人脸检测研究的目的意义及国内外现状

人脸识别技术研究解读

人脸识别技术研究 1 引言 1.1 选题背景 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，且都是基于，“What he Dossesses”或“What he remembers”的简单身份鉴别，离真真意义上的身份鉴别“Who he is”还相差甚远。依靠传统方法来确认个人身份越来越不适应现代科技的发展和社会的进步。生物特征识别技术给可靠的身份鉴定带来了可能。最近，国际生物特征组织(IBG)对生物特征识别技术做了较详细的市场分析和预测，其结果显示，全球生物特征识别技术2014年的产值约为69亿美元，预计到2016年将超过93亿美元，市场潜力非常巨大…。 生物识别技术是指利用一个人特有的生理和行为特征进行自动的身份认证。只有满足以下几个条件的生理或行为特征才能被用做生物识别特征 1)普遍性。即每个人都要具备这种特征。 2)唯一性。即不同的人应该具备不同的这种特性。 3)持久性。即这种特征不随时间地点的改变而变化。 4)可采集性。即该特征可以被定量地测量。 研究和经验表明，人脸、指纹、手型、掌纹、虹膜、视网膜、签名、声音等都满足这些条件，可以用于识别人的身份。基于这些特征，人们发展了人脸识别、指纹识别、语音识别、虹膜识别等多种生物识别技术。在所有的生物特征识别技术中，利用人脸特征进行身份识别是最自然、最直接和最友好的于段。与其它生物特征识别技术相比，人脸的获取非常容易，几乎可以在被采集对象无意识的状态

下获取人脸图像，这样的取样方式没有“侵犯性”。 人脸识别技术是种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛。人脸是自然界存在的一种特殊的复杂视觉模式，它包含及其丰富的信息。首先，人脸具有一定的不变性和唯一性，人脸识别是人类在进行身份确认时使用最为普遍的一种方式，人脸图像还能够提供一个人的性别、年龄、种族等有关信息。其次，人脸也

人脸识别技术的应用背景及研究现状

1．人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 （2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。 （3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 （5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面： （1）模板匹配 主要有两种方法，固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板，然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量，以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单，在早期的系统中采用得比较

本课题国内外研究现状分析

. Word资料●本课题国外研究现状分析 教育科研立项课题如何申报与论证博白县教育局教研室朱汝洪发布时间： 2009 年 4 月 2 日19 时24 分一、课题申报的基本步骤第一步： 阅读各级课题申报通知，明确通知的要求；第二步： 学习研究课题管理方面的文件材料；第三步： 学习研究《课题指南》，确定要申报的课题（可以直接选用《课题指南》中的课题，也可以自己确定课题）；第四步：组织课题组，认真阅读关于填表说明的文字，研究清楚课题《申请评审书》各个栏目的填写要求；第五步： 根据《申请评审书》各栏目的要求分工查找材料和论证；第六步： 填写《申请评审书》草表；第七步： 研究确定后，填写《申请评审书》正式表（一律要求打印）；第八步： 按要求复印份数；第九步： 按要求签署意见、加盖公章；第十步： 填写好《课题申报材料目录表》；第十一步： 按时将《申请评审书》《课题申报材料目录表》和评审费送交县教研室科研组转送市教科所（也可以直接送市教科报，但必须报县教研室备案）。

二、教育科研课题的选题1、课题的选题方法。 一是从上级颁发的课题指南中选定；二是结合学校的实际对课题指南中的课题作修改；三是完全从学校的实际出发确定课题。 2、课题的选题要依据的原则。 一是符合法规和政策；二是切合当地和学校实际；三是适合教师的水平和能力；四是切中当前教改热点。 3、课题名称的规表述。 ①研究，如小学生学习兴趣培养的研究。 ②实践与研究，如高中学生探究性学习的实践与研究。 ③应用研究，如合作学习理论在初中语文教学中的应用研究。 ④实验与研究，如杜郎口模式的实验与研究。 ⑤探索与研究，如农村寄宿制小学学生管理的探索与研究。 三、立项课题的论证例说（以2009 版市课题申报表的要求为准）1、课题论证的含义。 课题论证，也叫论证与设计、设计与论证，是对所要申报的课题的选题依据、研究目标、研究容、研究重点、研究难点、研究思路、研究步骤、研究条件等进行的阐述与设计。 2、课题论证的包括的容。 不同级别的课题申报表（课题申请、评审书）要求有所不同，但基本上包括两大方面的容： 一是关于本研究课题的论证，二是关于对课题实施的论证。 3、课题论证例说。

