优秀研究生学位论文题录展示人脸识别中特征提取方法的研究专　业: 电路与系统关键词: 飞廉 提取物 抑菌活性物质 结构鉴定分类号: TP3　
O24形　态: 共 134 页　约 87,770 个字　约 4.198 M内容阅　读: 内容摘要特征提取是人脸识别的关键技术，其优劣直接影响到整个人脸识别系统的性能。其中，基于Fisher准则的线性鉴别分析(LDA)是特征提取中最为经典和广泛使用的一种方法，它以模式数据的可分性为目标，寻找最佳鉴别矢量使类内离散度最小的同时，类间离散度达到最大。但作为一种基于统计的代数特征提取技术，传统LDA在小样本情况下会碰到2个实际问题：一是分布矩阵“奇异性”问题；二是分布矩阵估计误差问题。最近的FRVT2006测试结果表明：在受控和配合的观测条件下，目前最好算法的识别率相比FRVT2002有了一个数量级以上的提高，已超过人类本身的识别能力。但是，在非控制和非配合条件下识别率却将近有一个数量级的下降。这些影响识别性能的非控制因素很多如：光照变化、姿态、表情等等，其中光照变化的影响尤其明显，如何提取对这些因素鲁棒的特征仍是一个极具挑战性的问题。本文的工作紧紧围绕克服上述3个问题而展开，并提出了有效的解决方案，主要贡献总结如下:1.综述了各种基于LDA的扩展方法在小样本情况下，传统LDA由于类内离散矩阵Sw的奇异性而无法计算。近年来提出了许多LDA扩展方法，如克服奇异性问题的方法：Fisherfaces、直接LDA、零空间LDA、正交LDA等，和降低估计误差问题影响的方法：扰动LDA法、双空间LDA、三空间正则法等。本文详细介绍了这些扩展方法，并作了一定的分析。2.理论分析了各种克服奇异性问题的LDA扩展方法之间的关系和特性从代数理论层面分析了各种LDA扩展方法之间的关系和特性，并得出结论如下：GSVD-LDA等价于ULDA；DLDA存在理论缺陷，其几乎没利用Sw零空间中的信息，若保留全部的鉴别矢量，DLDA将退化为类问离散矩阵的保留所有非零主成分的PCA，而没利用Sw，在类内数据变化大于类间变化的应用场合(如人脸识别)，从分类意义上讲DLDA并非最优选择的方法。3.研究了降低分布矩阵估计误差影响的方法一些正则方法从类内离散矩阵Sw的特征谱角度出发认为分布矩阵估计误差引起的扰动对小和零特征值区域影响很大，那么，对其进行正则处理可降低分布矩阵估计误差影响，提高算法的稳定性。基于此思想，所研究算法采用了广义Fisher准则函数，以总体离散矩阵St为主要处理对象，将其非零特征空间进行分割并作加权处理，保留了St的小特征值部分中的鉴别信息，降低了分布矩阵估计误差的影响，达到了提高算法稳定性的目的。在PIE人脸库上的实验比较结果也表明其具有兼顾识别精度和计算代价的优点。4.提出了基于多尺度梯度角和LDA的鲁棒特征提取新方法正如在FERET测试和FRVT测试的结果所反映的，光照条件、姿态、表情、噪声等因素对识别性能的影响很大。从频域的角度讲，光照变化一般反映在低频部分，而表情、噪声等因素主要分布在高频部分，本文所提出的多尺度梯度角特征同时具备了小波的局部性、多分辨率特性和梯度角的抑制光照影响优点。在实现上，利用了反对称双正交小波的导数特性，可方便地计算多尺度梯度角。并且与LDA结合，使算法所提取的特征对各种因素的影响更鲁棒、更稳定。在人脸库Yale和YaleB上的对比实验结果表明：该方法不但可以有效抑制光照、表情、噪声等因素的影响，而且识别精度也比其它光照不变特征方法有了较大提高。