基于四元数分数阶伪Zernike矩的人脸验证算法

为了提高人脸验证的效率和准确率,文章提出一种基于四元数分数阶伪Zernike矩的人脸验证方法,首先将彩色人脸图像按RGB三通道分成IR,IG,IB三幅图像;然后采用四元数分数阶伪Zernike矩变换快速计算方法将三通道上的图像变换成一个四元数分数阶伪Zernike矩特征矩阵,获得彩色人脸图像的特征矩阵;最后使用K-NN算法将所述彩色人脸图像的识别特征矩阵与预先建立的人脸图像特征库中的识别特征矩阵进行匹配,完成人脸验证。在公开数据集上的实验结果表明,提出的四元数分数阶伪Zernike矩提取的彩色人脸特征具有较高的鲁棒性,提出的快速计算算法有效地提高了人脸验证模型的验证效率。     

基于小波变换的图像融合算法

在当前的图像融合方法中,小波变换是常用的一种方法。但因为当前在选择小波变换的使用和融合规则时,没有严格对照图像融合的目标以及没有对待融合信息的特有属性进行全面研究,因此所使用的融合方法有很大局限性。文章基于以上提出的不足之处,论述了一种基于小波变换的图像融合方法。     

基于人脸识别技术的智能小区安防系统设计

文章针对目前智能小区存在的安全隐患,提出了利用人脸识别技术的智能安防管理系统设计。该设计基于AdaBoost算法,通过对输入图像的Haar-like特征进行训练构成级联式强分类器来实现人脸图像的检测,并利用欧式距离的计算比较最终完成身份的识别,解决使用中身份被盗用的问题。     

基于深度学习的高校考勤系统设计与实现

在高校课堂教学中,考勤是一个关键的环节,是教师对学生进行评价的基础,而在实施过程中,人工统计、指纹打卡等方式会浪费大量教学时间。本文设计提出一种基于深度学习的课堂考勤系统,基于人脸识别库face_recognition,使用Python和命令行工具,提取、识别、操作人脸,利用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,建立班级人脸图像数据库,采集课堂实时图像,对比后反馈学生出勤情况。该系统识别准确率高达99.38%,同时极大地缩短了考勤时间,是辅助课堂教学的高效工具。     

规则模糊系统和ICA在图像识别中的应用

利用模糊系统中的模糊规则和SVM中内积函数之间的关系,通过支持向量机对训练样本进行学习,由支持向量确定模糊规则,构建基于规则的模糊分类器。对人脸图像做独立成分分析,提取有利于分类的面部特征的主要独立成分。该模糊系统在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法同样适合解决小样本、非线性、高维模式的分类问题。     

人脸识别的分类管理及制度平衡

人脸识别已经成为人工智能领域的一大亮点,但是在发展中出现了粗放式发展的困境。人脸数据的公共性面临新难题,人脸数据的私密性面临新挑战。推进人脸识别的发展,既要有发展的眼光,又要看到发展中的瓶颈;既要坚持规范发展,又要良性发展;既要立足当前,又要谋划未来;既要鼓励发展,又要坚持底线。     

基于主成分分析的人脸识别应用研究

文章详细阐述了主成分分析(PCA)的理论,在Matlab软件中设计了PCA人脸识别算法,分析了人脸无变化、表情变化以及位置变化时PCA算法的人脸识别情况,研究方法可以为人脸识别研究提供参考。     

基于Context模型与Wiener滤波的小波变换图像去噪方法

在分析图像小波分解系数分布特征的基础上提出了一种基于Context模型与Wiener滤波的小波变换图像去噪算法。算法利用Context模型建立小波分解后系数的分类模型,并对不同尺度和方向的小波分解系数根据分类使用不同的阈值去噪。实验表明,本方法能较好的去除图像噪声和保留图像细节信息,在提高去噪图像信噪比和改善主观视觉效果方面都表现出了良好的性能。     

浅析Contourlet变换及其应用研究

Contourlet变换克服了二维离散小波变换对图像中曲线奇异的平滑性视而不见的缺点,是一种多尺度,多方向,多分辨率的几何图像表示方法.本文分析了它的变换原理,介绍了它在图像处理领域的广泛应用及前景.     

