基于人脸检测的大学课堂关注度研究

【目的】利用深度学习的人脸检测技术为课堂教学评价提供新的方案。【方法】构建适用于课堂教学的人脸检测级联卷积神经网络模型,并进行相应优化,提出了基于统计人脸检测的抬头率来量化课堂关注度的方法。【结果】通过检测和统计课堂视频中的人脸,计算出学生的抬头率,统计出学生的课堂专注度以及时间分布,帮助教师及时准确地了解课堂教学情况。【结论】通过大量的测试和优化,该系统在人脸检测中具有较好的有效性和可靠性,可以为学生提供个性化教学,同时为教师提升课堂教学质量和教学效率提供参考。     

基于图片特征与人脸姿态的人脸识别方法研究

针对人脸识别中在非限定条件下（如背景、光照等因素发生变化时）人脸多角度多姿态识别精度低的问题与现有基于识别模型的方法无法快速更新人脸类别,提出了基于图片特征与人脸姿态的识别方法,通过对人脸姿态的识别,最大程度的匹配人脸数据库中的人脸信息,使用VGG16卷积神经网络训练模型提取图片特征,生成特征向量,再使用支持向量机分别训练提取出的特征,与人脸数据库中信息进行比对,从而精确识别人脸。通过在Pubfig与FERET人脸库上实验结果表明,所采用的算法精度较高。     

人脸检测与识别技术综述

人脸的检测与识别技术因其巨大的应用价值及市场潜力,引起各方面的关注,已经成为图像工程和模式识别领域的研究热点。文章在回顾人脸检测与识别技术发展历程的基础上,对人脸检测与识别的多种相关技术作了介绍与评论,并讨论了该技术的最新发展方向及其国内的发展情况。     

人脸检测与识别

人脸是人主要的身份特征之一,人脸识别在信息管理、身份验证、视频监控、机器视觉等领域有着重要的实用价值.本文以中央民族大学信息工程学院本科生人脸数据库为背景,从应用的角度出发,开发了基于人脸识别的学生身份确认系统.整个系统主要分为图像预处理、人脸检测和人脸识别三个部分.图像预处理包括图像大小归一和图像灰度均衡;人脸检测采用Harr分类器;利用PCA（主成分分析）获得投影矩阵和维数适中的能够表征人脸的特征向量;基于最近邻原则,进行人脸匹配.系统测试结果表明,该系统能够完成基于人脸识别的学生身份信息查询功能.     

基于头部姿态识别的学习状态检测系统的实现

教室一直以来都是教师进行教学活动的重要场所,为了充分利用课堂监控系统并加强对学生课堂状态的监测,设计了基于头部姿态识别的学生学习状态检测系统.首先,对SSD模型算法的检测后处理中非极大值抑制(NMS)算法进行优化,精准去除冗余候选框;其次,结合系统的应用场景——教室,对SSD算法模型的预测特征图进行选取,在保证模型检测...     

基于三点透视的人脸姿态估计算法

提出了基于特征点透视变换和人脸统计模型的人脸姿态估计算法.首先建立以左右眼睛点和鼻尖为几何特征点的人脸统计模型,然后推导出这三个特征点在图像平面坐标系和三维世界坐标系间的对应关系,进而得到从图像平面上的三个特征点估算人脸在三维空间姿态的理论方程,最后运用迭代方法给出了一个完整的快速人脸姿态估计算法.实验结果表明,本算法精度高,速度快,具有较好的鲁棒性.     

自然场景下基于数据增强的人脸表情识别研究进展与趋势

由于自然场景下的人脸表情存在光照、姿态、种族、性别等因素的影响,人脸表情图像数据集的多样性才是能够保障自然场景下的人脸表情识别的性能高效提升的关键.基于自然场景下的人脸图像数据增强的方法,通过增加人脸表情数据集的多样性,提升在自然场景下人脸表情识别的精确度.对最近人脸表情识别的数据增强方法进行了总结和分析,并对在自然场景下人脸表情识别数据增强的发展趋势进行了展望.     

一种基于肤色模型的人脸检测方法及DSP实现

针对静态的人脸图片,采用一种新的肤色模型YCh'Cr',判别人脸大致区域,然后再用椭圆形模型来匹配,把人脸和其它的肤色区域判别出来.基于该肤色模型的算法运算速度快,识别准确率高,能够实现快速的人脸检测.     

深度人脸伪造与检测技术综述

由于现有深度人脸伪造软件通常是开源的或者被封装为APP免费分发,导致了虚假视频的泛滥。因此开展针对深度人脸伪造检测技术的研究就显得尤为重要。目前,深度人脸伪造及检测技术正处在快速发展时期,各种相应的算法也在不断更新迭代。本文首先介绍了深度人脸伪造和其检测技术的代表性算法并给出简要分析,其中深度人脸伪造技术包括身份替换、面部重演、属性编辑、人脸生成等,检测技术包括图像级伪造检测技术和视频级伪造检测技术。然后归纳总结了常用的深度人脸伪造与检测数据集及不同算法的评估结果,最后讨论了伪造技术及其检测技术目前面临的主要问题及发展方向。     

无监督数据集子类划分的人脸口罩佩戴识别算法

人脸口罩佩戴识别成为疫情防控的一项重要手段,而目前口罩佩戴检测主要还是通过人工监测,基于深度学习的口罩佩戴检测系统较少,且存在误检、漏检和检测速度慢等问题。针对口罩佩戴检测中不规范佩戴口罩数据集较少,和对检测精度和检测速度要求较高的实际应用需求,从数据集和网络两方面改进人脸口罩佩戴检测方法:通过在无监督自分类方法中引入标签矫正算法对数据集进行子类划分,减少数据集类内差异,提高网络检测精度;调整目标检测网络结构,去除小尺度检测的网络层,提高网络检测速度;引入注意力机制模块,增强网络对细节特征的提取能力,提高网络检测精度。口罩佩戴情况的平均检测精度从79.34%提升到93.12%,检测速度提高了6.4%,设计的网络结构能够满足实际应用的需求。     

基于OpenCV的人脸检测与识别系统

本论文以OpenCV图像处理库为基础,采用QT作为图形界面开发,具有人脸采集,图片训练,数据库管理及人脸识别等功能,并且使用光线补偿等方式提高识别率.     

