基于特征点提取和BP神经网络的人脸识别方法

人脸识别的研究近几年受到广泛关注,它与指纹识别,视网膜识别等同属于生物特征识别的技术范畴。随着社会的发展,各方面对快速有效的自动身份验证的要求日益迫切,由于生物特征是人内在属性,具有很强的自身稳定性和个体差异性,是身份验证的最理想的依据,而利用人脸进行身份验证又是最自然、直接的手段。相比其他人体生物特征人脸识别具有直接、友好、方便等特点。在过去的几十年中,各地的研究者提出的人脸识别方法层出不穷。其中特征点提取的人脸检测方法是任意背景下人脸检测的比较有效的方法之一。本文提出了基于特征点提取和BP神经网络相…     

人脸图像识别的稀疏表示

人脸识别是现代生物信息辨识领域最重要技术之一,有着不可估量的应用市场。其定义是将给定人脸图像,分析收集在人脸库的图像样本集,然后识别出这个图像里面的一个甚至多个人的身份的过程。因为人的面部特征的大致不变性与个体的显著差异性,可以将其作为身份验证的理想判定标准。基于稀疏表示的人脸识别是一种最近几年才产生的识别效果较为显著的方法,主要是依照稀疏表示判别速度较快而且精准度较高的特点来完成对人脸的识别。     

基于Matlab的人脸识别的研究

人脸识别是当前计算机模式识别领域中的一个非常活跃的研究课题,在安全监测、身份验证、军事等领域具有广泛的应用前景。本文深入了解了主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法的基本原理,探析到PCA方法最显著的优点是能用低维特征向量来估计原始样本,基于此特点实现了对人脸的识别。此外,文中也深入分析了在PCA中特征值及距离准则的选取问题。     

人脸识别技术的商业化潜力

人脸识别技术属于模式识别范畴,是通过识别生物特征完成身份认证。近年来,人脸识别技术从实验室走向市场,进入实用化阶段。随着人工智能和深度学习技术的应用越来越成熟,计算机在人脸识别的精度和效率方面已经超过人类。人脸识别技术已经被大量应用于政府机关、军队系统、银行系统、海关以及安全防务等领域。本文简述了人脸识别技术发展现状,分析了人脸识别技术的商业化前景。     

中国领跑生物识别新标准

这一国际标准的制定,将规范行业发展,加速新技术在全球的推广。人脸识别、指纹识别、声音识别……如今,生物特征识别技术在生活中应用广泛。数据安全怎么保障?识别精度如何更高?如今,随着生物特征识别领域一项国际标准的制定提上议程,这些问题未来将得到解决。这一国际标准名为"生物特征识别多模态融合"。近日,蚂蚁金服宣布在电气和电子工程师协会(IEEE)成功申请成立"移动设备生物特征识别"标准工作组,并立项"生物特征识别多模态融合"国际标准。IEEE是目前全球最大非营利性专业技术组织,其标准协会IEEE-SA是世界领先的国际标准化机构。而为生物识别技术设立标准工作组及国际标准,则有助于其在全球范围内更安全、更规范地推广应用。业内普遍认为,对于近年来快速发展又屡遭争议的人脸识别来说,这一国际标准的制定,将规范行业发展,加速新技术在全球的推广。     

步态识别特征工程算法研究

步态识别相比于人脸识别、指纹识别、虹膜识别等生物特征识别技术,更有技术难度,且容易感知,不易伪装,应用更加广泛,所以重点在步态识别技术。研究了步态识别的三大步骤,步态检测、步态表征和步态识别。在此基础上完成步态识别的商业应用研究。     

人脸识别技术应用的法律风险及防范对策研究

<正>一、问题的提出目前,人脸识别技术被广泛运用于各个领域。然而,基于技术的算法漏洞以及信息处理过错中的非法性,人脸识别技术会给自然人带来信息泄露、算法歧视、人格权、财产权受侵害的风险。平衡技术带来的风险与效益、切实保护自然人的生物识别信息,是当前亟待解决的问题。为此,     

防伪知识问答：什么是生物识别技术？

人体生物特征具有“人人不同，终身不变，随身携带”的特点，利用生物特征或行为特征对个人进行身份识别。生物鉴定的种类(1)生物特征：指纹、睑型、掌纹、虹膜、视网膜，脉搏、耳廓(2)行为特征：签字、声音、按键力度等。     

二维独立元成分不确定度的人脸识别研究

研究了2DICA（two-dimensional independent component analysis）二维独立元成分特征向量的人脸识别,发现不同的独立元成分在人脸识别过程中作用不同.对2DICA独立元成分的不确定度进行研究并求出人脸各个独立元成分的权值,很好地区分出了各个独立元成分的作用,并对权值进行优化,找到比较理想的权值,识别过程中对独立元成分进行加权处理并进行识别判断.使用了ORL图像库对本算法进行测试,实验结果表明本算法具有较好的识别性能.     

