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Retinex的自适应平滑光照不变的人脸识别方法在本文中，我们提出的方法对光照不变人脸识别的基础上发展起来的自适应平滑技术。
由著名的理论，照明一般估计和正常化平滑输入图像的第一和划分为原始输入图像估计。
因此，性能主要取决于如何好，估计光照。
该方法估计的迭代卷积亮度与输入图像的3 *3平滑面膜加权系数结合措施的不连续的每个像素光照。
我们解决了几个额外的概念，其目的是特别适用于人脸图像。
一个新的传导功能的自适应平滑，而另一个是平滑约束更准确地描述真实环境。
这样，我们可以实现一个有效的光照归一化的人脸图像归一化有效甚至强烈的阴影。
该方法的基础上进行人脸数据库，结算饼数据库和应用主成分分析的人脸数据库。
比较结果表明，提出的方法相一致的和可喜的成果，即使在恶劣的照明条件下图像是用来作为训练集。
2008爱思唯尔公司保留所有权利。
关键字：人脸识别光照归一化自适应平滑迭代卷积方法各向异性扩散传导功能平滑约束1、介绍在过去十年中，已取得重大进展，在人脸识别领域。
主成分分析（常设仲裁法院）[ 1]，线性判别分析（激光）[ 2]，判别公共向量（直流电压）[ 3]，等已开发成功的用于人脸识别的产品，其中大多是商业化。
然而，可靠的人脸识别在无约束的环境中，仍有许多工作有待解决的地区。
许多因素影响性能的人脸识别系统，照明是众所周知的是一个最重要的。
例如，环境照明差别很大，在一天的过程中，从一天到另一个，以及室内和室外环境。
此外，强大的阴影从直接光源可以使某些面部特征。
因此，1930光照归一化是一个重大的要求，在人脸识别过程也是一个中心议题是在计算机视觉领域。
近年来，许多方法已经被提出了解决照明问题的人脸识别。
georghiades等人。
[ 4]表明，光锥人面临可近似的低维线性子空间。
因此，一套人脸的图像固定姿势而不同光照条件下可以有效地代表使用照明的锥。
最近，巴斯里和雅可布[ 5]表明，一套图像凸朗伯对象获得各种光照条件下可近似用一条线性子空间，是由九个谐波图像。
深度学习技术在人脸识别中的研究论文深度学习技术在人脸识别中的研究近年来，深度学习技术在不同领域得到了广泛的应用，人脸识别技术是其中之一。
深度神经网络 (DNN) 是一种当前最流行的深度学习技术，可以有效地识别三维立体图像和多个人脸图像，以及较小特征之间的不同。
本文将介绍深度学习技术应用于人脸识别的最新研究进展，包括特征提取，数据标准化，卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 等。
在比较高级的深度神经网络中，利用特征提取的技术可以从图像中提取出精确的特征，进而大大提高识别精度。
比如专门的人脸特征提取算法，它可以检测图像中的面部特征，如眼睛、鼻子、嘴巴、头发等。
此外，数据标准化也是有效的技术，可以将不同尺寸的图像转换成统一风格，以便更好地提取出其内在特征，提高识别精度和准确性。
卷积神经网络 (CNN) 是一种强大的特征提取技术，可以从原始图像中提取出更多的特征，从而提高性能。
此外，CNN 还具有端到端的优势，可以有效地识别图像中的特征，并自动调整参数，减少手动操作。
另一种常见的深度学习技术是循环神经网络 (RNN)，它可以很好地利用连续的序列信息，比如人脸动态变化，有助于识别出噪声或各种遮挡的脸部特征。
综上所述，深度学习技术在人脸识别中取得了巨大的进展，已经成为人脸识别中最有效的方法之一。
特征提取，数据标准化，CNN 和 RNN 等技术可以从图像中提取出更多的有用信息，从而提高人脸识别的精度。
随着技术的不断发展，在未来应用深度学习技术进行人脸识别的方法将会不断发展壮大。
本文介绍了目前深度学习技术在人脸识别中取得的研究进展，总结了特征提取，数据标准化，CNN 和 RNN 等技术的优势及应用，并预测未来技术发展趋势。
未来有关深度学习技术应用于人脸识别的研究会有助于进一步提高人脸识别的精度和效率，推动该领域的发展。
摘要 (1)Abstract (2)前言 (3)第一章人脸识别概述 (5)1.1 生物特征识别技术 (5)1.2 人脸识别技术 (5)1.3 人脸识别的研究背景及意义 (8)1.4 人脸识别理论的发展 (9)1.5 人脸识别的难点 (9)第二章人脸识别的常用算法与分类器介绍 (11)2.1 人脸识别常用方法 (11)2.2 分类器 (13)第三章人脸识别系统的设计及实现 (15)3.1 人脸识别流程 (15)3.2 离线学习和在线匹配 (16)第四章 KL变换和PCA人脸识别方法 (17)4.1 简介 (17)4.2 KL变换和PCA分析 (17)4.2.1 KL变换原理 (18)4.2.2 主成分分析法（PCA） (19)4.3 人脸识别中PCA算法步骤及流程 (22)4.4 实验及结果分析 (23)第五章影响人脸识别的几个因素及人脸数据库介绍 (25)第六章总结与展望 (28)6.1 总结 (28)6.2 展望 (28)参考文献 (30)致谢 (31)附件 (32)摘要生物特征识别技术使用了人体本身所固有的生物特征，与传统的身份识别方法完全不同，具有更高的安全性、可靠性、和有效性，越来越受到人们的重视。
人脸识别技术作为生物特征识别技术的重要组成部分，在近三十年里得到了广泛的关注和研究，已经成为计算机视觉、模式识别领域的研究热点。
人脸识别在公共安全、证件验证、门禁系统、视频监视等领域中都有着广泛的应用前景。
本文是在人脸数据库的基础上做人脸特征提取和识别研究，主要内容如下：（1）对人脸识别研究的内容、相关技术、主要实现方法及发展历程作了详细介绍。
（2）介绍主成分分析法(PCA)、K-L变换，并利用特征脸方法实现了人脸识别。
