融合全局和局部特征的人脸识别

人脸识别综述1引言人脸识别技术的研究始于20世纪50年代，当时的研究人员主要涉及的是社会心理学领域；最早AFR （Auto Face Recognition）的研究论文见于1965年陈（Chan）和布莱索（Bledsoe）在Panoramic Research Inc•发表的技术报告。

近年来，人脸识别研究得到了诸多研究人员的青睐，涌现出了诸多技术方法。

尤其是1990年以来，人脸识别更得到了长足的发展。

几乎所有知名的理工科大学和主要IT产业公司都有研究组在从事相关研究。

人脸识别研究的发展叮分为以下三个阶段：第一阶段（1964年~1990年）。

这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征（Geometric feature based）的方法。

第二阶段（1991年~1997年）。

这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics （现为Identix）的Facelt系统。

美国麻省理工学院（MIT）媒体实验室的特克（Turk）和潘特（Pentland）提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别方法。

第三阶段（1998竿现在）。

FERET' 96人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。

因此，光照、姿态、表情、遮挡问题逐渐成为研究热点。

人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。

国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用，人脸识别技术的研究对模式识别，人工智能，计算机视觉，图像处理等领域的发展有巨大的推动作用。

人脸识别问题可以定义成：输入（查询）场景中的静止图像或者视频，使用人脸数据库识别或验证场景中的一个人或者多个人。

2021学年第二学期城区期中教学质量检测八年级语文试题卷考生须知：1、本试卷分试题卷和答题卷两部分，满分120分，考试时间为120分钟。

2、答题前，必须在答题卷的左边填写校名、班级、姓名、座位号。

3、所有答案都必须写在答题卷标定的位置上，务必注意试题序号和答题序号相对应。

一、积累（20分）班级开展主题为“阅读经典，传承文化”的综合性学习活动，请你完成下列任务。

小语说：阅读经典的过程就是与先贤对话、与智者神交的过程。

品读隽．（）永深刻的学术著作，沐浴字里行间弥散的理性光辉，我们能领略历代硕儒的宏博哲思，为我们晦暗的思想注入光亮；品读大师的文学作品，浸润其中，含英咀华，我们能获得人生的启迪和向美而生的力量。

阅读，为我们打开一扇大门，吸引我们探寻斑斓的世界。

小文说：听了你讲的话，我想起了我们一起学习那些经典课文的过程。

在江南赵庄jiǎo□洁的月光下我们和迅哥儿同看一台好戏；在黄土高原上，我们感受了一场不容束缚、不容羁绊、不容闭塞．（）的震hàn□人心的安塞腰鼓……一幅幅民俗风情画卷，都在我们眼前一一展现。

1．根据拼音，在词语空缺处填写汉字。

（2 分）（1）jiǎo□洁（2）震hàn □2．给语段中加点的字选择正确的读音。

（2 分）（1）隽．（）永（A．juàn B．jùn）（2）闭塞．（）（A．sāi B．sè）3．下列语句中加点成语使用有误的一项是（）（3分）A.冬天来了，各种虫儿销声匿迹．．．．，大地开始进入冬眠期。

B.山外有山，人外有人。

我们不能目空一切．．．．，自恃强大。

C.在老师讲解完这道数学题后，我有一种大彻大悟．．．．的感觉。

D.班长很好强，他不希望自己比别人慢，所以做事情总是一马当先．．．．。

4．古诗文默写（7分）小杭最爱阅读古诗文，认为诗文最寄情。

“①，②，有良田、美池、桑竹之属”，这是陶潜对美好生活的向往之情；“关关雎鸠，在河之洲。

浙江省舟山市南海实验初中2022-2023学年九年级暑假自主学习反馈语文试题卷温馨提示：①坚持背默读写是学好语文的不二法门：本次测试，只是对假期作业完成情况的检测，勤勉的孩子肯定收获满满。

