人工智能技术背景下证件照自动生成与人脸识别方法分析

当前,人工智能技术的深入发展使得社会安全问题频发,用人脸特征作为身份识别的方法得到了广泛应用。通常来说,被采集人的人脸数据信息常被应用于各类证件照中,不仅保障了生活及消费的便捷性,同时也为后续开展人脸识别技术研究提供了有力支撑。基于此,文章从人脸特征入手,结合证件照图像分割及人机交互方式生成特定的算法,进一步探究人脸识别技术的创新方法,以便有效降低姿态、表情、光照等因素对证件照拍摄质量的影响,保证识别结果的精确性。

一种基于核主成分分析的人脸识别方法

针对主成分分析(PCA)算法中存在不能提取非线性特征的问题,提出了利用KPCA提取图像特征,最近邻法分类的人脸识别改进方法。基于ORL数据库的相关实验表明,这样的系统能够取得比传统PCA更好的识别性能。

以压缩感知理论为基准分析人脸识别方法

人脸识别在当前身份认证、商业应用、安全保护等方面都受到了广泛关注及应用。然而人脸识别不同于其他识别物体,遮挡物、大环境等都可能造成错误的识别结果,导致人们无法对非图像的真伪进行有效判断。

基于朴素贝叶斯算法的智能电厂监控夜间视频人脸识别方法

针对传统人脸识别方法在实际应用中存在分别率低,影响识别准确性的问题,开展基于朴素贝叶斯算法的智能电厂监控夜间视频人脸识别方法设计研究。获取智能电厂监控夜间视频图像,利用朴素贝叶斯算法的检测并跟踪人脸,对夜间视频人脸图像进行调优处理,实现了夜间视频人脸识别。通过对比实验证明,此次研究的识别方法分辨率得到有效提升,能够在光照条件和人体姿态条件不理想的情况下,实现对人脸的准确识别。

基于局部特征分析的人脸识别方法

对于人脸识别,人们在日常生活中并不陌生,在日常考勤、信用卡申请、信贷验证、房屋交易等场景都需要人脸识别的应用。而其他领域,比如罪犯识别、档案管理、信用验证等,人脸识别更是必不可少的辅助手段。但是人脸识别会受到很多因素影响如环境因素、相貌变化、技术差异等的影响,从而导致人脸识别结果的不同。所以如何区分不同面部差异、提取面部特征是人脸识别精确度的重要环节。

基于稀疏表示的人脸识别方法研究

稀疏性是信号表示非零系数个数的度量,一个信号越稀疏,它的非零系数个数越多。稀疏表示一种信号的基础研究,它在人脸识别、图像复原、图像去噪等领域有着极为重要的意义。文章基于信号的稀疏特性在人脸识别、图像去噪等方面的应用,对信号在过完备字典下的表示进行了研究。

一种新的多姿态人脸图像识别方法

由于常规已有方法未能对人脸图像进行去噪处理,导致人脸结果不准确,识别时间较长,为此结合局部奇异值特性,提出一种新的多姿态人脸图像识别方法。该方法首先通过小波包去噪方法对多姿态人脸图像进行阈值去噪,对人脸图像进行一层小波变换,去噪处理人脸图像,形成多个子图像,分别分解子图像和训练图像奇异值,在此基础上获取局部和整体特征向量,将两者进行结合,提取人脸图像的姿态信息,完成多姿态多人脸识别。仿真实验测试表明,该方法能够以较高的精度和较快的速度完成多姿态人脸图像识别,具有较好的性能。

人脸识别研究技术发展综述

综述数字图像处理的起源,人脸识别的概念和应用,介绍了将数字图像处理方法应用到人脸识别过程中,最后对人脸识别技术现今应用发展给予了一些阐述。

基于改进的格拉斯曼流形的模糊人脸图像识别

传统算法进行模糊人脸识别的过程中,一旦人脸表情发生变化,人脸特征也将发生改变,导致人脸识别的准确性降低。为此,提出一种基于改进的格拉斯曼流形的模糊人脸识别方法。在格拉斯曼流形上构建全部模糊人脸样本图像的近邻图来估计人脸特征分布的几何结构,然后将其作为正则化项整合到模糊人脸识别的目标函数中,从而获得更精确的人脸特征投影矩阵。仿真实验结果表明,利用改进算法进行模糊人脸识别,能够提高识别的准确率和效率,效果令人满意。