人脸识别技术的应用背景及研究现状

人脸识别技术的应用背景及研究现状 1．人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 （2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。 （3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 （5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面：

人脸识别可行性研究报告

人脸识别可行性研究报告 一报告目录 第一章前言 第一节课题背景 一课题的来源------------------------------------------------------------------------------1 二人脸识别技术的研究意义------------------------------------------------------------2 第二节人脸识别技术的国内外发展概况---------------------------------------------------3一国外发展概况---------------------- --------------------------------------------------3 二国内发展概况---------------------------------------------------------------------------4 第二章系统的需求分析和方案选择---------------------------------------------------------6第一节可行性分析------------------------------------------------------------------------------6 一技术可行性分析------------------------------------------------------------------------6 二操作可行性分析------------------------------------------------------------------------7 第二节需求分析---------------------------------------------------------------------------------7 一应用程序的功能需求分析------------------------------------------------------------7 二开发环境的需求分析------------------------------------------------------------------8 三运行环境的需求分析------------------------------------------------------------------8 第三节预处理方案选择------------------------------------------------------------------------9 一设计方案原则的选择------------------------------------------------------------------9 二图像文件格式选择---------------------------------------------------------------------9 三开发工具选择---------------------------------------------------------------------------9 第一章前言 第一节课题背景 一课题的来源 随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。