人脸识别算法在OMAP-L138平台上的研究与实现

针对人脸识别技术在嵌入式门禁系统中的应用,提出了以OMAP-L138微处理器为核心的嵌入式系统,该系统能够很好地保证实时性和可靠性。通过Adaboost人脸检测算法,以及基于Gabor的人脸识别算法实现了嵌入式门禁系统。相应的实验结果表明,该算法在嵌入式平台得到了优化,嵌入式系统的高可靠性和实时性问题得以解决。     

嵌入式人脸识别系统的设计与实现

对嵌入式人脸识别系统的设计原理进行研究,重点探讨了人脸识别的特征提取、特征降维和识别技术等问题,并给出嵌入式人脸识别系统的完整设计方案.采用具体人脸库数据对设计的人脸识别系统进行仿真对比实验,实验结果表明,相对于PC构架的人脸识别系统,嵌入式人脸识别系统提高了人脸识别平均正确率和效率,携带方便,具有很高的商业价值.     

嵌入式人脸识别系统设计与实现

本文是基于S5PV210嵌入式平台设计实现的人脸识别系统.在嵌入式设备上设计人脸识别系统不仅需要考虑识别的准确率,还需要考虑设备周围的环境变化对人脸识别的干扰.系统中采用Adaboost算法依据人眼部的haar特征检测人脸.通过LBP纹理特征提取结合SVM识别分类的方法识别人脸.经过系统测试,系统的识别率以及对光照变化的鲁棒性满足了一般的人脸识别身份认证的需求.     

基于云计算的嵌入式人脸识别系统建构与研究

在信息时代背景下,国家安防需求逐渐增强,生物识别已经成为该领域内十分重要的技术,人脸识别作为生物特征识别中的典型技术,一直得到人们广泛的认可与关注。同时,该技术具有较强的便捷性、灵敏性与有效性,其市场需求与应用价值较强,在多个领域中得到广泛应用。基于此,文章将对基于云计算的人脸识别系统进行分析,并对该系统的构建加以阐述。     

我国研制成功嵌入式人脸识别系统

从上海浦东新区自主创新2005年项目发布会上获悉，一种我国拥有自主知识产权的嵌入式人脸识别系统有望在2008年北京奥运会和2010年上海世博会上得到应用。     

基于HMM的嵌入式人脸识别系统研究

系统选用S3C2410A处理器作为硬件平台,Linux操作系统作为软件平台,采用OV7640+OV511的结构实现图像信息采集,使用基于V4L的方法编写图像处理、检测和识别程序,实现了快速、准确识别人脸的功能;并对相关浮点算法进行了改进,极大地提高了ARM处理器上图像预处理的速度。采用基于隐马尔可夫模型(HMM)的方法,简化了人脸检测和识别的过程。     

基于HMM的嵌入式人脸识别系统研究

系统采用S3C6410芯片作为硬件开发平台,Linux操作系统作为软件开发平台,图像的采集使用OV7640搭配OV511的结构实现,采用VIDEO4LINUX的方法实现视频处理、目标检测和识别程序,完成了准确并快速识别人脸的功能;并对所涉及浮点算法进行了适当优化,较大地提高了嵌入式ARM芯片上视频处理的性能。通过使用基于隐马尔可夫模型(HMM)的方法,优化了面部检测和人脸识别的过程。     

人脸识别系统在嵌入式ARM上的实现

由于通用RU-LBP和PCA结合的人脸识别算法得到的子空间内各类之间距离不均衡导致人脸识别低,提出一种岭回归人脸识别方法。通过使用 RU-LBP 和 PCA 进行人脸特征提取,然后对这些特征使用岭回归算法进行识别,该算法能够最大程度上均化各类之间的距离,提高分类能力。在 FERET 标准的人脸库上的实验结果表明,该算法能够显著改进人脸识别率。     

人脸识别在远程智能监控系统中的研究与实现

文中设计一种远程智能视频监控系统,通过加入人脸识别技术,对视频中感兴趣的人脸进行提取并识别。考虑到使用便利性以及成本节约,系统采用嵌入式微处理器平台,并使用Linux作为操作系统。在底层利用V4L2来驱动摄像头输入,利用TCP/IP网络通信协议进行传输。系统采用的是B/S架构,通过浏览器的形式可以查看实时视频监控画面。为了改进普通视频监控的局限性,加入人脸识别技术使其可以自主地筛选出视频中出现人员的信息。采用Adaboost算法检测出人脸,然后通过训练人脸模型库,利用LBP算法对检测出的人脸进行识别。传统的被动视频监控系统存在视频数据利用率不高、资源浪费、增加人工成本等问题。与之相比,基于人脸识别的视频监控系统能够主动地识别视频中人员信息,保存识别的人脸数据,用户可以方便查看视频中出现的人员信息,有着较好的实用性。     

