基于Visual C++实时表情识别系统的算法设计与实现

本系统主要使用局部二元模式(LBP)来提取脸部图像的纹理特征,对脸部区域分块计算LBP直方图,并连结起来作为表情识别的特征,继而实现基于Visual C++的实时表情识别系统。实时表情识别系统主要包括基于VC++的图像帧提取、人脸区域的划分、人脸表情识别算法和人脸表情LBP数据库,人脸表情识别算法是整个系统的关键。实时表情识别的识别过程,由基于USB的摄像头捕捉定帧画面,灰度处理后,提取人脸区域,经过人脸表情识别算法得到LBP表情特征,并与人脸表情LBP数据库进行卡方比较,与之差值最小LBP表情特征所在表情类别即为识别出的表情。     

基于帧间差分与时空上下文的人脸检测跟踪算法

人脸检测与跟踪算法存在尺寸、遮挡、背景等问题,同时时空上下文跟踪算法也存在无法对目标自动跟踪的漏洞,为了改进这些缺点,文章把传统的人脸检测用帧间差分法进行改进,人脸跟踪算法用时空上下文跟踪算法进行改进,同时把这两种算法有机结合起来,弥补时空上下文跟踪算法的漏洞,通过对比分析改进前后的实验数据,改进后的算法对人脸检测与跟踪更具精准和高效性。     

应用于汽车防盗抢系统的人脸检测与识别算法探究

本文设计一款应用于汽车防盗抢系统的人脸识别算法。迅速识别人脸区域,并在该关键区域执行后续程序。在人脸检测部分,应用Viola等人提出的Adaboost级联算法;人脸特征提取部分应用LBP(局部二元模式)结合PCA(主成分分析)降维的算法;在人脸匹配部分应用最近邻分类器来确定是否为已知人脸。     

基于人脸识别的移动终端身份认证系统的设计与实现

传统的人脸识别技术已在各类应用系统身份验证中得到广泛应用,由于移动智能终端的计算及存储资源有限,不适合大规模的运算,基于深度学习的人脸识别技术在移动终端的应用还不够成熟。文章通过分析人脸识别的关键技术,通过合理分布身份认证系统的计算资源,在移动客户端采用Adaboost算法完成人脸的检测、预处理和CNN卷积神经网络提取人脸特征,在服务端上采用CNN完成人脸模型训练,在移动客户端加载模型并提取人脸特征比对识别任务,测试证明系统具有良好的实时性能和较高的识别率。     

非线性分段色彩变幻在肤色检测中的应用

由于受光照条件的影响,采集来的人脸彩色图象经常会存在不同程度的高光和阴影,已成为阻碍基于肤色的人脸检测率提高的重要障碍。为此,本文用非线性分段色彩变换方法对光照造成的高光和阴影影响进行消除,部分解决了人脸图象上存在的高光和阴影影响问题。     

基于PCA算法的人脸识别的图片搜索引擎

文章讨论了为了满足用户对图片检索的需求量不断加大的需要,使得用户的体验方便快捷,从人脸识别的算法分析出发,基于ORL人脸库针对人脸的特征化信息进行提取,同时分析、区别和匹配不同人脸,在此基础上,搭建人脸识别搜索引擎,使得用户可以从本地上传照片并查找相似图片。     

基于肤色和模板匹配模型的人脸识别新方法研究

本文提出一个在彩色图像中使用可适应阈值和模板匹配来检测人脸的一个新技术,这种技术的目的是为了把皮肤区域从非皮肤区域中分割出来。实验结果验证了此方法能够成功的检测出取自几个不同人脸图库的一系列有不同肤色、姿势、大小、方向及表情的人脸图像的人脸。     

高校课堂管理平台设计实现

针对高校课堂管理中存在的签到效率低下,教学日历编排被动复杂,课堂信息管理分散等问题,设计开发面向高校课堂管理的信息化平台。平台调用第三方人脸识别接口,完成人脸采集、人脸检测、人脸跟踪、人脸比对工序,以此对高校学生的到课率检测进行支持;基于XDOC和JavaScript脚本语言,智能生成教学日历;采用网页脚本语言结合Vue、Spring Boot、Mybatis等框架的方式搭建平台,实现课堂信息管理一体化。平台具有高度可扩充性、普适性、稳定性,有助于进一步推动课堂管理轻便化智能化发展。     