目前，微电子和视觉系统方面取得的新进展，使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片，输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。这并非虚构的情节。在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。在国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代，目前主要应用在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等领域。 二人脸识别技术的研究意义

国内外研究现状范例

2、国内外研究现状： 针对孔壁和管道间的环状空间中的混合泥浆，国内外学者采取了现场检测、室内模型实验、数值模拟等手段研究它的物理力学性质变化规律。 在先导孔钻进和扩孔过程中，泥浆压力高达1~2MPa，相当于l00~200 m高的水头压力[4]，当泥浆压力过大时将强烈破坏周围地层，为研究合适的泥浆压力，刘杰[5]研究了泥浆在地层中的作用机理，揭示了泥浆在地层中的渗流规律。余剑平等人[3]分析了定向钻穿越冲湖积土层时的泥浆溢出现象，通过钻孔观察得出渗透泥浆呈“土、丰”字型分布，扩散半径约为管径的2~3倍，渗透泥浆层的厚度一般约2~3mm。赵明华等人[6]分析了HDD穿越监利洪湖大堤引起堤脚冒浆的原因，认为冒浆与上覆土体的厚度、粘性，钻压、钻井液粘度等参数有关。晁东辉[7]采用了有限元数值方法模拟水平定向钻孔施工的过程，研究了施工过程中泥浆对孔壁的影响。关立志[8]认为管道与孔壁之间的空洞经过一段时间会引起上履土体下沉、堤防塌陷等灾害。宋新江等人[2]根据《土坝坝体灌浆技术规范》中规定的地层最大容许灌浆压力分析了河堤发生塌陷的可能原因：①当孔道四周泥浆压力消散，引起孔内过量坍塌，是地面形成裂缝和塌陷的一个主要原因。②当管道穿过的砂层为粉砂、粉细砂、细砂或中砂，受扰动后强度降低易塌落。③泥浆压力消散或大量减小后便会产生沉淀，同时在管道四周的环空间隙中泥浆与土的混合物会产生固结变形，这种固结作用会引起土体下陷。王建钧[9]分析了环空周围土体在应力重分布作用下发生塑性挤出、膨胀内鼓、塑流涌出和重力坍塌的原因，并根据Mohr-Coulomb破坏准则给出了孔壁失稳破坏的理论公式。 针对环空混合泥浆的力学性质研究，Knight, M.等人[10]铺设了一条直径为200mm的HDPE管道两年后开挖观察,发现环状空间并未形成空洞，表明环空泥浆与土体发生了相互作用。美国的Samuel T. Ariaratnam等人[11]分别在粘土和砂层中进行水平定向钻进管道铺设试验，分别铺设了直径为100mm、200mm及300mm 的HDPE管各两根，分别在一天、一个星期、两个星期、四个星期以及一年以后对管道进行开挖检查，观察环状空间中土体含水量的变化、固结状况并进行土体强度测试，得出环空混合泥浆含水量逐渐降低、强度增加。李俊[12]认为HDD 铺管后残留孔洞会发生由应力重分布引起的沉降和固结沉降，分别给出了计算公式，由于HDD施工，钻孔周围一部分土体扰动进入塑性状态，形成一个软弱带，在地下水作用下发生管涌。朱乃榕[13]从渗流角度研究了西气东输管道穿越工程对河堤的稳定性影响。他假设管道周围土体的渗透系数比河堤其他土体的渗透系数大二个数量级，分析堤防处于最高洪水位与低水位两种危险情况下的堤防渗流稳定性。并采用二维和三维有限元数值模拟技术进行渗流计算。得出输气管道的穿越对于堤防的抗滑稳定性影响也比较小，但有可能沿管壁周围形成渗流通道，在管道穿越出土点附近发生管涌破坏。但研究的输气管道直径只有710mm，远小于西气东输工程二期所采用的直径1219mm的管道，所以不能断定如此大直径的管道穿越是否会对河堤造成更大的危害。 国内外学者采用了多种方法、设备研究环空混合泥浆的力学性质，Ariaratnam[14]收集了美国各地的土样进行室内模拟试验，先测试泥浆的流变特性，然后在泥浆中加入各种土样，进行混合物的流变特性测试。Tubb[15]介绍了Mears/HDD LLC公司采用孔内压力测试设备可

