人脸识别论文
人脸识别综述
人脸识别综述摘要:首先介绍了人脸识别的发展历程及基本分类；随后对人脸识别技术方法发展过程中一些经典的流行的方法进行了比较详细的阐述。
最后介绍了人脸识别的应用及发展现状，总结了人脸识别所面临的困难。
关键词:人脸识别1引言人脸是人类最重要的生物特征之一，反映了很多重要的生物信息，如身份，性别，种族，年龄，表情等等。
随着计算机技术的飞速发展，基于人脸图像的计算机视觉和模式识别问题也成为近些年研究的热点问题。
其中包括人脸检测，人脸识别，人脸表情识别等各类识别问题。
对于人脸识别问题的研究已有几十年的时间，在理论研究和实际开发方面都取得了一定的进展，并且目前已有一些电子产品配备了人脸识别系统。
但是，对于人脸性别和种族识别的研究却比较少，但研究这个问题的意义和实际价值却是不可忽视的。
在实际公共场所的安检系统中，大多数情况下都是将多种模式识别系统结合在一起，以尽量提高检测识别的准确度，性别识别系统也是其中不可缺少的一部分。
对它的研究不仅有助于提供更多个性化的人机交互方式，还可以应用于各种监控系统、电子产品的用户身份鉴别和信息采集系统。
从理论意义上来说，也丰富了原有的人脸识别方法，使得人脸识别系统不但可以识别出被识别者是谁，还能自动给出其性别和种族，从而提高人脸识别的准确率和图像检索效率。
所谓人脸识别,就是利用计算机分析人脸视频或者图像,并从中提取出有效的识别信息,最终判别人脸对象的身份。
人脸与人体的其他生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来,它们所具有的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提；同其他生物特征识别技术相比,人脸识别技术具有操作简单、结果直观、隐蔽性好的优越性。
因此,人脸识别在信息安全、刑事侦破、出入口控制等领域具有广泛的应用前景。
2人脸识别的发展历程及方法分类关于人脸识别的研究最早始于心理学家们在20世纪50年代的工作，而真正从工程应用的角度来研究它则开始于20世纪60年代。
最早的研究者是Bledsoe,他建立了一个半自动的人脸识别系统,主要是以人脸特征点的间距、比率等参数为特征。
基于OpenCV的人脸识别算法研究与实现
分类号：密级：学校代码：10414 学号：2012160032硕士研究生学位论文基于OpenCV的人脸识别算法研究与实现Research and implementation of facerecognition algorithm based on OpenCV钟官长院所：江西师范大学导师姓名：曾纪国学位类别：工程硕士专业领域：软件工程二0一五年五月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解江西师范大学研究生院有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。
本人授权江西师范大学研究生院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：导师签名：摘要人脸识别作为一项安全性很高的生物识别技术，近些年来，它的发展速度非常快，并且逐渐成为生物识别的重要方法。
OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库，它包含了很多通用的图像处理算法，并且开放源码，OpenCV具有很好的移植性，代码都经过优化，因此可用于科研也可用于商业用途。
本文基于OpenCV分别进行了人脸检测和人脸识别的实验。
针对人脸检测，通过实验验证了几种有效的图像预处理方法。
人脸检测算法是基于AdaBoost 方法的，AdaBoost方法引入了“积分图”的概念，这能有效的提高了算法效率。
针对人脸识别，介绍了几种传统的人脸识别方法，讨论了基于特征脸的人脸识别算法的设计，这种方法主要是通过对人的正脸进行二维矩阵描述，并将其投影到一个已经训练好的特征空间中，识别时只需要比较已知的人脸权值即可，这种方法计算速度快，容易发展成商业技术。
photoshop毕业论文范文(精编版)
photoshop毕业论文范文古典文学中常见论文这个词，当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称为论文。
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人脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一，同时也具有较为广泛的应用意义。
人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域，它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容。