（3）给出了基于matlab环境的编程及实验结果，并对结果进行分析。
关键词:人脸识别，特征脸，K-L变换，主成分分析作者：侯尚国指导老师：赵勋杰AbstractBiometics,because of using the proper living creature characteristic of human body,is the totally brand new technique different from traditional personal ideniification method and it has the better safety,dependable with the usefulness,and it was payed great attention.Face recongnition is an important component of biometrics and in all kinds of methods,it is also one of the most active and challenging tasks for computer vision and pattern recognition in recent 30 years.Face recognition has a wide range of potential app1ications in the areas of public security，identification of certificate，entrance control and video surveillanee.This paper mainly studies the approaches to the features extraction and recognition in the face database.The main contents are as follows:(1)Give a full introduce to the contents of face recongnition,related techonology,the main implement methods and its development history.(2)Give a introduce to the Princeple Components Analysis(PCA),K-L translation,and realized it via eigenface method.（3）Programed it based the matlab environment and provide the experiment result and analysised it.Key Words: Face Recongnition，Eigenface，K-L Translation, Principle Component Analysis前言目前，在个人身份鉴别中主要依靠ID卡和密码等传统手段，这些传统手段的安全性能较低，都是基于“What he possesses”或“What he remembers”的简单身份鉴别，离真正意义上的身份鉴别“Who he is”还相差甚远。
门禁监管系统外文翻译(含原文)access-control-system
原文
Access Control System
翻译
门禁监管系统
门禁监管系统是一种用来控制和监控进入建筑物、区域和特定房间的访问权限的系统。
这种系统可以用来提高保安水平，防止未授权进入和窃盗事件的发生。
门禁监管系统通常由门禁设备、控制器和管理软件组成。
门禁设备包括门禁卡、指纹识别器、人脸识别器、密码等，控制器是整个系统的核心，负责控制门禁设备，管理软件用于管理整个门禁系统。
门禁监管系统有许多优点。
首先，它可以提高保安水平，只有授权人员才能进入安全区域，这可以有效地保护机构、企业和个人的财产和机密信息。
其次，门禁监管系统可以减少盗窃，保护员工和客户的财产和安全。
最后，门禁监管系统可以提高工作效率，通过自动化和数字化的方式，减少需要人工干预的时间和努力。
总的来说，门禁监管系统是一种非常实用和有效的安全措施，在今天的社会中非常必要。
结论
门禁监管系统是一种用于控制和监控进入建筑物、区域和特定房间的访问权限的系统。
它可以提高保安水平，减少盗窃，保护员工和客户的财产和安全，并提高工作效率。
这种系统的主要组成部分包括门禁设备、控制器和管理软件。
在今天的社会中，门禁监管系统是一种非常必要和实用的安全措施。
中国计量学院现代科技学院毕业设计（论文）文献综述学生姓名：吴鹏晖学号：0930333222专业：电子信息工程班级：电信092设计（论文）题目：基于LVQ神经网络的人脸朝向识别算法研究指导教师：李向军系：信息工程系2013年1月3日基于LVQ神经网络的人脸朝向识别算法研究文献综述一、人脸识别概述人脸识别作为一个复杂的模式识别问题，近年来受到广泛的关注，识别领域的各种方法在这个问题上各显所长，而且发展出了许多新方法，大大丰富和拓展了模式识别方向。
人脸识别、检测、跟踪、特征定位等技术近年来一直是研究的热点、人脸识别是人脸应用研究中重要的第一步，目的是从图像中分割出不包括背景的人脸区域。
由于人脸形状的不规则性以及光线和背景条件多样性，现有的人脸研究算法都是在试图解决某些特定实验环境下的一些具体问题，对人脸识别位置和形状都有一定的要求。
而在实际应用中，大量图像和视频源中人脸的位置，朝向和旋转角度都不是固定的，这就大大增加了人脸识别的难度。
在人脸识别领域的众多研究方向中，人脸朝向分析一直是一个少有人涉及的领域。