人脸识别技术综述

人脸识别研究综述 摘要：论文首先介绍了人脸识别技术概念与发展历史，解释人脸识别技术的过程与优缺点；随后对近几年人脸识别技术的研究情况与一些经典的方法进行详细的阐述，最后提出人脸识别技术在生活中的应用与展望。 关键词：人脸识别研究现状应用与展望 一、概念 人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流。首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 二、发展历史 人脸识别的研究历史比较悠久。高尔顿(Galton)早在1888 年和1910 年就分别在《Nature》杂志发表了两篇关于利用人脸进行身份识别的文章，对人类自身的人脸识别能力进行了分析。但当时还不可能涉及到人脸的自动识别问题。最早的AFR1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，至今已有四十年的历史。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。 三、过程与优缺点 人脸的识别过程： (1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。 (2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。 (3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库

国内外研究现状总结

1、研究意义： 随着我国国民经济和城市化建设的飞速发展,大型商业综合体在当今商业创新模式的潮流和城市空间有机化、复合化的趋势下应运而生，数量日益增多，体量越来越大。这类公众聚集场所一般具有功能繁多、空间种类丰富、人流量大、火荷载大等特点,一旦发生火灾,容易导致重、特大人员伤亡和直接经济损失。近年来大型商业建筑火灾造成的人员伤亡事件屡有发生。国外的发展经验表明,当一个国家的人均GDP达到1000-3000美元时,社会将会处于一个灾难事故多发阶段,这表明我国当前及今后较长的一个时期,火灾安全形势依然十分严峻。 飞速发展的大型商业建筑，使用功能日趋复杂、集约，这给大型商业综合体的安全疏散设计带来了十分严峻的挑战。安全疏散，就是在发生火灾时，在允许的疏散时间范围中，使遭受火灾危害的人或贵重物资在楼内火灾未危及其安全之前，借助于各种疏散设施，有组织、安全、准确、迅速地撤离到安全区域。 大型综合性商业建筑的使用功能高度集中，现行规范都无法对其建筑形态和业态分布做出明确的规定,基于以往经验及科研成果制订出来的建筑防火设计规范难以适应新的需要，实践中经常遇到大量现行规范适应范围无法涵盖或规范条文无法适应建筑物设计形式的尴尬局面。现代大型商业综合体建筑的设计往往突破了现行规范,因此在一些经济发达的地区,也将性能化的防火设计理念引入到了设计之中,它已成为未来防火设计发展的趋势。 商业街建筑由于其独特性,有关消防设计也有别于一般的商业建筑。比如,商业街是否作为一个整体建筑考虑其消安全疏散设计,是否应限制商业街建筑的层数,长度和宽度,步行街是否考虑作为人员疏散安全区域及其条件等等这些问题都有待于进一步的调研及深入分析。 同时，由于这类建筑火灾危险性特别大，人员密度大，疏散困难等原因，研究大型商业建筑火灾下人员疏散的安全性，以最大限度的防止火灾发生和减少火灾造成的损失，就具有十分重要的意义。由于我国火灾基础研究的滞后在制定国家消防技术规范时存在一些弊端和不合理之处。这些弊端给复杂的商业建筑空间设计带来很多的局限性，因此要使大型商业建筑有效的快速发展这就需要我们找到新的途径和新的思路来保障建筑的安全疏散。 大型商业综合体的人员安全疏散设计应该综合相关多方因素全面考虑。处方式建筑防火安全疏散设计理念适应不了现代建筑的发展趋势，我们需要借鉴心理学等理论，研究发生火灾后，大型商场内人员在这样的环境中的空间认知能力和行为模式；从空间组织设计的角度出发，结合建筑性能化防火设计的理论全面的进行防火安全疏散设计的研究。这有助于科学合理的进行大型商场的建筑防火设计，当灾害来临时为人们提供一个可靠的安全疏散系统，同时又利于人们充分的使用空间的目标；同时，该课题的研究为促进大型商场发展作出努力，使得大型建筑在城市发展的新形式下可持续的发展。 大型商业综合体中防火分区面积往往超出了规范中对防火分区面积的限制,疏散出口的数量以及布置方式等问题随之产生，这些问题都有待进一步深入研究。本文从大型商业综合体的自身特性入手，运用建筑学、消防安全学和行为心理学等领域的相关知识，对火灾下大型商业综合体内人员疏散的安全性能进行了研究和分析，总结出大型商业综合体人员安全疏散的难点和重点问题，最后针对这些问题提出了一些优化策略和方法，并分析了应用部分方法的实际工程案例。为大型商业综合体的人员安全疏散设计提供参考。 2、国内外研究现状： （1）国外研究现状 国外发达国家对于大型商业综合体的设计，除了能依据本国的规范进行设计的之外,超出规范规定内容的往往利用了性能化的防火设计。欧美发达国家在这项研究中处于领先的地位,已开发出了很多计算及模拟软件。如FDS、SIMULEX和STEPS等等。 上世纪八十年代,己有一些国家颁布了专门的性能化防火设计规范。所以发展至今,已形成了相对完善的体系。国外的设计者在做一些大型的商业建筑时,都会采用性能化的防火设计。1971年,美国的通用事务管理局形成了《建筑火灾安全判据》。20世纪80年代,在美国实施了一个国家级的火灾风险评估项目,其结果形成了FRAMWORKS模型。1988年美国防火