如今，虽然在这方面的研究已取得了一些可喜的成果，但是frt在实用应用中仍面临着很严峻的问题,因为人脸五官的分布是非常相似的，而且人脸本身又是一个柔性物体，表情、姿态或发型、化妆的千变万化都给正确识别带来了相当大的麻烦。
如何能正确识别大量的人并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。
在人脸检测的基础上，面部关键特征检测试图检测人脸上的主要的面部特征点的位置和眼睛和嘴巴等主要器官的形状信息。
灰度积分投影曲线分析、模板匹配、可变形模板、hough变换、snake算子、基于gabor小波变换的弹性图匹配技术、主动性状模型和主动外观模型是常用的方法。
可变形模板的主要思想是根据待检测人脸特征的先验的形状信息，定义一个参数描述的形状模型，该模型的参数反映了对应特征形状的可变部分，如位置、大小、角度等，它们最终通过模型与图像的边缘、峰、谷和灰度分布特性的动态地交互适应来得以修正。
由于模板变形利用了特征区域的全局信息，因此可以较好地检测出相应的特征形状。
由于可变形模板要采用优化算法在参数空间内进行能量函数极小化，因此算法的主要缺点在于两点：一、对参数初值的依赖程度高，很容易陷入局部最小;二、计算时间长。
针对这两方面的问题，我们采用了一种由粗到细的检测算法：首先利用人脸器官构造的先验知识、面部图像灰度分布的峰谷和频率特性粗略检测出眼睛、鼻子、嘴、下巴的大致区域和一些关键的特征点;然后在此基础上，给出了较好的模板的初始参数，从而可以大幅提高算法的速度和精度。
基于半边脸的人脸检测——毕业论文
基于半边脸的人脸检测摘要图像中的人脸检测是人脸识别研究中一项非常重要的研究分支。
为了更有效地检测图像中的人脸，此次研究设计提出了基于半边脸的人脸检测方法。
根据图像中人半边脸的容貌或者器官的密度特征，比如眼睛，耳朵，嘴巴，部分脸颊，正面的平均全脸模板就可以被构建出来。
被模拟出来的半张脸是基于人脸的对称性的特点而构建的。
图像中人脸检测的实验运用了模板匹配法和相似性从而确定人脸在图像中的位置。
此原理分析显示了平均全脸模型法能够有效地减少模板的局部密度的不确定性。
基于半边脸的人脸检测能降低人脸模型密度的过度对称性，从而提高人脸检测的速度。
实验结果表明此方法还适用于在大角度拍下的侧脸图像，这大大增加了侧脸检测的准确性。
关键词：人脸模板；半边人脸模板；模板匹配法；相似性；侧脸1 介绍近几年，在图像处理和识别以及计算机视觉的研究领域中，人脸识别是一个很热门的话题。
作为人脸识别中一个重要的环节，人脸检测也拥有一个延伸的研究领域。
人脸检测的主要目的是为了确定图像中的信息，比如，图像总是否存在人脸，它的位置，旋转角度以及人脸的姿势。
根据人脸的不同特征，人脸检测的方法也有所变化[1-4]。
而且，根据人脸器官的密度或颜色的固定布局，我们可以判定是否存在人脸。
因此，这种基于肤色模型和模板匹配的方法对于人脸检测具有重要的研究意义[5-7]。
这种基于模板匹配的人脸检测法是选择正面脸部的特征作为匹配的模板，导致人脸搜索的计算量相对较大。
然而，绝大多数的人脸都是对称的。
所以我们可以选择半边正面人脸模板，也就是说，选择左半边脸或者有半边脸作为人脸匹配的模板，这样，大大减少了人脸搜索的计算。
2 人脸模板构建的方法人脸模板的质量直接影响匹配识别的效果。
为了减少模板局部密度的不确定性，构建人脸模板是基于大众脸的信息，例如，平均的眼睛模板，平均的脸型模板。
这种方法很简单。
在模板的仿射变换的实例中，人脸检测的有效性可以被确保。
构建人脸模板的过程如下[8]：步骤一：选择正面人脸图像；步骤二：决定人脸区域的大小和选择人脸区域；步骤三：将选出来的人脸区域格式化成同一种尺寸大小；步骤四：计算人脸区域相对应像素的平均值。
基于深度学习的人脸检测
基于深度学习的人脸检测摘要基于现实场景，本文提出了一种改进的YOLO-v3人脸检测算法，以检测出现实中的人脸。
随着CNN（卷积神经网络）和IoT（物联网）技术的发展，基于深度学习的目标检测算法已成为主流，出现了SSD[1]（单镜头检测）和YOLO[2]系列等典型算法。
然而，这些基于深度学习的算法都不是完美的，在检测精度、计算速度和多目标检测能力方面还有改进的空间。
在本文中，通过引入EfficientNet骨架和CBAM注意力机制，获得改进的YOLO-v3网络。
设计了一种轻量级，实时性的人脸识别系统。
本文经过在数据集上进行训练与测试，实验结果表明，识别目标人脸的平均精度超过90%，验证了所提出方法的有效性。
1引言人脸识别是人工智能和计算机视觉领域最重要的应用之一，是当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。
