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针对视频人脸识别中由于光照、表情、姿态等变化而严重影响识别性能的问题,提出了一种基于视频分块聚类优化格拉斯曼流形的视频人脸识别方法。首先通过去除孤立点、均匀采样、剪裁、姿势纠正等过程将视频数据集进行规范化;然后从训练视频的不同位置提取出可变长度的局部视频片段,使用基于谱聚类的高效算法将其表示为格拉斯曼流形上的点;最后,将所得到的聚类中心和测试视频中的点相匹配,并且利用基于表决的策略来完成测试视频的人脸识别。在视频人脸数据库Honda/UCSD、CMU Mobo及YouTube上的实验验证了该方法的有效性,实验结果表明,相比几种较为先进的视频人脸识别方法,该方法取得了更好的识别效果。 相似文献
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针对现有的视频人脸识别方法不能很好地学习局部模型特定协方差的问题,为了更好地识别视频中的人脸,提出了基于异方差概率线性判别分析(PLDA)的外观流形建模(AMM)算法。首先,借助于高斯分布集合,对训练集中所有的人脸分别进行外观流形建模;然后对从视频中采集到的人脸进行聚类,并使用异方差PLDA模型学习聚类结果,从而获得表征分布的参数;最后,通过点到模型距离对测试人脸的每一帧到训练集的所有聚类进行融合匹配,并根据匹配得分最高原则完成人脸的分类。在两大通用视频人脸数据库Honda及MoBo上的实验验证了所提算法的有效性及稳定性,实验结果表明,相比其他几种较为先进的视频人脸识别算法,所提算法明显提高了识别率,并且大大降低了计算复杂度,有望应用于实时视频人脸识别系统。 相似文献
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如何有效利用视频中人脸之间的时空连续性信息来克服人脸分辨率低、图像尺度变化大和姿态、光照变化以及遮挡等问题是视频人脸识别的关键所在.提出了一种基于流形学习的视频人脸性别识别算法.该算法不仅可以通过聚类融合学习来挖掘视频内在的连续性信息,同时能发现人脸数据中内在非线性结构信息而获得低维本质的流形结构.在UCSD/Honda和自采集数据库上与静态的算法比较结果表明,所提算法能够获得更好的识别率. 相似文献
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随着高科技的发展,人脸识别技术也在不断发展.如今市场上已经出现多种人脸识别技术.人脸识别技术作为一种生物特征识别的典型应用被应用到各个领域,如国防、司法、金融等,受到了社会的关注与认可. 相似文献
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针对传统的视频人脸识别技术受限于理想的环境条件,无法应用于监控场景的弊端,提出了一种基于PTZ(Pan-Tilt-Zoom,旋转-俯仰-缩放)摄像头的人脸识别方法,并结合AdaBoost人脸检测以及Mean-shift跟踪算法进行了识别.实验结果表明,该方法克服了监控场景图像分辨率低的问题,具有较好的鲁棒性. 相似文献
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利用合法用户的脸部视频进行回放假冒攻击,是目前人脸认证系统的重要安全威胁。针对此问题,本文提出了一种仅用单个普通摄像头来抵抗人脸视频假冒攻击的方法。不同于以往从人脸区域中获取假冒线索进行活体检测的方法,本文通过人脸输入图像与场景参考图像之间的背景对比,从人脸周围背景区域中寻求视频假冒攻击线索。首先,本文在尺度空间里构建人脸周围区域图像的背景特征点集合;然后,利用背景特征点集合建立识别场地背景和人脸背景的Gabor背景描述子,并用融合相位补差的相似度来进行背景比对。实验表明该方法能有效地识别视频回放假冒攻击。 相似文献
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随着科技的迅猛发展,视频监控技术已经取得了相当大的应用成果,视频监控对于我们建设安全城市起到了很大的作用,人脸识别技术在视频监控中也得到了很好的应用。人脸识别技术以其精准性和低误差的特点受到了业界的高度重视,目前,可以从视频图像中提取出人脸特征,并对其进行精准识别,将大大推动我国视频监控和身份认证等多领域的发展。利用视频图像中的人脸识别技术还能够保障民众的隐私安全,在一定程度上能降低个人信息泄露的风险。 相似文献
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支卫建 《电子元器件与信息技术》2021,5(3):124-125,128
针对海量视频库,传统方法检索目标人物视频片段仅仅采用视频帧的全局特征进行匹配,导致对视频帧中的变化无法兼顾,无法准确检索人物视频.因此提出了人脸识别和改进的K-means聚类相结合提取关键帧的方法.首先,利用多任务卷积神经网络从视频帧的不同角度检测人脸并保留置信度,然后提取人脸特征,对提取的人的面部特征用置信度进行加权... 相似文献
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针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了一种基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法。通过对MobileFaceNet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点卷积的相对位置,适当增大sandglass模块的输出通道数,从而减少特征压缩时的信息丢失,增强人脸空间特征的提取。实验结果表明:改进后的方法在LFW测试数据集上准确率达99.15%,模型大小和计算量分别仅为原算法的61%和45%,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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针对视频人脸识别中系统不能很好地学习人脸图像有效特征的问题,提出了非约束图像参考集匹配方法,通过在两个图像集之间预先定义参考集构造多个离线的局部模型,并分别与参考集进行匹配,无需考虑所有的成对情况,从而计算出它们的相似度,有效地将视频人脸识别问题转化成二次规划问题。所提方法的有效性在Honda、MoBo及YouTube三大视频人脸数据库上进行了验证,实验结果表明,与现有的视频人脸识别方法相比,所提方法取得了更好的识别效果。 相似文献