关于人脸识别技术的发展研究

人脸识别技术优势 863计划、国家科技支撑计划、自然科学基金都拨出专款资助人脸识别的相关研究。国家“十一五”科技发展规划中也将人脸识别技术的研究与发展列入其中[4]，明确指出：“要在生物特征识别技术领域缩小与世界先进水平的差距，开展生物特征识别应用技术研究，人脸识别具有高安全性、低误报率的出入口控制新产品。”在这种环境下，国内一些科研院所和院校在人脸识别技术方面取得了很大进展。如中科院自动化所，清华大学，中科院计算所自主开发的人脸识别技术已经达到了国际先进的水平。人脸识别作为一种新兴的生物特征识别技术(Biometrics)，与虹膜识别、指纹扫描、掌形扫描等技术相比，人脸识别技术在应用方面具有独到的优势： 1.人脸识别使用方便，用户接受度高。人脸识别技术使用通用的摄像机作为识别信息获取装置，以非接触的方式在识别对象未察觉的情况下完成识别过程。 2.直观性突出。人脸识别技术所使用的依据是人的面部图像，而人脸无疑是肉眼能够判别的最直观的信息源，方便人工确认、审计，“以貌取人”符合人的认知规律。 3.识别精确度高，速度快。与其它生物识别技术相比，人脸识别技术的识别精度处于较高的水平，误识率、拒认率较低。 4.不易仿冒。在安全性要求高的应用场合，人脸识别技术要求识别对象必须亲临识别现场，他人难以仿冒。人脸识别技术所独具的活性判别能力保证了他人无法以非活性的照片、木偶、蜡像来欺骗识别系统。这是指纹等生物特征识别技术所很难做到的。举例来说，用合法用户的断指即可仿冒合法用户的身份而使识别系统无从觉察。 5.使用通用性设备。人脸识别技术所使用的设备为一般的PC、摄像机等常规设备，由于目前计算机、闭路电视监控系统等已经得到了广泛的应用，因此对于多数用户而言使用人脸识别技术无需添置大量专用设备，从而既保护了用户的原有投资又扩展了用户已有设备的功能，满足了用户安全防范的需求。 6.基础资料易于获得。人脸识别技术所采用的依据是人脸照片或实时摄取的人脸图像，因而无疑是最容易获得的。 7.成本较低，易于推广使用。由于人脸识别技术所使用的是常规通用设备，价格均在一般用户可接受的范围之内，与其它生物识别技术相比，人脸识别产品具有很高的性能价格比。 概括地说，人脸识别技术是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒、性价比高的生物特征识别技术，具有极其广阔的市场应用前景。 我将人脸识别的一些应用列举出来，希望抛转引玉，大家不断完善，开拓更多的应用领域。 1）监控布控

人脸识别技术的主要研究方法

1、绪论 人脸识别是通过分析脸部器官的唯一形状和位置来进行身份鉴别。人脸识别是一种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛。与其它身份识别方法相比，人脸识别具有直接、友好和方便等特点，因而，人脸识别问题的研究不仅有重要的应用价值，而且在模式识别中具有重要的理论意义，目前人脸识别已成为当前模式识别和人工智能领域的研究热点。本章将简单介绍几种人脸识别技术的研究方法。 关键词：人脸识别 2、人脸识别技术的主要研究方法 目前在国内和国外研究人脸识别的方法有很多，常用的方法有：基于几何特征的人脸识别方法、基于代数特征的人脸识别方法、基于连接机制的人脸识别方法以及基于三维数据的人脸识别方法。人脸识别流程图如图2．1所示： 图2．1人脸识别流程图 3、基于几何特征的人脸识别方法 基于特征的方法是一种自下而上的人脸检测方法，由于人眼可以将人脸在不此研究人员认为有一个潜在的假设：人脸或人脸的部件可能具有在各种条件下都不会改变的特征或属性，如形状、肤色、纹理、边缘信息等。基于特征的方法的目标就是寻找上述这些不变特征，并利用这些特征来定位入脸。这类方法在特定的环境下非常有效且检测速度较高，对人脸姿态、表情、旋转都不敏感。但是由于人脸部件的提取通常都借助于边缘算子，因此，这类方法对图像质量要求较高，对光照和背景等有较高的要求，因为光照、噪音、阴影都极有可能破坏人脸部件的边缘，从而影响算法的有效性。 模板匹配算法首先需要人TN作标准模板(固定模板)或将模板先行参数化(可变模板)，然后在检测人脸时，计算输入图像与模板之间的相关值，这个相关值通常都是独立计算脸部轮廓、眼睛、鼻子和嘴各自的匹配程度后得出的综合描述，最后再根据相关值和预先设定的阈值来确定图像中是否存在人脸。基于可变模板的人脸检测算法比固定模板算法检测效果要好很多，但是它仍不能有效地处理人脸尺度、姿态和形状等方面的变化。 基于外观形状的方法并不对输入图像进行复杂的预处理，也不需要人工的对人脸特征进行分析或是抽取模板，而是通过使用特定的方法(如主成分分析方法(PCA)、支持向量机(SVM)、神经网络方法(ANN)等)对大量的人脸和非人脸样本组成的训练集(一般为了保证训练得到的检测器精度，非人脸样本集的容量要为人脸样本集的两倍以上)进行学习，再将学习而成的模板或者说分类器用于人脸检测。因此，这也是j 种自下而上的方法。这种方法的优点是利用强大的机器学习算法快速稳定地实现了很好的检测结果，并且