其在公安罪犯识别、安全验证系统，信用卡验证，医学档案管理，视频会议，人机交互系统等方面的巨大应用前景，受到了研究人员的广泛关注，而人脸检测是进行人脸识别的基础，研究高效实用的人脸检测算法具有重要的意义。
目前，关于人脸检测方法的研究可以分为基于传统方法和基于深度学习方法两个方向。
传统的人脸检测方法有很多，Adaboost人脸检测方法通过无数次迭代来寻求最优分类器检测人脸[3]。
SVM通过构造有效的学习机器来解决人脸的检测问题[4]。
传统的人脸检测方法提取的特征单一,鲁棒性较差。
随着深度学习的不断发展，人脸检测的性能有了很大的提高。
目前经常使用的基于深度学习的目标检测方法分为两种：一种是基于候选区域的目标检测算法[5]，需要首先生成候选区域，然后对候选区域进行分类和回归操作,以Faster R-CNN为代表；另一个是YOLO算法，仅使用一个卷积神经网络直接预测不同目标的类别和位置。
与Faster R-CNN算法相比，YOLO可以实现了实时检测速度，但精度较低。
为了提高YOLO算法的精度，Redmon等人提出YOLOv2[6]和YOLOv3[7]。
人脸检测Haar特征小波融合单样本人脸识别论文
基于单样本注册的人脸视频图像识别研究【摘要】近几十年来,人脸识别技术已经取得了突飞猛进的发展,现今的研究人员主要集中在多姿态、多样本的人脸识别方法研究中。
对于多姿态、多样本的人脸识别,每个人各种变化的样本获取是很困难的,然而每个人的单张正面照片是很容易获取的,因此研究单样本的人脸识别技术具有重要意义。
本文提出了基于单样本注册的人脸视频图像识别研究的方法,其主要的工作如下：首先,对人脸识别技术的研究现状、发展历史、应用领域进行了论述,对常用的人脸识别方法做出了简要的总结。
其次,本论文提出了利用Haar特征的人脸分类器进行人脸检测,在检测到的人脸上用双眼分类器检测出双眼,为了更加确切的分割出人眼区域,本文综合运用Gabor滤波器和眼睛模板(左眼和右眼的模板)在双眼区域内进行匹配的方法精确定位出眼睛(左眼与右眼)坐标,根据眼睛坐标在人脸上的几何分布对人脸图像进行几何归一化,然后再对几何归一化后的人脸图像进行灰度归一化,以便提高下一步的人脸识别的准确率。
最后,采用基于小波特征融合的单样本注册人脸特征提取,进行分类识别。
利用小波变换图像融合的方法,对注册的样本进行小波分解并把其低频信息存入库中,然后对测试人脸图像进行小波分解并提取其高频信... 更多还原【Abstract】 Face recognition technology have improved byleaps and bounds in recent years. Now researchers focus on the study of multi-pose and multi-sample face recognition, but themethod to obtain these images is very different. And the single front face image per person is easy to access. So it is very significant to study the face recognition with single training sample. This paper introduces the face recognition of video image based on single sample registered. The main works were as follows:First, it... 更多还原【关键词】人脸检测；Haar特征；小波融合；单样本；人脸识别；【Key words】Face Detection；Haar Features；Wavelet Fusion；Single-Sample；Face Recognition；【索购论文全文】138113721 139938848 即付即发目录摘要5-6Abstract 6-7第一章绪论10-171.1 人脸识别技术的研究背景及意义10-111.2 人脸识别技术的范畴与分类111.3 人脸识别的发展11-121.4 人脸识别的主要方法12-151.4.1 基于几何特征的人脸识别方法12-131.4.2 基于代数特征的人脸识别13-151.5 本文的研究内容和结构安排15-17第二章基于Haar特征的人脸检测17-302.1 Haar特征与积分图17-212.1.1 Haar特征及特征值的计算17-192.1.2 积分图19-212.2 基于Haar特征的人脸检测21-222.3 人脸分类器的构造22-262.3.1 弱分类器的训练23-242.3.2 强分类器的构造24-262.4 