文章-世纪中文出版社

魏荣耀1 鲍士兼2 赵成林1 许方敏1 《无线电研究》 2020年7期

摘要:

针对真实视频流中的噪点、不可控的光照、人脸角度的偏转和面部遮挡及连续的人脸移动对人脸检测算法的准确性和实时性有很大影响的问题,提出一种结合卡尔曼滤波器与三级级联多任务级联卷积网络(MTCNN)深度学习网络的改进算法。该算法假设视频中人脸的运动是线性运动,通过卡尔曼滤波器预测下一帧中人脸中心点的位置,根据预测中心点位置向MTCNN网络提供下一帧推荐的检测区域,在下一帧中输入推荐区域,利用MTCNN的R-net和O-net进行再检测。通过实验验证,该算法相比原算法和其他算法在加噪情况下,保持准确率的同时提高了检测速率。

一种基于人脸识别的课堂教学监控系统下载：52 浏览：430

王昌海申红雪张王卫孙玉胜王博《软件工程研究》 2020年1期

摘要:

设计并开发了一款基于人脸识别的课堂教学监控系统,该系统通过识别学生上课的表情信息,分析课堂教学情况。首先提出一种基于图像递归切割和OpenCV的人脸检测方法,以提高人脸检测召回率;然后使用百度AI开放平台的在线接口识别人脸表情信息,并将信息插入数据库;最后根据学生表情信息分析低头率、活跃度等课堂情况。实际部署测试后分析了系统的运行效果及时间消耗,结果表明该系统可有效监控课堂教学情况。

基于推荐应用的盲参考自拍图像质量评价下载：67 浏览：370

靳佳佳李福翠邵枫《数据与科学》 2018年9期

摘要:

本文除了对自拍图像的各种失真进行评价之外还加入了美学元素-布局的评价。我们提出了一种基于推荐应用的盲参考自拍图像质量评价,结合多重特征将自拍图像分为质量优和质量差两类,并推荐质量差的图像重新拍摄。首先收集了1000张自拍图像,从中选取具有代表性的866张自拍照构建数据库,然后分别针对图像的自然度、局部亮度、结构布局进行主观评价,接着采用多种特征训练质量分数的IL-NIQE评价自然度(清晰度)好坏、基于人脸检测评价局部亮度好坏、基于人脸定位评价结构布局好坏,再根据决策树决策机制得出自拍图像的整体质量。最后采用受试者工作特征曲线/接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve)—ROC曲线对提出的算法性能进行分析评价。实验结果表明该评价方法:AUC达90.83%,特异度达92.79%,灵敏度达86.12%。

面向活体人脸检测的时空纹理特征级联方法下载：69 浏览：370

甘俊英翟懿奎项俐曹鹤何国辉曾军英谭海英邓文博《人工智能研究》 2019年5期

摘要:

为了解决身份认证中的安全问题,通常采用活体人脸检测方法.为提高活体人脸检测的鲁棒性,文中提出时空纹理特征级联方法.首先采用局部二值模式(LBP)计算韦伯局部描述符(WLD)的差分激励,利用Prewitt算子计算WLD的方向角,提取时空域的纹理特征.再将3个正交时空平面XY、XT、YT的纹理特征直方图进行级联,得到动态纹理特征即时空纹理级联特征,并对真实人脸和伪装人脸做出判定.在公开活体人脸数据库上的实验表明,相比现有主流局部纹理特征方法,文中方法识别率更高.

面向活体人脸检测的时空纹理特征级联方法下载：64 浏览：465

甘俊英翟懿奎项俐曹鹤何国辉曾军英谭海英邓文博《人工智能研究》 2019年4期

摘要:

为了解决身份认证中的安全问题,通常采用活体人脸检测方法.为提高活体人脸检测的鲁棒性,文中提出时空纹理特征级联方法.首先采用局部二值模式(LBP)计算韦伯局部描述符(WLD)的差分激励,利用Prewitt算子计算WLD的方向角,提取时空域的纹理特征.再将3个正交时空平面XY、XT、YT的纹理特征直方图进行级联,得到动态纹理特征即时空纹理级联特征,并对真实人脸和伪装人脸做出判定.在公开活体人脸数据库上的实验表明,相比现有主流局部纹理特征方法,文中方法识别率更高.

基于双特征的改进型AdaBoost人脸检测算法下载：59 浏览：452

张均叶庆卫《天线研究》 2020年3期

摘要:

针对传统AdaBoost算法在单特征分类器训练时耗费时间长、弱分类器质量低的问题,本文提出一种基于双特征的改进型AdaBoost分类检测算法。首先,通过粒子群寻优算法(PSO)搜寻最优的两个特征,以及两特征对应的阈值,形成双特征型弱分类器。接着将弱分类器组合成强分类器,最后在MATLAB软件中利用MIT人脸数据库进行仿真实验,结果表明本文基于双特征的分类器性能优于单特征分类器。

	在线客服
	客服电话：400-188-5008
	客服邮箱：service@ccnpub.com
	投诉举报：feedback@ccnpub.com

	在线客服：：点击联系客服
	联系电话：：400-188-5008
	客服邮箱：：service@ccnpub.com
	投诉举报：：feedback@ccnpub.com