国内外研究现状和发展趋势

北京市绿化隔离带可持续经营技术及效益评价 二、项目所属领域国内外研究开发现状和发展趋势 1、由城市绿地到城市林业的发展 城市绿地是城市中一种特殊的生态系统，它是城市系统中能够执行“吐故纳新”负反馈调节机制的子系统。这个系统一方面能为城市居民提供良好的生活环境，为城市生物提供适宜的生境；另一方面能增强城市景观的自然性、促进城市居民与自然的和谐共生。它是城市现代化和文明程度的重要标志。 绿地(green space)一词，各国的法律规范和学术研究对它的定义和范围有着不同的解释，西方城市规划概念中一般不提城市绿地，而是开敞空间(Open Space)，我国建国以来一直延用原苏联的绿地概念，包括城市区域内的各类公园、居住区绿地、单位绿地、道路绿化、墓地、农地、林地、生产防护绿地、风景名胜区、植物覆盖较好的城市待用地等。 尽管各国关于开敞空间(或绿地)的定义不尽相同，但它们都强调了开敞空间(或绿地)在城市中的自然属性，即都是为了保持、恢复或建立自然景观的地域。绿地作为城市的一种景观，是城市中保持自然景观，或使自然景观得到恢复的地域，是城市自然景观和人文景观的综合体现，是城市中最能体现生态性的生态空间，是构成城市景观的重要组成部分。在结构上为人工设计的植物景观、自然植物景观或半自然植物景观。绿地在城市中的功能和作用主要包括：组织城市空间的功能、生态功能（改善生态环境的功能、生物多样性保护功能）、游憩休闲功能、文化(历史)功能、教育功能、社会功能、城市防护和减灾功能。 城市绿地发展和研究进程包括：城市绿地思想启蒙阶段、城市绿地规划思想形成阶段、城市绿地理论和方法的发展阶段、城市绿地生态规划和建设阶段。 吴人韦[1]、汪永华[2]、胡衡生[3]等从城市公共绿地的起源开始介绍了国外城市绿地的发展历程，认为国外的城市绿地建设经历了从公园运动（1843～1887）、公园体系（1880～1890）、重塑城市（1898～1946）、战后大发展（1945～1970）、生物圈意识（1970年以后）等一系列由简单到复杂的城市绿地发展过程，其中“重塑城市”阶段提出了“田园城市”和城市绿带概念，绿带网络提供城区间的隔离、交通通道，并为城市提供新鲜空气。“有机疏散”理论中的城市与自然的有机结合原则，对以后的城市绿化建设具有深远的影响。1938年，英国议会通过了绿带法案（Green Belt Act）。1944年的大伦敦规划，环绕伦敦形成一道宽达5英里的绿带。1955年，又将该绿带宽度增加到6～10英里。英国“绿带政策”的主要目的是控制大城市无限蔓延、鼓励新城发展、阻止城市连体、改善大城市环境质量。早在1935年，莫斯科进行了第一个市政建设总体规划，规划在城市用地外围建立10公里宽的“森林公园带”；1960年调整城市边界时，“森林公园带”进一步扩大为10～15公里宽，北部最宽处达28公里；1971年，莫斯科采用环状、楔状相结合的绿地布局模式，将城市分隔为多中心结构。目前，德国城市森林建设已取得了让世人瞩目的成绩，其树种主要为乡土树种，基本上是高大的落叶乔木（栎类、栗类、悬铃木、杨树、核桃、欧洲山毛榉等）[4]。在绿化城