非平稳数据的时频谱分析

文章阐述了几种常用的非平稳数据处理方法,即短时傅里叶变换、小波变换、Hilbert变换。分析了小波变换和Hilbert变换在非平稳数据处理中的特点。用算例进行实验分析,比较了傅里叶变换、小波变换和Hilbert变换等时频谱分析的各自特点。     

基于机器人和视觉的布匹瑕疵标记系统的设计

机器人是目前执行机构的重要装置,在工作中机器人常被作为执行机构对布匹瑕疵进行标记。文章采用Labview作为数据平台,进行机器人坐标系和图像坐标系的变换,获得图像原点在机器人坐标系的坐标值,并阐述了labivew与三菱机器人控制器的通信方式和通信过程。     

基于小波算法的电磁辐射信号的重建浅析

电磁辐射信息的重建有很多方法,比如空间域滤波法、频率域滤波、小波变换去噪。本文运用小波变换的方法作为电子辐射信息的去噪方法,并且运用MATLAB辅助工具生成DSP代码。     

基于机器视觉的网络化玉米病害检测方法研究

文章主要针对玉米病虫害的检测方法开展研究,利用聚类算法和中值滤波方法对玉米叶片图像进行预处理,去除阴影、光线等外界干扰因素,通过色彩空间聚类分割方法分离叶片的病斑区域,并保存病斑周边区域颜色等特性,利用颜色、纹理、形状等信息进行特征提取,以支持向量机对玉米叶片病虫害差异进行诊断,并利用网络化数据传输方式搭建数据库进行远程采集及监测。     

复杂场景下无人车辆识别运动目标方法的研究

基于雾霾天气的复杂场景,本文选用基于时空信息的图像分割方法,最终选择混合高斯模型。通过基于小波变换的多尺度边缘提取方法对运动目标进行边缘提取,从而实现无人车辆在不同程度的雾霾天气和多障碍物的条件下,对运动障碍目标的识别和主动避让的功能。     

“霸王条款”、永久授权、防护欠佳刷脸时代,你的隐私面临这些风险

今年的3·15晚会上,央视记者通过暗访20多家知名品牌商户,揭露了一个惊悚的事实:你的脸,正在被人脸识别系统偷走。这些被暗访的商家里,不乏科勒卫浴、宝马、Max Mara等知名品牌。遗憾的是,没有一个商家明确告知消费者,征得同意更是无从谈起。和人脸信息一起被偷走的,还有年龄、身份、消费习惯等个人隐私。无孔不入的人脸识别下,你的脸还安全吗?     

小波变换在通信信号除噪方面的应用探究

小波分析在信息技术和其他学科方面的应用是众多科技工作者关心的课题。在理论方面,新观点、新方法不断涌现。本文旨在完善小波的基本理论,对原有的小波去噪方法作进一步的改进。经典的信号处理方法,例如傅立叶变换、短时傅立叶变换等具有局限性,因而限定了它们的应用范围。小波分析作为一种全新的信号处理方法,它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上,为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径,特别在信号去噪方面显出了独特的优势。     

碳纤维复合材料损伤声发射的时频分析

为实现基于声发射技术的复合材料损伤监测,对单向碳纤维复合材料层合板进行了拉伸破坏试验和声发射特性研究,采用传统声发射参数分析得到了材料损伤演变规律,同时采用傅里叶变换、小波变换、希尔伯特-黄变换等方法对声发射信号进行了频谱或时频分析。研究表明,相比于常规声发射参数分析和频谱分析,时频分析具有更显著的损伤识别度,能及时可靠地预警材料损伤。     

新安全格局下人脸识别技术应用的法律规制

新安全格局下，人脸识别技术的快速发展与广泛应用在推动科技创新、助力社会治理的同时，也引发了算法安全风险与人脸信息风险，给我国人脸识别技术应用治理带来挑战，具体包括场景规制、法律救济与分散监管等三个方面的现实困境。对此，基于算法安全理论与数字人权理论回应治理需要，从立法体系、司法救济和监管机制三个维度比较考查欧盟、美国等地的法律规制特点，并结合域外先进立法经验，提出统筹发展和安全的人脸识别技术应用治理路径，包括构建场景化立法规制模式、完善便利化司法救济体系、健全协同化监督管理机制等。     

一种小色差瓷砖颜色自动分类器设计

研究小色差含纹理图像的在线检测方法,通过描述颜色组成和表达,确定颜色检测手段;分析大幅面、小色差检测对象在图像采集中的难点,建立适合企业应用的采集环境;根据检测对象的纹理特点,选择合适颜色特征统计方法,获得表示颜色的特征向量;运用K类均值无监督学习方法,通过小批量样本自动生成分类器,并将分类器应用到同批产品的检验分类中。实验证明采集环境能稳定获取颜色检测数据,通过学习生成的分类器能达到人工分类效果。     

人脸表情识别方法综述

人脸表情作为一种人机交互的方式,成为研究的热点.基于对人脸表情识别的基本分析,文章重点探讨了人脸表情特征提取和分类并在此基础上,提出了研究热点.