实验结果和分析26-292.4.1 基于FERET彩色人脸数据库的人脸检测实验26-282.4.2 基于视频图像的人脸检测实验结果282.4.3 不能检测出人脸的图像分析28-292.4 本章总结29-30第三章人眼定位及人脸归一化30-433.1 基于Haar特征的双眼区域提取30-313.2 基于Gabor滤波器和人眼模板的眼睛精确定位31-373.2.1 Gabor滤波器理论31-323.2.2 定位出双眼区域内进行Gabor滤波32-353.2.3 直接在人脸上进行Gabor滤波的瞳孔区域提取353.2.4 基于人眼模板的眼睛精确定位35-373.2.5 眼睛定位错误结果与原因分析373.3 图像几何归一化37-393.4 图像的灰度归一化393.5 实验结果和分析39-413.5.1 基于FERET图库的人脸归一化与直方图均衡化实验结果39-413.5.2 基于视频图像的人脸归一化和直方图均衡化实验结果413.6 本章小结41-43第四章基于小波特征融合的人脸识别43-524.1 人脸图像的小波变换43-454.2 人脸识别过程45-494.2.1 人脸图像的训练过程45-474.2.2 人脸图像的识别过程47-494.3 实验结果49-514.4 本章小结51-52第五章视频图像人脸识别实验与结果分析52-635.1 实验数据组成52-545.2 视频图像的人脸检测结果与分析54-565.3 双眼检测结果与分析56-585.4 人眼精确定位结果与分析58-595.5 人脸图像的归一化结果与分析59-605.6 视频人脸图像的识别结果分析60-625.7 本章小结62-63 第六章结论63-64参考文献。
人脸识别技术设计论文
人脸识别算法摘要人脸自动识别是模式识别领域的一项热门研究课题，有着十分广泛的应用前景。
本文对人脸位置矫正，人脸的特征提取和识别这些方面进行了研究，并提出了相应的实现算法。
人脸位置矫正作为人脸检测定位的一个环节，在计算机人脸识别中具有重要的意义。
本文第二章提出了一种基于单人脸灰度图像中眼睛定位的人脸位置矫正方法，它是针对人眼灰度变化特点、人眼几何形状特征及双眼的轴对称性而设计的。
实验结果表明，该方法对于双眼可见单人脸灰度图像能实现快速有效矫正，并能在矫正结果中精确给出双眼瞳孔位置。
本文第三章提出了一种基于神经网络的主元分析人脸图像识别方法。
该方法利用非线性主元分析神经网络对人脸图像提取人脸特征（矢量），并在BP神经网络上实现了对人脸图像的识别。
实验结果证明了该方法的有效性和稳定性。
关键词人脸位置矫正，人脸特征提取，人脸识别，神经网络，灰度图像，图像块纵向复杂度，主元分析法，1-iThe Design and Implementation of Algorithms for Human FaceRecognitionAbstractThe automatic recognition of human faces is a hot spot in the field of pattern recognition , which has a wide range of potential applications . As the results of our in-depth research ,two algorithms are proposed : one for face pose adjustment , the other for facial feature extraction and face identification .Face pose adjustment , as a loop of human face location, is very important in computer face recognition. Chapter 2 of this thesis presents a new approach to automatic face pose adjustment on gray-scale static images with a single face . In a first stage , the right positions of eyes are precisely detected according to several designed parameters which well characterize the complex changes of the gray parameter in and around eyes and the geometrical shape of eyes . During the second stage , based on the location and