②本卷共8页，三大题，共19小题。

考试时间120分钟，满分120分（含卷面分3分）。

一、背背默默，积淀语文素养。

（20分）1．阅读下面的文字，完成题目。

（6分）扶植年轻人我觉得是一种历史的cháo（）流，当然我们要创造条件，就是把他们推到须求刺激的风口浪尖上。

在这方面我们要创造一切条件让年轻人能够出成果，特别要反对马太效应，尤其在中国，我觉得在中国论资排辈的势力还是有的，崇尚名人，什么都要挂一名人的头衔，签定会的时候挂一个院士，其实院士并不了解那个具体领yù（），我们打破这种风气是需要努力的。

（1）给文段中加下划线字注音。

崇尚______头衔_______（2）根据拼音写汉字。

cháo________流领yù________（3）文段中有两个错别字，请指出并改正。

________改为_______________改为________2．下面是“生命的追寻”诗词朗诵会的开场白，请你补全。

（10分）同学们，风平浪静的海面上，每个人都是领航员。

但是，只有阳光而无阴雨，那就不是真实的人生。

好友相别，有“此地一为别，（1）______”（李白《送友人》）的感伤；恋人相思，有“纵我不往，（2）______”（《诗经·郑风·子衿》）的孤独；文人遭贬，有“拣尽寒枝不肯栖，（4）______”（苏轼《卜算子·黄州定惠院寓居作》）的悲戚：贤者求仕，有“（3）______，端居耻圣明”（孟浩然《望洞庭湖赠张丞相》）的苦楚。

然而面对别离，可将缺憾置于广表时空，以期豁达。

如王勃“（7）______，（8）______（《送杜少府之任蜀州》）；面对失意，可将郁愤置于生命长河，以期忠贞。

人工智能技术在人脸识别中的应用研究近年来，随着人工智能技术的发展，人脸识别技术得到了越来越广泛的应用。

人脸识别技术是一种基于人脸图像模式识别的生物识别技术，具有高精度、快速、无接触等优点，被广泛应用于安防、金融、医疗等领域。

本文以人工智能技术在人脸识别中的应用研究为主题，探讨其发展现状、应用和挑战。

一、发展现状人脸识别技术是人工智能技术研究领域中的重要分支之一，随着计算机视觉和模式识别技术的发展，人脸识别技术也得到了快速的发展。

以深度学习为代表的人工智能技术成为了人脸识别技术的重要支持，也使得人脸识别技术在准确性、速度等方面取得了长足的进步。

在算法方面，传统的人脸识别算法主要基于局部特征、全局特征或组合特征等。

而现在，人脸识别技术的关键在于数据和算法的拟合。

目前，基于深度学习的人脸识别算法特别受到关注，如FaceNet、ArcFace、Center Loss等。

这些算法在不同的数据集上都展现了优越的表现。

在硬件环境方面，智能手机、物联网以及云计算技术的普及，使得人脸识别技术的硬件设备不断优化，例如人脸识别门禁系统、人脸支付系统等。

二、应用随着人脸识别技术的发展，其应用范围也日益扩大，深入到各个领域。

以下是目前几个应用领域：1. 安保检测人脸识别技术被广泛用于安保检测，例如公安局的刑侦解决方案，社区门禁系统，机场的安检系统等。

传统的手动认证和指纹识别方式不能面对大数据量的安全问题，而人脸识别技术可以利用智能相机捕捉人脸信息，快速准确地识别人员身份，从而降低安全风险。

2. 金融支付人脸识别技术也被广泛应用于金融支付领域。

智能ATM可以利用人脸识别技术升级现有的取款方式，免去了输入密码或银行卡的繁琐流程。

现在，人脸支付不仅在中国，甚至在全球范围内成为了重要的支付方式。

3. 医疗领域人脸识别技术在医疗领域也有广泛的应用，如病人身份识别、手术室安全管理、病人快速诊断等。

在疫情期间，人脸识别技术在医院和机场得到了广泛应用，可以快速地完成疫情排查和人员追踪。

上海交通大学中远距离人脸检测与识别系统本项目为人脸识别行业新技术，也是人脸识别行业未来的发展方向。

随着人脸检测与识别算法研究的深入和安全敏感场合对自动身份识别系统的迫切要求，基于视频的中远距离人脸检测与识别技术逐渐成为一个新的研究热点，其潜在的应用领域包括安全敏感场合的大范围监控（如小区、银行、机场等），作为法律根据辅助破案，智能监控系统等。