一种基于FPGA的实时人脸检测系统设计

针对Rein Lien Hsu提出的加入亮度补偿后的椭圆肤色模型在亮度较高和较低的区域容易误判的问题,提出了根据亮度值来分段选择椭圆长短半轴参数值的改进方法,MATLAB实验仿真表明改进后的算法比原始椭圆模型算法具有更高的适用性和准确性,搭建的FPGA系统能够满足人脸的实时检测需求。     

基于LBPH算法的人脸识别算法研究与设计

人脸识别技术是一种根据人脸的特征信息进行身份判定的技术,此技术经过几十年的发展,由弱人工智能向强人工智能转化,论文提出了一种Python语言利用LBPH算法提取人脸特征、实现人脸识别的方法。     

基于普通摄像头的人数检测技术的探讨

本文利用普通摄像头在人脸检测的基础上,对视频或图像中出现的人数进行统计,为了提高统计的准确性,本文引入背景差的方法,从而大大改善了人数统计的精度,试验证明了方法的有效性。     

敏感图像识别算法研究

为了控制色情图像在网络上传播,文章提出了一种敏感图像识别算法,该算法结合人体肤色模型、人脸识别及图像肤色区域面积所占比例等技术,实现了对色情图像的识别过滤。实验结果表明,该方法误判率较低,具有良好的实用性。     

工作面隐伏断层矿井地震波超前探测

为防止生产过程中突水事故的发生,保证掘进工作面的安全施工,根据矿井巷道地震波超前探测方法的特点和使用方法,对开滦唐山矿岳胥区掘进工作面中DF11断层及其伴生小断层、裂隙发育区的构造位置和富水性进行超前探测研究,并对水文地质情况进行分析探讨,为巷道设计、支护及矿井防治水提供依据,对岳胥区工程安全施工具有重要指导意义。     

基于ADT算法的小波边缘提取

提出了一种小波边缘提取算法,应用多孔算法对视频信息进行小波分析,基于模极大值类内MIN variance原理,推导出高低2个阈值,进行候选边缘点的筛选。对在2个阈值之间的模极大值进行比较,进一步筛选候选边缘点。该方法不需要人为的设定任何系数或者初始值,根据不同的视频信息自适应地确定双阈值,避免了反复调试阈值系数,实验结果表明了该方法的有效性。     

小波变换在车牌定位中的应用

为了解决含噪车牌图像的定位问题,本文研究了Mallat算法及其在小波系数多尺度分解中的应用,然后在此基础上针对汽车车牌与复杂背景的分割问题,提出了一种基于小波分析的边缘检测和图像分割方法。     

基于深度强化学习的动态共享单车重置问题研究

共享单车在为城市出行带来便利的同时,也面临着资源分布不平衡问题。针对单车分布动态变化环境下的共享单车重置问题,提出基于强化学习的实时调度策略结构。构建了面向强化学习的共享单车重置问题模型,利用深度确定性策略梯度算法(DDPG)进行求解,以获得实时调度策略。基于实际单车分布数据,构建了调度过程中的环境交互模拟器。最后,利用强化学习在模拟器中进行大规模数据实验,结果表明算法得到的调度策略能提高系统表现,并且效果好于已有方法。     

从价格战走向合作竞争——基于博弈的我国汽车行业分析

面对目前国内汽车市场的激烈竞争,各个汽车生产厂家不停地在进行价格战,汽车行业是不是只有通过价格战才能够在市场上取胜?是否还有更好的策略来避免价格战来增加企业的利润呢?本文将通过博弈理论对这一问题进行分析。     

网页指纹查重技术的研究

网页查重技术是浏览获取有用信息的关键技术,传统的查重方法中,选取关键词在网页中出现的频率来判断网页是否重复,如果关键词相近,可能造成查重误判的情况。本文提出网页本身特有的指纹技术,设计新的查重算法,通过与网页特征库中的指纹比较,完成网页的查重工作,提高查重的准确率。