人脸识别工作简报范文共15篇

1、Word 人脸识别工作简报范文共15篇人脸识别工作简报范文 第一篇 人脸识别，特指利用分析比较的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术讨论领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。 中文名 人脸识别技术 实 质 输入的人脸图象或者视频流 讨论领域 热门的计算机技术讨论领域 技 术 生物特征识别技术 1基本介绍 2技术原理 人脸识别内容 人脸的识别过程 3分析算法 4功能模块 人脸捕获与跟踪功能 人脸识别比对 人脸的建模与检索 真人鉴别功能 图像质量检测 5基本方法 6技术细节 7优缺

2、点 人脸识别优点 人脸识别的弱点 8技术应用 9应用前景 人脸识别工作简报范文 其次篇 人脸识别总结 一、概述 二、讨论领域 1、身份验证领域：通过人脸识别技术来推断和鉴别当前用户是否合法或者具备相应的功能权限，例如2022年北京奥运所采纳的人脸识别系统。 2、智能视频监控领域，例如车站安装智能监控系统,该系统中加入了人脸识别技术以捕获人群中的可疑罪犯。 3、人机交互领，例如人脸面部为视觉系统供应了最为主要的特征信息。 三、人脸识别方法及其算法 （一）方法分类 90年月中后期,消失了一种基于动态连接结构(Dynamic Link Architecture)的弹性图匹配(Elastic Grap

3、hMatching)识别方法。 90年月末支持向量机被应用到人脸识别技术中。 （二）流行算法 主要分为：等距离映射_(Isometrical Mapping,简称 ISOMAP)、局部线性嵌入(Locally LinearEmbedding,简称LLE、拉普拉斯算子特征映射(Laplacian Eigenmaps)、拉普拉斯脸(Laplacianface)方法。基于拉普拉斯Belkin M等提出局部投影(LPP)方法。近期算法包括： 基于稀疏表示的人脸识别方法(Sparserepresentation recognition, SRC)针对此识别方法还消失了较多的改进模型,典型的有 基于Gab

4、or的稀疏表示 基于Metaface的稀疏表示等 （三）难点 1、人脸图像的成像条件包括较大的随机性：光照变化、姿势变换、表情变化、发 型转变、化妆、以及遮挡等简单条件 2、人脸面部图像的简单的三维结构属性：包括线性结构和非线性结构 3、人脸图像数据的维数问题 4、不同个体间的面部特征的差异性 四、人脸特征提取讨论 （一）人脸特征提取和识别算法分类 基于统计方法 基于几何方法 （二）详细实现 主成分分析(principal component analysis, PCA)是一种典型的数据处理和数据降维方法 Sirovich和Kirby首先讨论人脸降维过程，采纳基于镜像脸的技术 提出了基于PCA

5、表示的特征脸的概念 Fisher线性判别方法也是人工智能和模式识别领域中的重要方法之一 Foley和Sammon提出了基于Sammon最佳鉴别平面的技术 Duchene和Leclercq提 出了针对多类问题的Foley-Sammon最佳鉴别矢量集的求解公式 Turk和Pentland提出了基于特征脸的特征提取方法 Kittler又提出了基于Fisher鉴别准则的提取面部特征方法 Hong和Yang提出了采纳SVD进行特征提取方法 Cheng等改进并提出了一种新的相像性鉴别准则 Liu等提出了基于最佳鉴别广义平面和最佳鉴别广义矢量集的一系列特征提取方法 郭等在此基础上提出了改进的最佳鉴别矢量方法

6、 吴等又改进了广义最佳鉴别矢量方法 基于模型的特征提取方法 Ka等首次提出了主动轮廊线模型(Active Contour Model,ACM), ACM也被称为Snake模型 Lee等提出了一种改进Snake模型的方法,改进方法是由正面和侧面结构化特征来对面部进行特征点定位 基于统计参数化模型的主动外形模型(Active Shape Model, ASM) 优势在于它不仅能有效地定位和提取目标物体的外部轮廓信息,而且能提取目标物体的内部轮廓和外形特征 Cootes等在ASM基础上提出了主动表观模型(Active AppearanceModel,AAM) （三）需要解决的问题 1、依据奇异值分解

7、原理可以得到人脸图像的奇异值向量所在的基空间(矩阵)是由 人脸图像本身打算的。 2、当光照、姿势、表情变化以及遮挡等简单条件下,人脸的表象会产生较大变化, 从而造成人脸识别系统的性能下降。 3、需要构造一种能有效描述目标纹理特性的局部纹理轮廓模型,进一步提高模型的 特征点定位精度。 人脸识别工作简报范文 第三篇 1、我觉得团队介绍的时候应当介绍一下老师，究竟我们的基础还是比较薄弱的吧 老师的介绍（从申请表中摘录的）：发表十几篇科研论文，并且取得很好的成果，获得苏州高校本科生毕业设计优秀指导老师。 2、下面是我找到的素材，我觉得可能会让人感爱好，你看一下能串到你的稿子里么？ （1）心理学家梅尔贝