基于奇异值分解的基图像的人脸识别

研究了基于奇异值分解的人脸识别问题。首先证明了图像的大量信息主要体现在图像矩阵奇异值分解的前几个最大奇异值所对应的左、右奇异向量中,然后给出了模板图像的基图像,并将图像展开成基图像的线性表示,提取其组合系数作为图像的代数特征并用于人脸识别中。实验表明,较以投影系数向量为代数特征的人脸识别方法,该方法所需的运行时间明显降低,而且与基于奇异值向量作为图像特征的方法相比,该方法的识别精度明显提高。     

基于NMF和BP神经网络的人脸识别

人脸自动识别是图像识别~([1])领域的一个研究热点,有着广泛的应用前景。对于静态人脸识别问题,BP神经网络方法有较强的适应性和易于实现等优点。但采用BP神经网络进行人脸识别也存在学习时间长,识别率不高等缺点。本文根据BP神经网络的基本原理,自行设计了一个简单且易于实现的BP神经网络,该网络在训练样本数较为充足并且学习较为充分的条件下能获得较好的人脸识别效果。并在此基础上,通过对原样本数据进行NMF特征提取操作,再结合该BP网络用于人脸识别。该网络克服了单一BP神经网络学习时间长、识别效率低的缺点,获得了更加有效的识别效果。     

谁是救世主——浅谈生物识别技术

如今我们经常能看到一些采用生物识别技术的数码产品。这些技术经常被厂商说的神乎其神，好像有了这个法宝就能保证你的资料万无一失，即使黑客也对它无能为力。那么生物识别技术究竟是怎么回事呢?其实生物识别技术本身很简单，例如蚂蚁用触角的碰触就可以识别同类，蜜蜂用固定的飞翔线路来传递信息，这些都是基本的生物识别。而对于数码产品来说，生物识别技术是指通过数字识别系统对生物特征进行取样，提取其唯一的特征并且转化成数字代码，并进一步将这些代码组成特征模板，并与数据可中的特征模板进行比对，以确定是否匹配，从而识别生物的身份。     

浅析生物识别技术的发展

生物识别技术是人体特征与高科技技术发展到一定阶段相结合的产物。本文介绍了常见的生物识别技术,阐述了各种生物识别技术的原理。分析了我国生物识别技术的发展现状,并对生物识别技术的未来发展趋势做出预测。     

产业发展视角下卷烟精准配送监管系统的构建探究——基于人脸识别技术

卷烟配送过程的传统方式是通过客户回访、跟车暗访、客户投诉处理等,难以为卷烟配送业务提供实时有效的大数据支撑,使得卷烟配送环节存在监控、安全和考核的不精准。随着人脸识别技术的不断成熟,采用人脸识别技术进行身份识别认证已经成为新的发展趋势,秉承国家局"精益物流、科技物流"的理念,基于人脸识别技术的卷烟精准配送监管系统的构建,将极大地提升卷烟精准配送监管的信息化水平,助力卷烟配送环节规范监管和提升市场运营效率。文章探讨了卷烟精准配送监管系统的构建策略,具有一定参考借鉴价值。     

21世纪生物防伪技术大踏步向我们走来

随着科技的进步，生物特征识别防伪技术已逐渐从神秘的研究室走出，日益应用到人们日常生活的方方面面。尤其是以指纹识别为代表的生物特征识别防伪技术已经在公安．金融．教育．医疗．社保等领域得到应用。     

基于TAM的活体识别用户采纳影响因素研究

活体识别是近年来非常热门的身份验证手段之一,在安防、医疗以及互联网金融等领域被广泛使用,具有不可估量的应用前景。文章使用问卷调查的方法,对问卷数据进行编码、定量分析,问卷主体为在校大学生。基于问卷分析结果,文章深入探讨活体识别技术的用户采纳影响因素,并利用技术接受模型(TAM)提出文章研究模型,同时运用结构方程方法对模型进行检验,并进行模型修正。本研究为活体识别采纳影响因素提供科学依据,并为相关企业提升活体识别技术用户的满意度和使用意愿提供帮助。     

基于生物特征识别和数字签名技术的电子商务身份安全认证系统应用研究

生物特征识别技术作为一种身份识别的手段,具有独特的优势,近年来已逐渐成为研究热点之一。本文阐述了如何将生物特征识别技术与数字签名加密技术有机结合,应用于电子商务身份安全认证系统,达到有效提高电子商务交易的安全性的目的。并提出了简洁易行的身份安全认证系统解决方案结构和步骤。     

基于虹膜识别的商务会馆管理系统的设计与实现

企业商务会馆使广大的商务精英使用的一个交流、互助的平台,这让会员能够长期结成战略伙伴。由于基于虹膜的生物特征识别技术识别精度高、不能伪造以及具有非侵犯性等特点,本文提出了基于虹膜识别的商务会馆管理系统的设计与实现方法。研究内容包括:虹膜的识别技术和该系统开发过程。     

中国企业对外直接投资的关键风险识别

本文针对学术界关于企业对外直接投资风险相关研究较为分散的特点,引入关键风险的概念,并对关键风险的特征加以描述,运用定量和定性相结合的方法识别中国企业对外直接投资中共性的,对投资成败和企业经营绩效起着关键影响的关键风险,并结合中国企业境外投资经营过程中遭遇的各种风险加以验证.本研究对于中国企业有效地识别潜在的关键风险因素、制定相应防范措施、节约企业运营成本等具有一定的现实意义.     

基于数字图像处理的人眼定位算法的研究

一般的人脸识别系统主要包括图像与处理、人脸定位、特征提取、样本学习和识别过程四部分,其中人脸定位和特征提取的好坏直接影响到识别效果,文章研究的是特征提取方法中人眼定位算法,该算法利用vusya1 c++编写程序,在人脸粗定位的基础上进行,缩小了搜索范围,实现人眼定位.