在以往的研究中，一些研究者谈及了人脸朝向问题，但其实绝大多数都是希望在人脸识别过程中除去人脸水平旋转对识别过程的不良影响。
但是，实际问题要复杂的多，人脸朝向是一个无法回避的问题。
因此，对于人脸朝向的判断和识别，将会是一件非常有意义的工作。
人脸检测与识别技术是生物特征鉴别技术中研究最多和最热门的技术之一，它已经在身份认证、安全检查、罪犯查询、人机交互等广泛领域得到了初步应用。
在人脸检测研究中，构建快速而精确的检测方法一直是该领域的研究热点；在人脸识别研究中，如何克服获取图像光线、表情、视角等变化的影响，提高识别率则是迫切需要研究的问题。
针对这两个问题，本文以彩色和灰色正面人脸静态图像为研究对象，将模式识别理论和图像处理技术相结合，重点研究基于LVQ人工神经网络(ANN)的肤色像素检测和基于模板匹配的人脸精确检测方法，以及基于小波包分解(WPD)和(2D)2PCA的不同变化条件人脸图像的识别方法，为建立快速精确的人脸识别系统提供技术依据。
Comment on 100% accuracy in automatic face recognition(摘要) 詹金斯和伯顿报道说，图像平均技术把人脸自动识别提高到100%并且同时被应用到图片身份识别，我们怀疑在身份识别问题上，图像平均技术的可行性不充分，没有足够的证据支持。
在自动面部识别里，画廊里的面部图像是为后续搜索中第一个被注册和编码的。
然后就把探测图像和画廊里的任意一张编码图像进行比较，当能够匹配并且被识别的时候，就标记一下。
在目前的研究当中，詹金斯和伯顿使用名人的照片作为探测图像来测试宗谱网站使用的FaceV ACS系统的匹配命中率。
把每个名人的探测图像合并起来变成一个新的探测图像把探测数据库的整体命中率从54%提高到100%。
作者因此得出结论，把图像平均的过程可以显著提高自动脸部识别并且推断把平均脸应用到身份证明文件里会大大减少面部识别时发生的错误。
仅仅因为图像平均合并了一些可辨认的图片，詹金斯和伯顿就认为100%精确度是可以达到的。
为了减轻这种担忧，作者只是用了在研究1里不能被辨别的图片进行试验，使命中率从0%提高到80%。
因此他们把提高的精确度归因为平均过程。
然而，这个提高在一定程度上可以归因为在平均过程之前的手动面部注册,它准确的纠正了面部外形以至于使所有的脸部探测图像都是正面的，都在向一个标准靠拢。
通过很大程度上减少图片的可变性，图像配准过程可以把以前不能辨别出来的照片改变成可以变得的照片。
此外，标准的注册脸可能促进了自动脸的发现和检测算法的正常处理，这也可能提高了命中率。
因此，注册技术辅助图像平均来提高命中率也是可能的。
詹金斯和伯顿认为，图像平均提高了人脸的稳定性能。
然而对此的解释是被夸张了的。
平均图像被应用在身份证明文件里就能减少识别上的错误这个论断缺乏足够的证据，尤其是因为这不是一个通过已经做过的实验可以得到的等效的任务。
特别的，这个实验使用在线数据库作为画廊，使用平均图像作为探针，并且在线识别系统仅仅只返回数据库里最接近的匹配照片。
Github开源⼈脸识别项⽬face_recognitionGithub开源⼈脸识别项⽬face_recognition译者注：本项⽬是⼀个强⼤、简单、易上⼿的⼈脸识别开源项⽬，并且配备了完整的开发⽂档和应⽤案例，特别是兼容树莓派系统。
为了便于中国开发者研究学习⼈脸识别、贡献代码，我将本项⽬README⽂件翻译成。
向本项⽬的所有贡献者致敬。
英译汉：同济⼤学开源软件协会Translator's note:is a powerful, simple and easy-to-use face recognition open source project with complete development documents andapplication cases, especially it is compatible with Raspberry Pi.In order to facilitate Chinese software developers to learn, make progress in face recognition development and source codecontributions, I translated README file into simplified Chinese.Salute to all contributors to this project.Translator: Tommy in Tongji Univerisity Opensource Association本项⽬是世界上最简洁的⼈脸识别库，你可以使⽤Python和命令⾏⼯具提取、识别、操作⼈脸。
本项⽬的⼈脸识别是基于业内领先的C++开源库中的深度学习模型，⽤⼈脸数据集进⾏测试，有⾼达99.38%的准确率。
但对⼩孩和亚洲⼈脸的识别准确率尚待提升。
是美国⿇省⼤学安姆斯特分校（University of Massachusetts Amherst)制作的⼈脸数据集，该数据集包含了从⽹络收集的13,000多张⾯部图像。
人脸识别论文人脸识别是一种通过计算机视觉技术来识别和验证人脸的方法。
在过去的几十年里，人脸识别技术得到了极大的发展和应用。
其中，基于特征脸的人脸识别方法在早期被广泛研究和使用。
基于特征脸的人脸识别方法是一种基于统计学原理的方法，通过提取和比对人脸图像中的特征来完成人脸识别的过程。
其基本原理是将人脸图像投影到一个低维度的特征空间中，并利用特征空间中的向量表示人脸图像。
在图像训练过程中，通过计算图像集中每个人脸图像的特征向量，构建特征空间。
在识别过程中，将待识别人脸图像映射到特征空间，并比较特征向量之间的距离，选择距离最近的特征向量对应的人脸图像作为识别结果。