8、因给出了一个公式： 感情表露=7%的言词+38%的声音+55%的面部表情，通过讨论人脸表情，我们可以大致了解一个人的内心情感。 （2）6种基本情感类别：惊异、恐惊、厌恶、兴奋、生气、哀痛 （3）目前存在的缺陷：特征提取的方法存在一些缺陷；某些表情易于识别，某些表情不易识别，心理学方面的讨论认为，最简单辨认的是欢乐、苦痛，较难辨认的是恐惊、悲伤，更难辨认的是怀疑、怜悯 （4）应用前景：平安领域：表情识别可用于核电站的管理和长途汽车司机等着重强调平安的工作岗位。在岗者一旦消失疲惫、瞌睡的征兆，识别系统准时发出警报避开险 情发生。医疗领域：表情识别还可用于机器人手术操作和电子护士的护理。可依据患者面

9、部表情变化准时发觉其身体状况的变化，避开悲剧发生。电脑嬉戏：假如嬉戏可以依据嬉戏者的喜、怒、衷、乐来做出实时的反应，那么这样的嬉戏确定比那些传统规定好规章的嬉戏更加吸引人。 人脸识别工作简报范文 第四篇 语音识别技术的原理和应用 语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。 音频二维码 音频二维码技术 音频二维码技术采纳仿生学技术，利用声音实现文件的快速传输。采纳跨平台的技术，实现手机、电脑、智能机

10、顶盒等智能设备间的图片、文字、链接的传输。音频二维码技术能在肯定程度上取代图像二维码、近磁场传输和蓝牙等技术。 2022年底蛐蛐儿创始人朱连兴开发了一套音频二维码的引擎，名字叫蛐蛐儿SDK。在朱连兴推出了蛐蛐儿SDK之后，音频二维码的开发也变的比以前更加快速和简洁。蛐蛐儿通过声音传输的不是文件，而是在发送端生成一个四位的二进制数。这四位二进制数是待发送文件的ID。发送端向接收端发送的其实只是上述生成的ID。发送端在向客户端发送ID的同时向云端发送ID和数据。在接收端接收到ID后，通过该ID向云端猎取对应的数据。 音频二维码应用 音频二维码的应用特别广泛。音频二维码通过声音传递信息。广播和电视也

11、通过声音传递信息。假如结合音频二维码技术和广播电视技术，将使二者相得益彰。音频二维码可以使广播电视用户不再是单一的受众，也是参加者。通过音频二维码可以让用户的手机等终端设备接入电视屏幕或者广播。用户在观赏电视节目或者收听广播节目的同时，也可以通过手持终端参加节目互动环节。这会在给用户带来更好体验的同时，拉动广播电视行业的收视率和收听率。 例如在非诚勿扰的节目播放结束时，孟非不需要说那么长的一串话让观众知道如何来报名参与非诚勿扰，只需要说“欢迎在听到嘀声后报名参与非诚勿扰”就可以了。观众的终端在听到嘀声后解析相应的内容，猎取到报名所需要的电话号码和电子邮箱。观众可以任选一种进行报名。这样观众再也

12、不需要拿笔和纸去记录这些信息了。 观众在观看好享购频道的时候，在一个节目结束的时候插入一个声音。观众的手机在听到这个声音后自动解析购买此商品的号码，用户按拨号键就可以直接购买自己想要的商品。使用了音频二维码技术，用户便从对着电视屏幕记录购买号码中解脱出来了。 不像电视技术同时通过声音和画面来传递信息，广播技术只能通过声音来传递信息。所以在广播行业中，尤其需要其它的手段让听众接收信息。在这个需求下，音频二维码技术变得尤为重要。 人脸识别工作简报范文 第五篇 人脸识别技术是什么原理 1面像识别原理 2、1、1面像识别技术概述 面像识别是近年来随着计算机技术、图象处理技术、模式识别技术等技术的快速进

13、步而消失的一种崭新的生物特征识别技术。生物识别技术是依靠人体的身体特征来进行身份验证的一种高科技识别技术，犹如人的指纹、掌纹、眼虹膜、DNA以及相貌等人体特征具有人体所固有的不行复制的唯一性、稳定性、无法复制一样，不易失窃或被遗忘。由于每个人的这些特征都不相同，因此利用人体的这些独特的生理特征可以精确 地识别每个人的身份。 面像识别技术包含面像检测、面像跟踪与面像比对等课题。面像检测是指在动态的场景与简单的背景中推断是否存在面像并分别出面像，面像跟踪指对被检测到的面像进行动态目标跟踪，面像比对则是对被检测到的面像进行身份确认或在面像库中进行目标搜寻。 上述方法在实际系统中也可综合采纳。 面像跟踪一般采纳基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法，另外，肤色模型跟 踪也不失为一种简洁有效的手段。 面像比对从本质上讲是采样面像与库存面像的依次比