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基于正交视图的多姿态人脸识别算法
刘志镜;夏勇;李夏忠
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2004(21)3
【摘要】针对传统基于多视图的多姿态人脸识别方法的缺陷,即需要对每个人脸拍摄多个视图为前提条件,提出了基于正交视图的多姿态人脸识别技术,首先根据特定人的正交视图建立出特定人的3D模型,然后将3D模型进行任意角度的投影产生出多姿态人脸图像,然后基于该正交视图和生成的多姿态图像进行多姿态人脸识别。
实验结果表明该算法识别的正确率远高于基于单前视图的算法。
【总页数】5页(P11-15)
【关键词】多姿态人脸识别算法;正交视图;计算机视觉;模式识别;人脸图像;形状特征;纹理映射
【作者】刘志镜;夏勇;李夏忠
【作者单位】西安电子科技大学计算机信息应用研究中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于正投影视图的多姿态人脸识别算法 [J], 武芒;王燕;刘志镜;李夏忠
2.基于单视图的多姿态人脸识别算法 [J], 朱长仁;王润生
3.一种新的基于单视图的多姿态人脸识别方法 [J], 赵明华;莫瑞阳;石争浩;张飞飞
4.基于单视图的多姿态人脸识别算法 [J], 梁飞翔
5.一种基于单视图的多姿态人脸识别算法浅述 [J], 宋进;欧海宁
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基于深度学习技术的人脸识别算法研究随着科技的不断进步和人们对便捷生活的需求，人脸识别技术已经被广泛应用于各种领域，例如人脸解锁、人脸支付、人脸考勤等等。
而其中最核心的技术便是人脸识别算法。
目前，基于深度学习技术的人脸识别算法已经成为主流，并且在准确度和稳定性上都有了极大的提升。
一、人脸识别算法的基本原理人脸识别算法主要包含三个步骤：人脸检测、人脸对齐、人脸识别。
其中，人脸检测指的是在一张图像中检测到可能存在的人脸位置；人脸对齐是将检测到的人脸进行对齐，使得不同姿态、光照下的人脸能够比较精确地在同一平面上；人脸识别则是基于人脸的特征向量进行比对和识别。
其中，深度学习技术在人脸识别中扮演了至关重要的角色。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，通过对大量数据进行训练，可以让计算机自动学习和提取数据中的特征。
在人脸识别领域，深度学习技术通过构建卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，不断优化人脸识别算法的准确性和稳定性。
二、基于深度学习的人脸识别算法的优缺点相对于传统的人脸识别算法，基于深度学习技术的人脸识别算法具有以下优点：1. 鲁棒性更强：基于深度学习的算法对光照、姿态、遮挡等因素的鲁棒性更强，同时也不容易受到攻击和欺骗。
2. 准确性更高：由于深度学习算法能够自动提取并学习图像中的特征，因此可以得到更为准确的人脸匹配结果。
3. 处理速度更快：基于深度学习的人脸识别算法可以借助GPU等技术进行加速，处理速度更快。
而基于深度学习的人脸识别算法同样存在一些不足之处，比如：1. 数据要求高：深度学习的训练需要大量的数据，而且数据质量也会影响算法的准确性。
2. 隐私问题：由于人脸识别技术的应用范围很广，大量的人脸数据会涉及到隐私问题，因此需要加强人脸数据的保护。
三、当前主流的深度学习人脸识别算法目前，几款主流的基于深度学习的人脸识别算法包括：1. DeepFace：由Facebook于2014年提出，这个算法采用了神经网络模型和3D面部重建等技术，准确率达到了97.35%。
人脸识别原理及算法人脸识别是一种基于人脸特征信息进行身份识别的技术，它可以通过摄像头捕捉到的人脸图像来进行识别和验证。
在现代社会，人脸识别技术被广泛应用于安防监控、手机解锁、人脸支付等领域，其原理和算法也备受关注。
人脸识别的原理主要包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和特征匹配四个步骤。
首先是人脸检测，即从图像中检测出人脸的位置和大小，通常使用的是基于机器学习的人脸检测算法，如Viola-Jones算法和深度学习算法。
接下来是人脸对齐，即将检测到的人脸进行标准化处理，使得人脸在图像中的位置和角度一致，这可以提高后续特征提取的准确性。
然后是特征提取，通过对人脸图像进行处理，提取出具有代表性的特征信息，如人脸的轮廓、眼睛、鼻子等特征点，常用的特征提取算法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
最后是特征匹配，将提取到的人脸特征与数据库中存储的特征进行比对，确定是否匹配，从而实现人脸识别的功能。
在人脸识别算法方面，目前主要有基于传统机器学习的算法和基于深度学习的算法两种类型。
传统机器学习算法包括支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等，这些算法在人脸识别中取得了一定的成果，但在复杂场景下的识别效果有限。
而深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN），在人脸识别领域取得了巨大的突破，其通过多层次的特征提取和抽象学习，能够更准确地识别人脸，同时对光照、姿态等因素具有一定的鲁棒性。
除了算法，人脸识别技术还面临着一些挑战，如隐私保护、数据安全、误识别率等问题。
针对这些挑战，人们正在不断探索和研究，希望能够进一步完善人脸识别技术，提高其准确性和安全性。
总的来说，人脸识别技术凭借其便捷、高效的特点，已经成为当今社会中不可或缺的一部分。
随着科技的不断进步和发展，人脸识别技术也将会不断完善和改进，为人们的生活带来更多便利和安全保障。
基于QR分解的正则化邻域保持嵌入算法翟冬灵;王正群;徐春林【摘要】针对训练样本不足时,对数据的低维子空间估计可能会产生严重偏差的问题,提出了一种基于QR分解的正则化邻域保持嵌入算法.首先,该算法定义一个局部拉普拉斯矩阵保留原始数据的局部结构;其次,将类内散度矩阵的特征谱空间划分成三个子空间,通过倒数谱模型定义的权值函数获得新的特征向量空间,进而对高维数据进行预处理;最后,定义一个邻域保持邻接矩阵,利用QR分解获得的投影矩阵和最近邻分类器进行人脸分类.与正则化广义局部保持投影(RGDLPP)算法相比,所提算法在ORL、Yale、FERET和PIE库上识别率分别提高了2个百分点、1.5个百分点、1.5个百分点和2个百分点.实验结果表明,所提算法易于实现,在小样本(SSS)下有较高的识别率.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2016(036)006【总页数】6页(P1624-1629)【关键词】图嵌入;正则化;局部拉普拉斯矩阵;邻域保持嵌入;OR分解【作者】翟冬灵;王正群;徐春林【作者单位】扬州大学信息工程学院,江苏扬州 225127;扬州大学信息工程学院,江苏扬州 225127;北方激光科技集团有限公司,江苏扬州 225009【正文语种】中文【中图分类】TP391.4人脸识别技术是人机交互和视频监控的研究热点之一。
经过近几十年的研究，许多国内外学者提出了各类子空间分析法(Subspace Analysis Method, SAM)[1]在模式识别领域中取得了较多的成就。
然而，如何设计一个合理可靠的降维技术仍是一个开放性问题。
当人脸图像位于一个高维空间时，直接对人脸图像处理往往会遇到维数灾难问题[2]，计算的复杂度较高。
而且，一个高维的数据往往含有大量的冗余信息和噪声，这些都不利于分类。
因此，基于图嵌入的降维技术是提高算法泛化能力的有效途径之一，是一个重要的研究课题。
降维的目的是在提取有效特征的同时减少鉴别信息的丢失。