基于特征脸的人脸识别方法有以下几个关键步骤：1.数据集的准备：收集包含不同人的人脸图像的数据集，并提取出人脸图像中的特征。
3.投影：将待识别的人脸图像投影到特征脸空间中，得到对应的特征向量。
4.距离计算：计算待识别的人脸特征向量和特征脸空间中每个特征向量之间的欧式距离。
5.识别：选择距离最小的特征向量对应的人脸图像进行识别。
基于特征脸的人脸识别方法具有以下优点：1.算法简单易实现：特征脸算法的实现比较简单，不需要复杂的数学计算和操作，易于在实际应用场景中使用。
2.存储空间小：特征脸算法中只需要存储少量的特征向量，可以大大减小存储空间的需求。
然而，基于特征脸的人脸识别方法也存在一些缺点：1.光照和角度敏感：特征脸算法对光照和角度变化比较敏感，当人脸图像的光照条件或拍摄角度发生变化时，识别性能会受到影响。
2.高计算复杂度：特征脸算法需要对大量的图像进行降维处理和特征脸空间的计算，计算复杂度较高。
综上所述，基于特征脸的人脸识别方法在早期得到了广泛的研究和应用，在一些特定场景下仍然具有一定的优势。
随着深度学习和卷积神经网络的发展，基于特征脸的方法逐渐被替代。
但是，特征脸算法对于了解人脸识别的基本原理和理解人脸特征提取仍然具有重要意义，为后续的研究和发展奠定了基础。
附录(原文及译文) 翻译原文来自 Thomas David Heseltine BSc. Hons. The University of York Department of Computer Science For the Qualification of PhD. -- September 2005 - 《Face Recognition: Two-Dimensional and Three-Dimensional Techniques》
4 Two-dimensional Face Recognition 4.1 Feature Localization Before discussing the methods of comparing two facial images we now take a brief look at some at the preliminary processes of facial feature alignment. This process typically consists of two stages: face detection and eye localisation. Depending on the application, if the position of the face within the image is known beforehand (for a cooperative subject in a door access system for example) then the face detection stage can often be skipped, as the region of interest is already known. Therefore, we discuss eye localisation here, with a brief discussion of face detection in the literature review(section 3.1.1). The eye localisation method is used to align the 2D face images of the various test sets used throughout this section. However, to ensure that all results presented are representative of the face recognition accuracy and not a product of the performance of the eye localisation routine, all image alignments are manually checked and any errors corrected, prior to testing and evaluation. We detect the position of the eyes within an image using a simple template based method. A training set of manually pre-aligned images of faces is taken, and each image cropped to an area around both eyes. The average image is calculated and used as a template.
Figure 4-1 - The average eyes. Used as a template for eye detection. Both eyes are included in a single template, rather than individually searching for each eye in turn, as the characteristic symmetry of the eyes either side of the nose, provides a useful feature that helps distinguish between the eyes and other false positives that may be picked up in the background. Although this method is highly susceptible to scale(i.e. subject distance from the 2
