出了拉普拉斯滤波和离散余弦变换(DCT)融合梯度方向直方图(HOG)人脸识别算法。首先通过拉普拉斯滤波对人脸图像进行处理,突出其纹理特征;其次进行离散余弦变换(DCT),有效滤除高频分量;然后利用离... 针对人脸在非均匀光照下识别率的降低,提出了拉普拉斯滤波和离散余弦变换(DCT)融合梯度方向直方图(HOG)人脸识别算法。首先通过拉普拉斯滤波对人脸图像进行处理,突出其纹理特征;其次进行离散余弦变换(DCT),有效滤除高频分量;然后利用离散余弦逆变换(IDCT)重建人脸图像,降低其维数;最后通过梯度方向直方图(HOG)算子提取人脸图像固有特征,并利用最近邻方法进行分类识别。实验结果表明,该算法在不同特征维数下的YaleB人脸数据库中识别率高达95%以及课题组自建的维吾尔族人脸数据库中其识别率高达98.5%,优于其他传统算法,具有很强的鲁棒性和实时性。 展开更多
关键词 人脸识别 非均匀光照 梯度方向直方图 离散余弦变换 维吾尔族人脸
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一种基于MTCNN的视频人脸检测及识别方法
12
作者 常思远 李有乘 +2 位作者 孙培岩 朱永杰 谢党恩 《许昌学院学报》 CAS 2019年第2期149-152,共4页
基于MTCNN的思想设计了一种基于视频的人脸检测识别的方法.首先使用MTCNN对视频中的人脸进行检测,然后构建一个CNN网络对人脸进行分类识别,最后和其他常用的CNN网络模型进行对比.实验结果表明本方法在视频人脸识别的性能方面,有较好的表... 基于MTCNN的思想设计了一种基于视频的人脸检测识别的方法.首先使用MTCNN对视频中的人脸进行检测,然后构建一个CNN网络对人脸进行分类识别,最后和其他常用的CNN网络模型进行对比.实验结果表明本方法在视频人脸识别的性能方面,有较好的表现,人脸检测及识别的准确率较高. 展开更多
关键词 视频监控 人脸检测 人脸识别 MTCNN CNN
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人脸识别综述 预览
13
作者 蒋阿娟 张文娟 《电脑知识与技术:学术交流》 2019年第1Z期173-174,190共3页
人脸识别技术是一门具有很大发展潜力的生物识别技术,广泛应用于人们生活的各个领域,本文主要介绍人脸检测统计的方法和基于知识的方法,同时重点介绍人脸特征提取的各种方法并描述其方法的优缺点以及对未来的发展趋势的展望。
关键词 人脸识别 人脸检测方法 特征提取方法 发展趋势
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参考电极对面孔识别事件相关电位成分的影响 预览
14
作者 王毅 黄华 +1 位作者 赖虹宇 张军鹏 《中国组织工程研究》 CAS 北大核心 2019年第18期2909-2914,共6页
背景:选择脑电图参考电极方式是分析事件相关电位的关键步骤,但是参考电极事件相关电位成分影响的相关研究较少。目的:从统计学和头皮电位拓扑学角度比较分析了平均参考、左耳乳突参考和零参考对面孔识别事件相关电位成分的影响。方法:... 背景:选择脑电图参考电极方式是分析事件相关电位的关键步骤,但是参考电极事件相关电位成分影响的相关研究较少。目的:从统计学和头皮电位拓扑学角度比较分析了平均参考、左耳乳突参考和零参考对面孔识别事件相关电位成分的影响。方法:使用的脑电图数据来自国际公开数据库OpenfMRI中的多模态人类神经影像数据集。招募了19名正常或矫正视力正常的健康者进行视觉刺激试验,试验的视觉刺激因子分别为陌生人脸和扰乱人脸。使用brainstorm软件对3种参考(平均参考、左耳参考、零参考)方式下,在枕颞叶区域采集到的事件相关电位,进行N170潜伏期和幅值分析,并进行头皮电位拓扑图和源定位计算,对3种参考下的实验结果进行对比分析。结果与结论:①与扰乱人脸相比,陌生人脸诱发的事件相关电位N170有更短的潜伏期和更大N170幅值的特点,N170潜伏期没有显著性差异,N170幅值有显著性差异;②拓扑结果表明,在相同的刺激因子下大脑右侧颞叶比左侧枕叶活动更为强烈,且只有REST参考能够最好地揭示大脑右侧颞叶和前额叶区域在陌生人脸和扰乱人脸刺激时存在显著性差异;③结果说明,REST参考方式下得到的脑电图数据更加真实准确,这为进一步研究面孔识别神经机制提供了帮助,为面孔识别相关实验参考电极的选择提供依据。 展开更多