关键词：自动人脸识别，特征提取，线性鉴别分析，小样本，小波变换，反对称双正交小波，多尺度梯度角全文目录摘要目录图目录表目录1 绪论1.1 人脸识别概念和研究意义1.1.1 人脸识别的一般过程1.1.2 人脸识别的困难和挑战1.1.3 人脸识别的研究意义和应用领域1.2 人脸识别方法综述1.2.1 基于几何特征的人脸识别方法1.2.2 模板匹配法1.2.3 基于统计的方法1.2.4 基于模型的方法1.2.5 基于人工神经网络的方法1.2.6 弹性图匹配方法1.3 人脸特征提取1.4 性能测试和评价1.4.1 主要人脸图像数据库1.4.2 主要评价指标1.4.3 国外测试平台介绍1.5 论文主要工作及组织结构1.5.1 问题的提出1.5.2 论文主要工作1.5.3 论文组织结构2 线性鉴别特征提取2.1 引言2.2 基本概念2.2.1 常用的数学知识和符号表示2.2.2 分布矩阵及其特性2.2.3 主成分分析(PCA)2.2.4 传统线性鉴别分析(LDA)2.3 克服奇异性问题的LDA扩展方法2.3.1 Fisherfaces (PCA+LDA)2.3.2 不相关LDA(Uncorrelated LDA,ULDA)2.3.3 正交LDA(Orthogonal LDA,OLDA)2.3.4 零空间LDA(Null-space LDA,NLDA)2.3.5 鉴别公共矢量(Discriminative Common Vectors,DCV)2.3.6 直接LDA(Direct LDA,DLDA)2.3.7 基于广义奇异值分解的LDA(GSVD-LDA)2.4 本章小结3 小样本下LDA扩展方法的理论分析3.1 引言3.2 小样本下高维数据的一些特性3.3 GSVD-LDA与ULDA的关系3.4 NLDA和OLDA的关系3.4.1 NLDA的特性分析3.4.2 OLDA的特性分析3.4.3 结论3.5 DLDA的理论分析3.5.1 DLDA特性分析已有工作介绍3.5.2 R(S_b)与M(S_w)的关系3.5.3 保留全部鉴别矢量下的DLDA3.5.4 结论3.6 实验比较和讨论3.6.1 仿真结果3.6.2 讨论3.7 本章小结4 分布矩阵估计误差问题的研究4.1 引言4.2 降低估计误差影响的方法4.2.1 数据空间正则方法4.2.2 人脸空间正则方法4.3 稳定鉴别特征提取算法的研究4.3.1 算法设计思想4.3.2 算法实现框架4.3.3 与Fisherfaces和OLDA的关系4.4 实验比较和讨论4.4.1 阈值选择实验4.4.2 仿真结果4.4.3 讨论4.5 本章小结5 鲁棒的鉴别特征提取5.1 引言5.2 光照补偿方法综述5.2.1 基于图像亮度标准化的方法5.2.2 基于光照变化建模的方法5.2.3 基于光照不变特征的方法5.2.4 基于3D形变模型的方法5.3 多尺度梯度角(Multi-Scale Gradient Angle,MSGA)5.3.1 小波理论5.3.2 反对称双正交小波特性5.3.3 方向梯度角对光照的鲁棒特性5.3.4 多尺度梯度角的分析和实现5.4 鲁棒鉴别特征提取算法设计5.5 实验比较和讨论5.5.1 多种人脸表征比较实验5.5.2 光照影响比较实验5.5.3 综合影响比较实验5.5.4 讨论5.6 本章小结6 总结与展望6.1 论文总结6.2 今后工作方向参考文献相似论文,123页,TP332,56
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TP301.6,139页,TP311.52 O224,35页,TP391.41,65页,TP311.131,50页,TP368.1中图分类:
> TP3 > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术其他分类:
> <font color=@ > 数理科学和化学 > 计算数学
& 2012 book.高端大气上档次的人脸识别系统
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高端大气上档次的人脸识别系统
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多功能人脸识别系统设备专业产品，鸿图得艺大量供应
产品名称型号：HTDYRL-A2
产品介绍：
产品功能特点
1.产品为嵌入式网络设备，通过配套的全安全管理平台-USP，可联网控制网点内所有终端设备。
