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深企为大桥定制人脸识别方案

【深圳商报讯】(记者 陈姝)港珠澳大桥昨日正式通车。深圳企业云天励飞为港珠澳大桥定制了人脸识别解决方案,使通关效率提高10倍以上。$$昨日在接受深圳商报记者采访时,云天励飞方面介绍说,为了提高司机通过效率,针对司机的检测提供了定制解决方案,首次将创新的红外人脸检测算法与高效准确的人脸识别比对服务进行充分结合。$$在人员过关时,为了防止高温人员过境,都要经过红外测温摄像机的温度检测,传统的红外测温只能识别到画面中最高温度区域,每次告警都需要增加人工核验工作量。云天励飞针对此场景进行优化,通过深度学习算法技术研制出专门针对红外人脸的跟踪检测算法,通过对红外场景中的人脸进行检测,把人脸在画面中的位置标记出来,再结合高温告警点的坐...  (本文共1页) 阅读全文>>

权威出处: 深圳商报2018-10-25
《内江科技》2011年10期
内江科技

几种人脸检测算法的对比研究

人脸识别作为生物识别领域的前沿技术,由于其实时、准确和非侵扰等特性,与传统生物识别技术相比,更容易为人们所接受,该技术也必将得到广泛的应用。如图1所示,完整的人脸识别过程应包括人脸检测、人脸图像预处理、特征提取、匹配和结果输出五个主要组成部分。人脸检测作为人脸识别的第一环节也是一个模式识别问题。随着人脸的模式越来越复杂,人脸检测过程显得尤为重要。目前人脸检测技术发展较快,但是在较复杂的环境下,诸如在人脸表情、光照等发生较大变化时,人脸检测技术还缺乏切实有效的方法。因此,对于人脸检测算法的深入研究有着重要的理论意义。人脸检测是人脸识别过程中的一项关键技术。检测结果的好坏直接影响到人脸识别的鲁棒性。从概念上讲,人脸检测是指假设在输入图像中存在一个或多个人脸区域的情况下,确定图像中全部人脸的位置、大小和姿势的过程。从数学理论上讲,人脸检测本质上就是对于一幅图像的特征提取,如果提取了m个特征,则此模式可用一个m维特征向量描述:,表现为m...  (本文共3页) 阅读全文>>

上海交通大学
上海交通大学

基于深度学习的听课质量评估系统的研究与实现

随着我国高等教育的发展、高校招生人数的增加,毕业生质量却逐年下降,高校教学质量越来越成为社会关注的焦点。各大高校为此提出各类教学质量评估方案,而其中学生听课质量无疑成为重要的衡量标准之一。但目前听课质量的评估基本是靠人为去完成,这不仅降低了评估效率,还造成了人力资源的浪费。因此为了解决当前听课质量评估存在的上述问题,本文提出了一种基于人脸检测和人数统计的听课质量评估系统,旨在为高校提供一套高效的听课质量评估解决方案。根据高校教室特定的环境,本文首先针对现有人脸检测技术存在的问题,创造性地提出了一种基于组合人脸局部特征的人脸检测算法(GFP-FD),该算法利用人脸局部特征之间存在的相对固定的位置关系,能够在遮挡严重的情况下正确地检测出人脸,因而大大提升了复杂环境下人脸检测的准确率。本文通过该人脸检测算法及人脸角度分类的结合,获得了学生听课率的检测值。为了进一步提升学生听课率评估的准确性,本文提出了基于人脸检测和人数统计技术的听课质...  (本文共93页) 本文目录 | 阅读全文>>

北方工业大学
北方工业大学

基于深度学习的地铁进站客流检测算法研究

地铁站作为城市轨道交通中的重要节点,它的正常运转对整个地铁线网的运营安全和运输效率意义重大。且大客流已成为城市轨道交通的常态,精确把握进站客流状态是客流科学管控的基础。本文对地铁进站客流进行检测,以乘客人脸作为检测目标,针对不同客流密度场景提出了改进的轻量级客流检测算法和复杂条件下的客流检测算法。并结合多人脸跟踪算法,实时、准确的获取到进站客流的关键状态信息。主要工作包括以下几个方面:(1)以Tiny YOL02算法的原始检测网络为基础,采取特征图融合和关键卷积层替换的方法,提出了改进的轻量级人脸检测算法Deep Tiny YOL02,并在WiderFace相同数据集上对改进前后两种算法进行训练和验证。实验结果表明,本文提出的Deep Tiny YOL02算法相较改进前平均检测精度提高7.3%,检测速度提高11.9%,且人脸检测的泛化性强。最终训练得到的网络模型结构简单,训练参数少,适合移植到嵌入式设备中。(2)针对高密度进站客...  (本文共75页) 本文目录 | 阅读全文>>

厦门大学
厦门大学

基于全卷积神经网络的人脸检测方法研究

人脸检测是指在给定的图像,利用机器学习和计算机视觉中的方法自动判断图像中是否存在人脸,若存在人脸则返回图像中每一个人脸的位置。人脸检测容易受到人脸的尺度变化、姿态变化、遮挡情况、化妆、光照变化等因素的影响,导致人脸的类内差异大,使得人脸检测成为目标检测中的难点问题,也是当前计算机视觉领域中的研究热点之一。人脸检测可以应用于智能相机、安防监控、身份验证等领域。因此,开展人脸检测技术的研究和开发具有重要的理论和现实意义。本文在综述前人方法的基础上,将当前的人脸检测方法分为两大类:基于候选框的方法和直接回归的方法。当前的人脸检测算法已经能够应对清晰表观的人脸检测问题,但在存在大量小人脸、模糊人脸的真实应用场景中算法的性能大幅度下降。本文在深入研究分析前人算法的基础上,分析了影响直接回归的人脸检测算法性能的因素,实现了一种直接回归的人脸检测算法,通过实验分析说明了算法的有效性。本文的研究工作和创新点如下:1)针对非极大值抑制算法导致的邻...  (本文共77页) 本文目录 | 阅读全文>>

厦门大学
厦门大学

基于SSD卷积网络的人脸检测算法研究

人脸检测一直是一个比较热门的研究领域,特别是近年来,深度学习取得了巨大进展,自2014年以来,国内诞生了大量的门禁、安防等人脸应用领域的创业公司,这极大地推动了人脸检测的研究和发展。传统的人脸检测算法基于SVM等机器学习算法,采用了级联、AdaBoost等策略,计算量比较小,在速度上有明显的优势,缺点是检测准确率欠佳。目前基于深度学习的人脸检测算法,极大地提高了人脸检测的性能,然而卷积神经网络的巨大计算量,使得这些方法在实时性方面有待提高。SSD(Single ShotDetector)是一种全新的卷积神经网络人脸检测框架,它对人脸的探测机制不同于使用候选框机制的网络,卷积神经网络不同的卷积层具有不同的感受野和不同的特征维度,网络浅层神经元感受野小,输出特征图大,深层神经元感受野大,输出特征图小。因此,在SSD卷积网络中,不同层次的特征图不仅作为下层卷积层的输入来抽取特征,而且作为检测预测网络的输入,输出人脸类别得分并精确定位人...  (本文共80页) 本文目录 | 阅读全文>>