关键词 脑电图 参考电极 N170 面孔识别 源定位 右侧额叶 前额叶 人脸刺激 国家自然科学基金
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基于卷积神经网络的人脸图像质量评价 预览
15
作者 李秋珍 栾朝阳 汪双喜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期695-699,共5页
针对人脸识别过程中人脸图像质量较低造成的低识别率问题,提出了一种基于卷积神经网络的人脸图像质量评价模型。首先建立一个8层的卷积神经网络模型,提取人脸图像质量的深层语义信息;然后在无约束环境下收集人脸图像,并通过传统的图像... 针对人脸识别过程中人脸图像质量较低造成的低识别率问题,提出了一种基于卷积神经网络的人脸图像质量评价模型。首先建立一个8层的卷积神经网络模型,提取人脸图像质量的深层语义信息;然后在无约束环境下收集人脸图像,并通过传统的图像处理方法以及人工筛选进行过滤,得到的数据集用以进行模型参数的训练;其次通过在图形处理器(GPU)上加速训练,得到用于拟合人脸图像到类别的映射关系;最后将输入在高质量图像类别的概率作为图像的质量得分,建立人脸图像的质量打分机制。实验结果表明,与VGG-16网络相比,所提模型准确率降低了0.21个百分点,但是参数规模减小了98%,极大地提高了模型运算效率;同时所提模型在人脸模糊、光照、姿态和遮挡方面都具有较强的判别能力。因此,可将该模型应用在实时人脸识别系统中,在不影响系统运行效率的前提下提高系统的准确性。 展开更多
关键词 人脸识别 卷积神经网络 图像质量评价 人脸图像质量评价
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融合均匀局部二元模式和稀疏表示的人脸识别 预览
16
作者 高洪涛 郜亚丽 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第3期869-873,共5页
针对当前人脸识别受噪声等干扰导致识别效果不佳的问题,提出一种人脸识别方法,利用具有抗光照不变性的近红外人脸图像进行人脸识别算法分析。为增强算法在图像抗噪声方面的性能,通过均匀局部二元模式提取人脸图像的特征;为避免细节纹理... 针对当前人脸识别受噪声等干扰导致识别效果不佳的问题,提出一种人脸识别方法,利用具有抗光照不变性的近红外人脸图像进行人脸识别算法分析。为增强算法在图像抗噪声方面的性能,通过均匀局部二元模式提取人脸图像的特征;为避免细节纹理的缺失,采用对人脸图像分块处理的方法建立特征;通过引入稀疏分类算法,进行人脸识别。实验结果表明,该人脸识别算法相比传统方法具有良好的稳健性与识别率,达到了提高人脸识别算法性能的目的。 展开更多
关键词 特征提取 人脸识别 近红外人脸 稀疏 均匀局部二元模式
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最大熵轮廓提取下的脸部区域自适应提取算法 预览
17
作者 苏航 文畅 +1 位作者 谢凯 贺建飚 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第1期197-202,共6页
针对目前现有方法提取出的人脸区域准确度低的问题,提出一种最大熵轮廓提取下的脸部区域自适应提取算法。使用最大熵阈值化方法对图片进行二值化处理,将处理后得到的图像的轮廓作为水平集的初始演化曲线,减少从初始曲线演化到人脸轮廓... 针对目前现有方法提取出的人脸区域准确度低的问题,提出一种最大熵轮廓提取下的脸部区域自适应提取算法。使用最大熵阈值化方法对图片进行二值化处理,将处理后得到的图像的轮廓作为水平集的初始演化曲线,减少从初始曲线演化到人脸轮廓附近这一过程的演化次数,用自适应的权重系数取代CV(Chan-Vese)模型面积项的系数,使模型能够根据图片的信息自适应演化,提高模型的自适应性。使用自采集人脸库(男女各20人,每人20张不同光照、姿态的图片)中的图片进行实验,实验结果表明,该算法比图割算法和传统的水平集算法在人脸区域提取方面具有更高的准确度。 展开更多