2.产品立足行业方向，元器件选型采用全工业级元器件，保证产品的质量和稳定性，产品重要接线端口均做过流、过压、防反接、防错接的保护设计，不会因系统中附件（如电源、电锁等）的损坏，输出过高电压而对产品造成损坏或执行误动作，确保产品24小时不间断安全稳定运行。
3.采用TI专门针对图像处理的Davinic-6446A工业级图像处理芯片，该芯片具有600MHzDSP核和300MHz的ARM核，既保证人脸识别的流畅性又保证了用户操作使用的方便性和快捷性。
产品真正意义上采用分体式设计，将图像采集，用户交互与后端识别，门控，数据处理完全分离开来。前后端采用控制网线连接，产品使用时，将交互前端安装在用户使用处，而将核心的控制后端安放在安全的保安室或监控室等场所。即使人为破坏，拆卸前端，也无法打开门锁和窃取设备内相关数据，极大的保证了数据和门禁的安全，是真正符合行业安防门禁要求的门禁产品。
5.完善的报警功能，产品支持防拆，敲击，门磁超时，门磁非法开门，用户黑名单，无效权限，胁迫开门等报警功能，可与火警，红外幕帘等报警系统联动。
6.采用公司自主研发的人脸识别专业双摄像头模组，白天/黑夜都可识别，并有补光策略，低照度下识别时彩色图像也清晰可辨，确保识别数据的有效性。
7.服务器所管控的任意一台设备均可以根据不同场合需要配置不同的设备属性，例如：是否开启动态记录、是否需要组合开门、是否开启胁迫报警、是否开启远程加载、是否主动往服务器写入用户信息、是否开启网络功能等，将管理做得到点到位。
8.支持web方式远程查看记录，可由设备直接将记录写入服务器。
9.门点监控，双摄像头模组中的彩色摄像头可以直接接入CCTV系统进行直接观看和录像。
支持Wiegand协议输出，可兼容其他各类门禁控制设备，具备良好的兼容性和易扩展性。
人脸数据分发，通过USP管理平台，可在一台设备上采集所有人脸，然后分发到网络内其他网点人脸识别设备上， 并对每一个用户配置权限，时间段等。
10.实时用户同步，在实时服务器模式下，实时采集的授权用户，可立刻在网点内权限指定的设备上进行识别
11.实时动态记录，本产品是嵌入式网络产品，利用当前的完善的TCP/IP网络实现异地守库，远程控制，远程监视等。网点内任何一台人脸设备的识别事件，报警事件，以及其他一切事件都会发送到USP管理平台进行实时显示，并且可联动报警系统，发送短信/彩信，实现更加立体的安全防护。如下图，实时识别的记录将用户的注册照片和当前用户的识别照片对比显示出来，所有报警事件以醒目的红色字体显示，以便值守人员实时清楚的了解系统状态。
12.组合开门以及组合开门+1模式，此功能针对安全性要求极高的场所，例如金库，枪械库等。每个用户组可设置为两个小组，共计12个用户，12用户可以强制某些用户必须到场，某些用户只需部分(数目可设置)到场的方式，进行组合开门。当+1模式启动时，不但要经过组合开门验证还必须远程管理员确认无误后系统方执行开门动作。
13.可支持防尾随AB门互锁，多门互锁等专业门禁功能。
14.开门方式支持: 进人脸识别+出人脸识别，进刷卡+出人脸识别，进人脸识别+出门刷卡，等多种组合进出验证方式。
15.脱机模式下1:1识别支持6000人(可扩展)，1:N支持200人(可扩展)，记录数20W条(可扩展)，保存3个月通行记录。实时服务器模式下支持人数可超过万人级用户数，百万级记录数。
16.支持1;1和1:N混合使用，具有高权限的200人直接人脸识别，其他用户1:1的方式验证，提高用户的安全性和方便性。
17.USP平台具有完善的权限设定和区域划分功能，具备界面自锁功能（30秒无动作自动锁定），确保后台管理的严密性。灵活的报表输出，实时查询开门记录报表，报警记录报表，操作日志报表等。完善的自动工作计划，自动备份重要数据，自动定时清理数据等。实时监测网点内每一台人脸识别设备的运行状态，报警事件可联动其他报警系统和启动短信、彩信发送模块。
18.支持紧急情况所有联网门点一次性全部开启或者一次性全部锁定功能。
USP可选配考勤功能。