国内外研究现状分析及评价1

国内外研究现状分析及评价 供给侧结构性改革无疑是今年全国两会的热词，而作为经济运行的“血液”，金融业在推动供给侧结构性改革方面扮演着重要角色，尤其是中国互联网金融业自诞生之日起就努力为众多小微企业和个人的创新创业活动提供普惠金融服务。而农业自古以来就是中国国民经济的基础，为了实现我国经济腾飞及综合实力的提高。我国一直在探索农业发展的道路，现在的中国农业在社会、经济和生态等和各个方面都取得了巨大成就。但在农业科技、经济和各个方面存在问题，严重制约着农业的发展。我国农业的发展必须确定明确的目标，选择适合我国实情的农业发展模式，最终实现农业现代化，那么如何让蓬勃发展的互联网金融运用到农业供给侧改革，从而推动农业提速发展成为了学者们研究的课题。目前，我国著名学者李宏畅与袁娟率先提出来互联网金融与农业相结合的发展的几种模式。（一）农业智能模式 当前在很多先进农场里，奶牛的耳朵上都会有一颗非常精致、特别的“耳钉”，即奶牛的电子耳标，这个“耳钉”里蕴藏着这头奶牛区别于其他奶牛的信息。散养在农场里的奶牛，当它悠闲的进入挤奶大厅时，它身上的所有信息就会被感应器所感应，然后被计算机扫描，进入电脑，信息包括它的所有信息：出生日期、最后一次挤奶日期、交配时间等等，所有信息都一目了然，这些都突出体现出了农业智能模式的优越性。 （二）电商模式 淘宝之所以成功，最主要的原因就是其站在了顾客的角度去思考问题，把顾客所需要的东西当作了自己所需要的东西，将市场划分到最小化，将产品包装减到最轻，而且注重产品特色、模式和内容，把简单的“B2C”模式转化为“B2C2B”，并不断改进产品品质，逐渐实现了电商模式。目前，农村电商逐渐成为巨头们布局的重点。但是由于网络基础设施不健全等各种因素限制，农村市场的电商需求远远未被满足，是一个典型的蓝海市场，含金量十足。然而，农村电商市场要被很好地开发出来还是面临着许多挑战，这也与农村市场的特性紧密相关，农民购物的便利性与网购信任度是农村市场电商发展的主要瓶颈。 （三）产业链模式 一方面农业产业链融资模式改变了以往农村金融服务方式，采用一对一模式，借助农民专业合作社、龙头企业等平台，采用批量作业、降低借贷双方交易成本的