基于人脸轮廓的人脸归一化方法

人脸识别作为生物识别技术的一种,具有无接触、安全和方便的特点.人脸识别技术广泛应用于人机交互、交易认证及安防等领域,一直是生物识别技术研究的热点.人脸检测、特征定位、人脸归一化和特征提取是人脸识别研究的重点,决定着人脸识别系统的最终性能.设计了基于人脸轮廓的人脸归一化方法,根据归一化中出现的问题,进一步提出了人眼位置与人脸轮廓结合的人脸归一化方法.实验结果表明在Yale人脸图像库上人眼位置与人脸轮廓结合的人脸归一化方法具有更高的正确率.     

基于黄金分割的人脸检测算法

人脸识别技术是生物特征识别的一个重要分支,但在人脸识别过程中往往存在稳定性差、不易识别等问题,这些问题大多发生在识别的检测环节.基于黄金分割对人脸的眉、眼、耳、鼻、口五官进行划分,抓取主要特征,提出基于黄金分割的人脸检测算法,并通过Biometrics Ideal Test人脸数据库和FDDB人脸数据库进行对比试验.结果表明:基于该算法构建的检测框架稳定性好,对不同角度或in the wilds的人脸有较好的检测性能和较快的检测速率.     

基于AdaBoost分类器和特征脸的人脸检测与识别

本文在人脸检测与识别技术理论研究的基础上,提出了一种有效的人脸检测与识别机器学习方法.该方法采用了海尔特征级联的AdaBoost分类器进行人脸检测,使用了特征脸的主分量分析法进行人脸识别.实验结果表明该方法能较快地定位并跟踪人的脸部,然后通过比较人脸数据库能较好地识别出待检人物的身份.     

基于偏最小二乘分析的人脸表示与识别

基于偏最小二乘回归分析,提出了一种新的人脸表示与重构方法.与主成分分析相比,通过偏最小二乘所抽取的低维人脸表示特征具有更好的分类性能.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,基于偏最小二乘方法对于测试图像进行重构优于主成分分析方法,并且分类结果也好于后者.     

基于三维重建的人脸姿态估计

人脸姿态估计是计算机视觉及人脸识别领域的一项关键研究内容.将三维模型应用于估计人脸图像姿态参数,提出了基于三维重建的人脸姿态估计算法.根据人脸正面图片上的特征点计算出形状参数,实现三维人脸重建.基于三维人脸模型,由姿态图片上提取的特征点信息推知等姿态下模型上对应特征点的信息,针对照模型正面姿态,运用线性回归估计姿态参数.实验表明,重建的三维人脸具有较好的真实感,在较大的姿态变化范围内,该方法也能够取得较好的估计精确并具有鲁棒性.     

人脸检测与识别技术的研究分析

人脸检测与识别是一种常见管理手段,作为认定人员身份的工作方法,在各类管理系统中广泛应用。该文首先对人脸检测与识别技术进行简述,在此基础上结合企业管理工作,对其运用进行分析,包括运用框架、关键技术、基本流程等,并通过模拟分析论证其优势。考虑到人脸检测与识别技术的运用仍得到较多关注,该文对其运用困境和发展方向进行了分析,以进一步推动该项服务技术的发展、应用优化。     

基于VPU加速的嵌入式实时人脸检测系统设计与实现

智能设备高昂的设计费用和庞大的计算资源需求成为在便携式、低功耗设备上实现深度学习算法及其应用的主要障碍.文中基于树莓派平台,借助Intel的视频处理器(V PU)低功耗加速模块,设计并实现了基于残差特征提取模块CNN模型的实时人脸检测系统.结果表明,相较于单纯使用树莓派CPU进行计算,文中方法在视频流中检测人脸和人脸关键点提取的实验中分别实现了18.62倍和17.46倍的加速,在便携式设备中实现快速、实时、在线的人脸检测和特征点提取成为现实,同时为使用便携式、低功耗设备运行深度学习算法提供了一种确实可行的方案.     

基于年龄流形的人脸图像年龄识别

人随着年龄的增长,外貌特征会发生相应的变化。而这种变化导致人脸识别率急剧下降,为此本文提出一种自动估计人脸年龄的方法,即利用流形学习方法从高维的人脸图像空间中的提取低维年龄流形作为人脸图像的年龄特征,然后利用支持向量回归方法构建全局年龄函数,最后用所得的年龄函数估计出未知人脸图像的年龄值。     

基于Canny-AAM的人脸特征定位算法

主动表观模型(AAM)是经典的特征点检测方法,该模型对外轮廓的定位不是十分准确,且计算复杂度高,迭代次数大,容易陷入局部最优解,很难满足多姿态人脸特征点检测的要求.针对上述问题,提出了一种基于Canny边缘检测的AAM人脸特征定位方法.在使用AAM之前先利用Canny算法进行边缘检测,滤去非人脸轮廓部分像素点的纹理信息,使特征点极大限度的定位到人脸轮廓部分.实验结果表明:该方法减少了迭代次数,降低了计算的复杂度,提高了匹配的准确率,时间消耗降低了27.7%.