the symmetry feature of eyes , the inclination angle is calculated and the face position is redressed . The experimentation shows that the algorithm performs very well both in terms of rate and of efficiency . What’s more , due to the precise location of eyes , the apples of the eyes are detected .In chapter 3, a novel approach to human face image recognition based on principal component analysis and neural networks has been proposed . By using BP neural networks , human face images are successfully classified and recognized according to the output of BPNN whose input is the eigenvector extracted from the human face images via nonlinear principal1-iicomponent analysis of a single layer neural network . Simulation results demonstrate the effectiveness and stability of the approach .KeywordsFace Pose Adjustment, Facial Feature Extraction , Human Face Recognition , Neural Networks , Gray-scale Static Image , Vertical-complexity of Image Block, Principal Component Analysis1-iii致谢首先要感谢我的毕业设计导师曹文明教授，他是我在人脸识别领域研究的启蒙老师。
法律前沿案例分析论文(3篇)
第1篇摘要：随着科技的飞速发展，人脸识别技术在各个领域得到广泛应用。
然而，人脸识别技术的应用也引发了一系列法律问题。
本文以人脸识别技术应用为切入点，分析了我国现行法律对人脸识别技术的规制，并针对实践中存在的问题提出了相应的法律建议。
一、引言人脸识别技术作为人工智能领域的重要应用，在我国得到了快速发展。
然而，人脸识别技术在应用过程中，涉及到个人隐私、数据安全、法律责任等方面的问题，引发了广泛的社会关注。
本文通过对人脸识别技术应用案例的分析，探讨我国现行法律对这一技术的规制，以期为我国相关立法和司法实践提供参考。
二、人脸识别技术应用案例概述1. 案例一：某公司未经用户同意，在公共场所安装人脸识别设备，收集用户人脸信息。
2. 案例二：某电商平台在用户注册、支付等环节强制使用人脸识别技术，未经用户同意。
3. 案例三：某科技公司利用人脸识别技术进行非法监控，侵犯公民隐私。
三、我国现行法律对人脸识别技术的规制1. 《中华人民共和国网络安全法》《网络安全法》第二十二条规定，网络运营者收集、使用个人信息，应当遵循合法、正当、必要的原则，公开收集、使用规则，明示收集、使用信息的目的、方式和范围，并经被收集者同意。
第二十三条规定，网络运营者不得收集与其提供的服务无关的个人信息，不得违反法律、行政法规的规定和双方的约定收集、使用个人信息。
2. 《中华人民共和国个人信息保护法》《个人信息保护法》第二十二条规定，网络运营者收集、使用个人信息，应当遵循合法、正当、必要的原则，公开收集、使用规则，明示收集、使用信息的目的、方式和范围，并经被收集者同意。
第三十二条规定，网络运营者不得非法收集、使用、加工、传输他人个人信息，不得非法出售、提供或者公开他人个人信息。
3. 《中华人民共和国侵权责任法》《侵权责任法》第二十二条规定，侵害他人人身权益，造成他人损害的，应当承担侵权责任。
四、人脸识别技术应用中存在的问题1. 个人隐私保护问题人脸识别技术涉及到个人隐私，一旦泄露，可能对个人生活造成严重影响。
全国电子设计大赛一等奖论文
全国电子设计大赛一等奖论文标题：基于人脸识别技术的智能门禁系统设计与实现摘要：本论文提出了一种基于人脸识别技术的智能门禁系统，该系统采用高性能的人脸识别算法，并结合物联网技术进行设计和实现。
通过对人脸图像进行特征提取和匹配，实现对进出人员的快速准确识别。