此外，还可以应用到非安全领域，例如利用商场大堂的监视系统自动识别VIP用户，统计当天光顾的客户数量等。

远距离条件下的视频场景通常比较复杂，表现为背景多变、光照不受控制、监控摄像头距离观测人脸较远，使得视频图像中的人脸区域面积较小，分辨率低，难于进行人脸识别，因此中远距离人脸识别是视频人脸识别应用中最具挑战性的形式之一。

本系统通过安装长焦摄像机采集实时画面，将画面传送至人脸识别主机后，由软件分析人脸数量及位置，最终将归一化后的人脸图片送入数据库进行比对，输出识别结果，只要画面中出现疑似库中设定的特殊人员，即发出报警或提示信息，交由值守人员处理。

该系统主要是针对包含人的运动图像序列进行分析处理，整个系统基本上可以分为视频采集模块、用户注册模块和人脸识别模块这三大模块，先进的人脸识别算法和图像预处理机制可以有效解决远距离条件下的视频场景背景多变、光照不受控制、视频图像中的人脸区域分辨率低等困难，并可以对多路摄像头监控范围内的多个人脸同时进行自动检测、跟踪和识别。

该系统特别适用于高危险人物的察觉和控制，对于人流量巨大且出入人员身份不确定的公共场所，这样的系统可以非常主动实时地对进出人员进行管理，从而提高整个公共区域的安全反恐等级。

技术创新点:1）采用独特的图像处理机制，有效提高中远动态视频序列情况下的识别率：在拍摄动态视频时，摄像头通常架设环境各异，光照跨度很大，截取人脸图像差异显著，因此，本系统采用一种特殊的光照预处理方法，使不同光照下归一化的人脸图像具有清晰的特征，极大地提高实际系统对光照的适应性。

优化双线性ResNet34的人脸表情识别目录一、内容描述 (2)1. 研究背景及意义 (3)2. 国内外研究现状 (4)3. 本文研究目的与贡献 (5)二、人脸表情识别技术概述 (6)1. 人脸表情识别技术定义 (7)2. 人脸表情识别技术流程 (8)3. 人脸表情识别技术挑战 (9)三、双线性ResNet34模型介绍 (10)1. ResNet模型概述 (11)2. 双线性模型在人脸表情识别中应用 (12)3. ResNet34模型特点 (13)4. 双线性ResNet34模型结构 (14)四、优化双线性ResNet34模型策略 (16)1. 数据预处理优化 (17)2. 模型结构改进 (18)3. 训练方法优化 (19)4. 超参数调整 (20)五、实验设计与结果分析 (21)1. 实验数据集 (23)2. 实验环境搭建 (24)3. 实验设计思路 (25)4. 实验结果分析 (26)5. 错误分析与解决方案 (28)六、模型评估与对比 (29)1. 评估指标 (30)2. 与其他模型对比 (31)3. 模型的优缺点分析 (32)七、人脸表情识别技术应用与展望 (33)1. 人脸表情识别技术在生活中的应用 (34)2. 人脸表情识别技术未来发展趋势 (35)3. 挑战与解决方案 (36)八、总结与未来工作 (37)1. 研究工作总结 (38)2. 未来研究方向与展望 (39)一、内容描述随着深度学习技术的不断发展，人脸表情识别作为计算机视觉领域的一个重要分支，在社交互动、情感分析、安全监控等方面具有广泛的应用前景。