camera) and also introduces the assumption that eyes in the image appear near horizontal. Some preliminary experimentation also reveals that it is advantageous to include the area of skin just beneath the eyes. The reason being that in some cases the eyebrows can closely match the template, particularly if there are shadows in the eye-sockets, but the area of skin below the eyes helps to distinguish the eyes from eyebrows (the area just below the eyebrows contain eyes, whereas the area below the eyes contains only plain skin). A window is passed over the test images and the absolute difference taken to that of the average eye image shown above. The area of the image with the lowest difference is taken as the region of interest containing the eyes. Applying the same procedure using a smaller template of the individual left and right eyes then refines each eye position. This basic template-based method of eye localisation, although providing fairly preciselocalisations, often fails to locate the eyes completely. However, we are able to improve performance by including a weighting scheme. Eye localisation is performed on the set of training images, which is then separated into two sets: those in which eye detection was successful; and those in which eye detection failed. Taking the set of successful localisations we compute the average distance from the eye template (Figure 4-2 top). Note that the image is quite dark, indicating that the detected eyes correlate closely to the eye template, as we would expect. However, bright points do occur near the whites of the eye, suggesting that this area is often inconsistent, varying greatly from the average eye template.
Figure 4-2 – Distance to the eye template for successful detections (top) indicating variance due to noise and failed detections (bottom) showing credible variance due to miss-detected features. In the lower image (Figure 4-2 bottom), we have taken the set of failed localisations(images of the forehead, nose, cheeks, background etc. falsely detected by the localisation routine) and once again computed the average distance from the eye template. The bright pupils surrounded by darker areas indicate that a failed match is often due to the high correlation of the nose and cheekbone regions overwhelming the poorly correlated pupils. Wanting to emphasise the