同时，系统还具备远程监控、实时告警、数据统计等功能，为用户提供便捷、安全的门禁服务。
实验结果表明，该系统在准确性、实时性和稳定性等方面均表现出优异的性能。
一、引言随着科技的快速发展和社会的不断进步，传统门禁系统的局限性日益显现。
为了满足现代化门禁系统的需求，本文提出了一种基于人脸识别技术的智能门禁系统。
与传统的刷卡、密码等方式相比，该系统具有快速便捷、高安全性、低成本等优势，是目前智能门禁系统的发展方向。
二、系统设计1.系统硬件设计智能门禁系统硬件主要包括设备监控器、摄像头和通信模块。
其中，设备监控器用于显示人脸识别结果和提供操作界面；摄像头用于实时拍摄进出人员的人脸图像；通信模块用于与用户端进行数据传输和控制。
2.系统软件设计系统软件主要包括人脸检测、特征提取、特征匹配和决策模块。
首先，通过人脸检测算法实时获取进出人员的人脸图像；然后，将人脸图像进行特征提取，提取出与特定人脸相关的特征向量；接着，通过特征匹配算法将提取的特征向量与预先存储的模板进行匹配；最后，通过决策模块将匹配结果进行判断，确定是否开启门禁。
三、系统实现1.人脸检测采用基于深度学习的人脸检测算法，通过训练神经网络实现对人脸的实时检测。
2.特征提取和匹配采用人脸识别领域的经典算法，如特征点定位、轮廓曲线提取等方法，对人脸图像进行特征提取。
然后，将提取的特征向量与已有的人脸模板进行比对，计算匹配度。
3.决策模块根据匹配结果和系统设置的安全策略，决策模块判定是否允许进入。
四、系统效果评估1.准确性评估通过对大量样本进行测试，计算系统的识别准确率、误识率和拒识率。
2.实时性评估通过对系统的响应时间、处理时间等进行测试，评估系统在实时性方面的表现。
基于深度数据的人脸旋转角度估计及三维人脸识别的研究
插图清单
图 1-1 图 2-1 图 2-2 图 2-3 图 3-1 图 3-2 图 3-3 图 3-4 图 3-5 图 3-6 图 3-7 图 3-8 图 3-9 图 4-1 图 4-2 图 4-3 图 4-4 图 4-5 图 4-6 图 4-6 图 4-7 图 4-8 图 4-9 人脸识别的流程 .............................................. 2 三维人脸识别系统框图 ......................................... 8 结构光发生器 ................................................ 10 双目视觉成像系统 ............................................ 11 三维人脸图像：亮度图像（左）和深度图像（右） ................ 21 深度图像显示结果（左）三维人脸参考系（右） .................. 21 利用曲率特征定位鼻尖点和鞍点 ................................ 23 利用曲率和灰度对人脸鼻尖点，鞍点和左右瞳孔点定位的结果 ...... 24 人脸空间旋转的三个方向 ...................................... 24 人脸对应于 Z 轴的旋转角度 γ .................................. 25 人脸对应于 Y 轴的旋转角度 β .................................. 25 人脸对应于 X 轴的旋转角度 α .................................. 26 对不同人脸、不同姿态的实验结果 .............................. 27 本章方法流程图 .............................................. 30 三维面部所在的空间坐标系 .................................... 32 深度数据绕 Y 轴旋转后效果 .................................... 32 旋转后的曲面拟合（左）和对数据规整化（右） .................. 34 三组模型：原深度图（左）和旋转后的深度图（右） .............. 35 切割后的人脸样本 ............................................ 36 旋转后人脸面部的鼻尖点和鼻鞍点（左）和人脸对称面（右） ...... 37 不同样本的人脸中心侧影线：中心侧影线（左）和鼻尖横切轮廓线（右） 中心侧影线的配准结果 ........................................ 41 鼻尖横切轮廓线的配准结果 .................................... 41