关键词 人脸识别 图像增强 最大熵阈值法 改进的水平集 人脸区域提取
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基于人脸识别技术的课堂考勤系统设计与实现 预览
18
作者 张欣蓓 刘旭 +1 位作者 王浩博 刘克楠 《无线互联科技》 2019年第2期68-70,共3页
本系统利用了人脸识别技术,针对当前考勤方式存在的他人代签到,数据反馈实时性差,人工管理效率低等问题展开研究,设计并实现了一套完整的基于人脸识别技术的移动课堂考勤管理系统,可以极大地提高课堂考勤效率,节省考勤时间,具有较强的... 本系统利用了人脸识别技术,针对当前考勤方式存在的他人代签到,数据反馈实时性差,人工管理效率低等问题展开研究,设计并实现了一套完整的基于人脸识别技术的移动课堂考勤管理系统,可以极大地提高课堂考勤效率,节省考勤时间,具有较强的使用性和可操作性,大大节省了考勤所占用的课堂时间,具有较高的效率和可实用性。 展开更多
关键词 人脸识别 特征脸 课堂考勤系统
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基于镜像脸的FLDA单训练样本人脸识别方法 预览
19
作者 何刚 袁秀娟 +1 位作者 张伟 阎石 《计算机与数字工程》 2019年第1期226-230,共5页
Fisher线性判别分析(FLDA)是一种经典的基于特征提取的人脸识别方法。然而,在每类单训练样本时,FLDA无法对类内变化进行测量,因而无法使用。论文针对这一问题提出了一种新颖的解决方法,即通过利用每类已有的单个训练样本脸部图像获取其... Fisher线性判别分析(FLDA)是一种经典的基于特征提取的人脸识别方法。然而,在每类单训练样本时,FLDA无法对类内变化进行测量,因而无法使用。论文针对这一问题提出了一种新颖的解决方法,即通过利用每类已有的单个训练样本脸部图像获取其镜像图像,扩充原始训练样本集,从而解决原来在每类单训练样本情况下类内散布矩阵为零矩阵的问题。通过利用原始脸部图像和其镜像脸部图像计算出类内和类间散布矩阵,然后利用FLDA算法思想提取辨别性面部特征进而实现正确的分类和识别。实验结果表明,所提出的方法简单且高效,能够实现比现有方案更高的识别精度。 展开更多
关键词 人脸识别 FLDA 单训练样本 镜像脸
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基于二维纹理重建三维人脸深度图像后的人脸识别
20
作者 李睿 李科 孙家炜 《现代计算机》 2019年第10期56-59,共4页
利用二维纹理重建三维人脸深度图像,做到重建后的三维人脸深度图像可与人脸库中的三维模型深度图像进行特征提取比对识别。利用自编码网络将二维纹理映射重建为三维深度图,再利用卷积神经网络将二维人脸纹理图像映射的三维深度图与已有... 利用二维纹理重建三维人脸深度图像,做到重建后的三维人脸深度图像可与人脸库中的三维模型深度图像进行特征提取比对识别。利用自编码网络将二维纹理映射重建为三维深度图,再利用卷积神经网络将二维人脸纹理图像映射的三维深度图与已有人脸库中的三维模型生成的深度图像分别提取特征进行对比识别。三维人脸深度图像对二维人脸纹理图像的异构异质识别率在100人的722组数据上达到75.21%的识别准确率。利用简单的卷积神经网络训练少量数据即可以达到不错的人脸识别准确率,表明基于二维纹理重建三维人脸深度图像后的人脸识别方法的可行性以及在数据增加和网络优化之后准确率存在极大地提升空间。 展开更多
关键词 二维纹理 三维人脸 深度学习 人脸识别
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