产品性能参数(基本型号)
产品型号 HTDYRL-A2系列
验证模式 人脸识别\卡+人脸\编号+人脸\智能识别模式
识别速度 特征提取：＜10ms，单张人脸特征比对：＜0.002ms
比对并得出结果时间约1s
登记时间 约10s/人
误识率 ＜0.01%
拒识率 ＜0.1%
连接方式 联网使用
用户容量 脱机模式 - 3000人（1:1模式），200以内（1:N模式）200
联网模式-无人数限制（1:1模式）
记录容量 单机＞20万条 联网模式＞200万条
电源输入范围 DC 12V ±15% 5A
前端设备外形尺寸 217 X 123 X 26 mm (长X宽X厚)
后端设备外形尺寸 131 X 202 X 40 mm (长X宽X厚)
重量 约1.6KG
元器件 工业级
LCD显示器规格 3.5TFT屏
键盘 电容式触摸键盘
卡类型 IC/ID卡
外壳 高强度铝合金
时钟 年/月/日/时/分/秒
接口 485\USB\韦根\电锁控制\门磁\辅助输入输出等
光线环境 0-6000Lux
温度适应范围 -25°―55°
相对湿度 20%RH―95%RH
执行标准 Q/OCWF001-2011
以上是高端大气上档次的人脸识别系统的详细信息，由自行提供，如果您对高端大气上档次的人脸识别系统的信息有什么疑问，请与该公司进行进一步联系，获取高端大气上档次的人脸识别系统的更多信息。
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产品类别： 其他门禁考勤器材
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支付宝人脸识别技术是什么？怎么用？
支付宝人脸识别技术是什么？怎么用？
这项支付认证技术由蚂蚁金服与Face++ Financial合作研发，在购物后的支付认证阶段通过扫脸取代传统密码。
& & & 支付宝人脸识别技术是什么？
& & &&3月16日凌晨，在全球最知名的IT和通信产业盛会CeBIT（汉诺威展会）上，马云向德国总理默克尔和中国副总理马凯，演示了蚂蚁金服的Smile to Pay扫脸技术，为嘉宾从淘宝网上购买了1948年汉诺威纪念邮票。
& & &&据支付宝方面介绍，这项支付认证技术由蚂蚁金服与Face++ Financial合作研发，在购物后的支付认证阶段通过扫脸取代传统密码，这意味着，未来可以实现&刷脸支付&。
& & & 人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像头采集含有人脸的图像（视频流），并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，即通常所说的刷脸技术。
& & & 人脸识别主要分四步完成：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取，匹配与识别。其原理和手机上的指纹解锁相似，只不过把指纹变成了脸。由于人脸比指纹等视觉辨识度更高，所以理论上刷脸技术的前景更广阔。
& & & 用户在进行人脸识别时，只需要打开手机或电脑的摄像头，对着自己的正脸进行拍摄即可，在智能手机已经全面普及的今天，这个参与门槛低到可以忽略不计。
& & &&2015支付宝人脸识别功能怎么玩？
& & &&大家都知道现在支付宝可以指纹支付来提高支付安全性，那么支付宝人脸识别功能又如何呢？支付宝人脸识别功能怎么玩？下面希财网小编为大家简单介绍一下。
& & &&按照相关微博的说法，人脸支付的步骤为：
& & &&1、选择产品；
& & &&2、进入支付系统，确认支付后出现扫脸页面；
& & &&3、扫脸（拍照）后台进行认证；
& & &&4、认证成功后显示支付成功。
& & &&支付宝人脸识别功能到底会如何呢？体验过才知道，让我们拭目以待吧！
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