应用特征串行融合的人脸识别算法

针对光照和姿态变化对人脸识别性能的影响,文章提出一种融合局部特征和全局特征的人脸识别算法。该算法首先对图像作Gabor变换,提取局部特征,再对图像作奇异值分解,提取全局特征,然后将全局特征和局部特征串行融合作为图像的特征,最后运用最近邻分类方法得出识别结果。在ORL标准人脸库上的实验结果表明,该算法能够有效消除光照和姿态变化对人脸识别效果的影响。     

基于嵌入式人脸采集前端的人脸识别系统研究

研究一种结合数字信号处理器（Digital signal processor,DSP）,网络传输技术和后台人脸识别相结合的人脸识别系统,该系统是针对监控网络中人脸识别机制问题提出的一种解决方案。人脸识别模块利用局部Gabor二值模式（Local gabor binary pattern,LGBP）直方图序列、直方图序列相似度和最近邻分类器相结合的识别方法,并通过实验验证系统的有效性。     

嵌入式语音识别系统的设计与实现

介绍一种基于FPGA的嵌入式语音识别系统设计与实现,系统采用线性预测倒谱系数（LPCC）算法和动态时间规整（DTw）算法,该系统的核心部件采用目前流行的Virtex—Ⅱ Pro系列FPGA芯片,使用的工具为业界领先的嵌入式设计套件Xilinx ISE Design Suite10．1,并且运用现代电子系统软硬件协同设计、协同验证和协同工作的方法完成设计。通过实验表明,对于小词汇量、特定人识别系统,具有很好的识别效果,识别准确率达到95．2％以上。该系统的识别性能可以满足基本的嵌入式设备需要,具有广阔的应用价值。     

VLSI Implementation of Reliable and Secure Face Recognition System

Wireless Personal Communications - Biometric authentications systems are being recognized as the better way of securing data or personal devices as they are unique. Face is considered the best way...     

AFRS人脸自动识别系统的设计与开发

人脸检测、跟踪和识别技术是人机自然交互领域中一个富有挑战性的课题,也是近年来研究的一个热点。在新一代(第四代)人机自然交互系统中人脸自动识别系统提供了一个友好的人机交互接口。本文着重介绍了AFRS人脸自动识别系统的设计思想和实现技术。该系统以实现一个实时的、鲁棒的、自动化的系统为目标,融合了人脸检测、跟踪和识别技术以及其它的图像和视频处理技术,并且建立和维护了一个含有人脸特征数据的数据库,从而使得系统可以自动地对进入系统监控范围内的人脸自动进行检测、跟踪和识别。该系统在新一代的人机交互、安保、视频监控等方面有着广泛的应用前景。     

基于人脸识别的图像考勤系统设计与实现

基于人脸识别的智能系统在近几年中非常活跃,是计算机视觉和模式识别领域里的研究重点,如基于人脸识别的考勤系统、基于人脸识别的门禁系统、基于人脸识别的考试系统等等。基于人脸识别的图像考勤系统首先进行人脸图像采集和人脸检测,将采集到的人脸图像保存实现人脸注册,然后对图片中的所有人脸进行检测和识别,将识别到的信息进行保存,根据人脸识别中保存的信息可以查询信息,实现考勤。     

指纹识别算法研究与实现

研究并实现了指纹识别过程中用到的算法,实现一套主要包括指纹图像灰度归一化和均衡化、指纹图像分割、二值化的指纹识别预处理算法、不同方向Gabor滤波的特征提取算法;尤其是采用基于Gabor滤波的指纹图像增强和纹理匹配的方法,兼顾了指纹图像的细节特征和全局特征。最后,以matlab7.0为开发平台对该方法进行验证,表明在同样的特征提取算法和匹配的条件下,改进的处理算法能够更简洁而有效地避免各种伪特征且识别率高于传统算法。     

HMM非特定人连续语音识别的嵌入式实现

嵌入式系统正逐渐成为语音识别实际应用的首选平台。该文在嵌入式平台上研究HMM连续语音识别的计算复杂度要素,提出特征系数屏蔽方法和综合剪枝相结合的瘦身计算方法,降低计算复杂度并保持识别率。该方法在嵌入式平台上研究的实验数据表明,HMM连续语音识别瘦身系统与基线系统相比,计算时间从基线系统的100％降低到27.91％,识别率仅从基线系统的89.65％下降到89.41％。