人脸图像识别

作品数:77被引量:246H指数:9
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基于深度学习的局部遮挡人脸图像识别方法研究
《互联网周刊》2024年第21期56-58,共3页井煜 
中国高校产学研创新基金——数智融合视域下基于AIGC技术的MR交互技术研究与实践(编号:2023KY025)。
在控制科学与工程领域,局部遮挡人脸图像识别因其在复杂场景中的应用需求而备受关注。本文提出一种基于深度学习的识别方法,详细设计VGG算法与ResNet算法结合的RepVGG混合算法后,阐述了RepVGG的通道注意力机制和SoftPool池化改进的具体...
关键词:局部遮挡人脸图像识别 深度学习 卷积神经网络 
有关密集人群人脸检测的若干思考
《数字技术与应用》2023年第9期116-118,共3页衣柳成 
现阶段,人脸检测作为人脸识别的重要部分已日益成为一项专门的研究课题,逐步被业界所重视。安防监控的核心即为人脸图像识别,其特点是可以在密集人群中检测出人脸图像。如今,在密集人群的场合开展人脸图像识别一般会运用常用的CPU芯片...
关键词:密集人群 人脸检测 人脸图像识别 CPU芯片 人脸识别 安防监控 人脸图像处理 人脸库 
基于面部边缘细节的局部遮挡人脸图像识别被引量:1
《吉林大学学报(信息科学版)》2023年第4期732-738,共7页李炜 
国家自然科学基金资助项目(62172171)。
为解决人物面部遮挡情况下识别人脸信息不清楚的缺陷,优化人脸识别系统,提出了基于面部边缘细节的局部遮挡人脸图像识别方法。依据稀疏性表达对人脸图像去噪,根据图像灰度变换原理检测人脸图像边缘,分割边缘区域,计算其阈值以得到人脸...
关键词:压缩感知 图像的稀疏变换域 区域阈值 金字塔结构图 高斯模糊差分 
结合小波与线性映射的人脸图像特征提取算法被引量:1
《计算机时代》2023年第7期114-118,共5页赵友磊 
提出一种将遗传算法优化和小波与线性映射相结合的特征提取算法。首先对图像数据进行若干层次的小波特征提取,将分解后得到的低频分量采用线性映射算法进行进一步特征提取降维,采用遗传算法对小波分解尺度进行优化,寻找最优的分解尺度...
关键词:特征提取 线性映射 小波变换 遗传算法 人脸图像识别 
基于PCA、LDA和LR融合算法的人脸图像识别研究被引量:3
《科学技术创新》2022年第22期72-75,共4页王一朵 吕卫东 胡陈陈 郑江怀 
为了让人脸算法能在降低计算复杂程度的前提下有着更高的识别准确率,尝试一种将PCA、LDA、LR融合的算法,首先利用PCA、LDA方法对人脸数据进行降维,再利用LR分类器进行混合人脸识别。这种融合算法改善了PCA和LDA这两种方法在光照不均匀...
关键词:主成分分析(PCA) 线性判别分析(LDA) 逻辑回归(LR) 人脸图像识别 
基于深度学习-DCNN的人脸图像识别技术应用研究被引量:4
《科技视界》2022年第20期32-34,共3页王杰 
针对基于深度学习的人脸识别技术广泛应用于社会的金融、教育、交通、零售等领域进行了分析,阐述了深度学习、卷积神经网络和人脸识别技术理论及应用现状。为了提高人脸识别在各应用领域的准确率,文章分析一种基于深度学习的深度卷积神...
关键词:深度学习 DCNN 人脸识别 应用研究■ 
基于OpenCV的人脸图像识别系统设计与实现被引量:9
《佳木斯大学学报(自然科学版)》2022年第2期123-126,共4页胡北辰 
安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq2020141)。
基于轻量级的OpenCV软件库,提出了一种人脸表情图像识别系统。该系统结合了迁移学习策略和具有中心损失的联合监督方法,以优化人脸识别的过程。为了提高识别的准确性和速度,该系统采用MobileNet这一个轻量级的卷积神经网络模型,以实现...
关键词:人脸表情识别 卷积神经网络 OPENCV 
基于人工智能的人脸图像识别校园安防系统设计被引量:4
《软件》2022年第1期151-153,共3页董新颐 
当前,校园安防主要借助于专门的保安人员来对非校内人员进行甄别,这种方式不仅甄别准确性较低,并且效率也较低。为了对此问题进行解决,研究出一种以机器视觉技术为基础的校园安防智能识别系统。该系统可以对出入校门的人脸影像图进行动...
关键词:人工智能 机器视觉 人脸检测 校园安防 
基于离散余弦变换基函数迭代的人脸图像识别被引量:10
《图学学报》2020年第1期88-92,共5页于万波 王香香 王大庆 
使用非线性混沌方法处理与识别图像的研究工作逐渐增多,已有文献给出了一种将正弦函数作为辅助函数与图像构造动力系统,迭代生成混沌吸引子作为图像特征。为进一步探究图像吸引子作为图像的特性,改进识别效果,使用离散余弦变换(DCT)基...
关键词:人脸识别 动力系统 混沌吸引子 图像特征 
基于Haar特征和改进的AdaBoost算法的人脸图像识别被引量:7
《榆林学院学报》2019年第6期69-70,75,共3页贺瑜飞 
榆林学院高层次人才科研启动基金项目(3GK39)
针对在复杂背景的情况下,AdaBoost算法主要存在识别率较低,速度慢的问题,提出了一种基于改进的AdaBoost算法和Haar特征的方法。首先进行的是用扩展的Haar特征进行特征值的计算,然后描述了boosted分类器,并指出其存在的问题,接着描绘了...
关键词:HAAR特征 特征模板 ADABOOST算法 
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