传统的人脸表情识别方法在处理复杂表情和姿态变化时仍存在一定的局限性。

为了解决这些问题，本文提出了一种优化双线性ResNet34的人脸表情识别方法。

该方法首先对ResNet34进行改进，采用双线性卷积代替传统的逐点卷积，以提高特征的提取能力。

双线性卷积能够更好地捕捉到图像中的局部细节信息，同时具有较强的平移不变性，有助于提高模型的鲁棒性。

基于局部特征Gabor小波的BP神经网络的人脸识别摘要人脸识别是自动识别领域的一个研究重点。

本文提出了基于gabor小波局部特征的bp神经网络的人脸识别算法。

该方法在保留了gabor小波符合人眼的生物特征性的基础上，融合了神经网络的强大学习能力。

该方法采用局部gabor小波特征作为神经网络输入，最后采用改进的bp神经网络对样本分类，用orl标准人脸库进行实验，结果数据表明，该算法在提高准确率和减少计算时间方面具有实用价值。

关键词人脸识别；gabor小波；小波网络；神经网络；特征抽取中图分类号tp39 文献标识码a 文章编号 1674-6708（2012）58-0183-020 引言随着信息技术的发展，人脸识别因在公安、身份验证、安全验证系统、医学、考勤系统等各方面的巨大应用前景而成为当前人工智能和模式识别领域的研究热点。

人脸识别是指利用摄像头捕捉人的面部图片，利用计算机分析比较人脸的生物特征来进行身份识别。

虽然人类能够轻易识别出人脸和表情，但是人脸机器识别却是一个难度极大的课题[1]。

基于gabor小波弹性图匹配算法作为一种有效的人脸识别方法，虽然方法简单，但是实现复杂、计算量大、耗时多，本文提出了一种改进的基于局部特征gabor小波的bp神经网络方法，此方法避免了弹性如匹配算法的高计算量，神经网络由于学习和记忆能力，提高了算法容错性。

本文采用gabor小波特征空间作为神经网络输入空间，然后使用神经网络作为分类器。

1 基于局部特征的gabor小波1.1 gabor滤波器数组二维图像的离散gabor 变换的定义见文献[4]，对特征点图像模板进行离散gabor 变换的gabor核函数如下：式中参数描述三角函数的波长,参数描述小波的方向性。

依david s. bolme 的取值对人脸图像的处理间隔4 个像素,即分别取{4 , ,8, , 16}；对的取值从0到π的区间分别取{0 ,π/ 8 ,2π/ 8 ,3π/ 8 ,4π/ 8 ,5π/ 8 ,6π/ 8 ,7π/ 8}共8个方向,π到2π区间的方向性由于小波的奇偶对称性而省去。

基于多特征融合的人脸识别算法苏饶;李菲菲;陈虬【摘要】针对局部二值模式描述子提取的纹理信息以及梯度幅值量化算子提取的边缘特征无法有效且全面地描述人脸信息的问题,文中提出一种基于马尔可夫稳态特征模型的多特征融合算法.首先,将通过GMQ算子提取的边缘特征以及通过LBP 描述子提取的纹理特征分别与马尔可夫稳态特征模型进行融合,然后再将两者进行有效地线性加权融合.最后,在ORL数据集上进行的实验显示,文中提出算法的识别精度可达到95.83％.与单一的特征提取算法以及常见的人脸识别算法对比结果表明了该方法的有效性.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2019(032)007【总页数】6页(P43-48)【关键词】人脸识别;局部二值模式;梯度幅值量化;马尔可夫稳态特征;线性加权融合;ORL数据集【作者】苏饶;李菲菲;陈虬【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TP391.41人脸识别是一项基于人体生物特征的身份鉴别方法，主要涉及模式识别、图像处理、计算机视觉、心理学及生理学等多个交叉学科。

人脸识别已被应用于信息处理、行政执法、支付安全等领域，但由于其易受到光照、姿态及物体遮挡等复杂环境的影响，其识别性能还需要进一步完善。

人脸识别包括图像预处理、特征提取、匹配和识别等步骤。

其中特征提取主要包含全局特征及局部特征。

全局特征提取常用的方法包括：主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)[1]、线性判别分析(Linear Discriminant Analysis，LDA)[2]以及独立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)[3]等，旨在将高维的图像特征映射到低维子空间中，以表现出人脸的整体轮廓。