人脸识别的研究进展

1引言 人脸识别是计算机模式识别和生物特征鉴别技术的一个热门研究课题，它被广泛应用于娱乐，智能卡，信息安全，法律实施和监控等社会各方面。一般来说，人脸识别主要是指在数字图像或视频图像中，通过人体面部视觉信息，进行人类身份鉴别的计算机技术。人脸识别和其它生物特征识别技术如：指纹识别，掌纹识别等相比，具有方便，快捷，易以接受等特点[1]。 计算机人脸识别的研究始于60年代末，最早Bledsoe 以人脸特征点间的距离、比率等参数为特征建立了第一个半自动人脸识别系统[1]。近几十年人脸识别研究逐渐发展，涌现出了大量新的技术和方法。虽然人脸识别技术已经取得了很多突破性进展，但是计算机和人类的人脸识别能力相比，依然还存在很多问题，目前最好的商用人脸识别系统在实际使用中仍然有很多需要完善的地方。2人脸识别系统的框架 一般来说，一个完整的人脸识别系统主要包括下面几个步骤： (1)人脸检测(Face detection)：对输入图像进行分析， 判断图像中是否存在人脸，如果存在人脸，则标定出人脸的位置和大小的过程。 (2)人脸对齐(Face alignment)：通过对人脸图像进行缩 放，旋转，切割等操作，使所有人脸图像依照某种标准规范化的过程。 (3)人脸预处理(Face preprocessing)：通过对人脸图像进 行处理，降低图像中光照变化，噪音干扰等情况对人脸识别带来的影响。 (4)人脸表示(Face representation)：提取人脸中可以用 于描述人脸模式的特征并使用这些特征来表示人脸的过程。 人脸识别的研究进展 钱志明1，徐丹2 1. 楚雄师范学院, 云南省楚雄市 675000 E-mail: qzhiming@https://www.360docs.net/doc/f73081469.html, 2. 云南大学计算机系, 昆明 650091 E-mail: danxu@https://www.360docs.net/doc/f73081469.html, 摘要: 随着人工智能和计算机视觉技术的发展，人脸识别已成为模式识别领域的一个热门研究课题。本文对近年来人脸识别的研究状况进行了综述，分析了人脸识别存在的问题，系统地对目前主流人脸识别方法进行了分类和介绍，针对人脸识别中的一些局部表示方法做了分析和测试，并对未来人脸识别的发展方向进行了展望。 关键词: 人脸识别，人脸表示，局部特征 Research Advances in Face Recognition Zhiming Qian1, Dan Xu2 1.Chuxiong Normal University, Chuxiong Yunnan 675000, China E-mail: qzhiming@https://www.360docs.net/doc/f73081469.html, 2. Department of Computer Engineering, Yunnan University, Kunming 650091, China E-mail: danxu@https://www.360docs.net/doc/f73081469.html, Abstract: With the development of artificial intelligence and computer vision, face recognition has become a hot topic of pattern recognition. This paper presents a survey on the state-of-art face recognition research, systematically classifying and introducing face recognition methods. Furthermore, this paper analysis and tests some recent algorithms, which are used to extract the local facial features. In addition, several major issues for further research in the area of face recognition are also pointed out at the end of this paper. Key Words: face recognition, face representation, local feature

人脸识别文献综述

文献综述 1 引言 在计算机视觉和模式识别领域，人脸识别技术（Face Recognition Technology，简称FRT）是极具挑战性的课题之一。近年来，随着相关技术的飞速发展和实际需求的日益增长，它已逐渐引起越来越多研究人员的关注。人脸识别在许多领域有实际的和潜在的应用，在诸如证件检验、银行系统、军队安全、安全检查等方面都有相当广阔的应用前景。人脸识别技术用于司法领域，作为辅助手段，进行身份验证，罪犯识别等;用于商业领域，如银行信用卡的身份识别、安全识别系统等等。正是由于人脸识别有着广阔的应用前景，它才越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。 虽然人类能够毫不费力的识别出人脸及其表情，但是人脸的机器自动识别仍然是一个高难度的课题。它牵涉到模式识别、图像处理及生理、心理等方面的诸多知识。与指纹、视网膜、虹膜、基因、声音等其他人体生物特征识别系统相比，人脸识别系统更加友好、直接，使用者也没有心理障碍。并且通过人脸的表情/姿态分析，还能获得其他识别系统难以获得的一些信息。 自动人脸识别可以表述为：对给定场景的静态或视频序列图像，利用人脸数据库验证、比对或指认校验场景中存在的人像，同时可以利用其他的间接信息，比如人种、年龄、性别、面部表情、语音等，以减小搜索范围提高识别效率。自上世纪90年代以来，人脸识别研究得到了长足发展，国内外许多知名的理工大学及TT公司都成立了专门的人脸识别研究组，相关的研究综述见文献[1-3]。 本文对近年来自动人脸识别研究进行了综述，分别从人脸识别涉及的理论，人脸检测与定位相关算法及人脸识别核心算法等方面进行了分类整理，并对具有典型意义的方法进行了较为详尽的分析对比。此外，本文还分析介绍了当前人脸识别的优势与困难。 2 人脸识别相关理论 图像是人们出生以来体验最丰富最重要的部分，图像可以以各种各样的形式出现，我们只有意识到不同种类图像的区别，才能更好的理解图像。要建立一套完整的人脸识别系统(Face Recognetion System，简称FRS)，必然要综合运用以下几大学科领域的知识： 2.1 数字图像处理技术 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机

人脸识别系统研究分析

摘要 文章具体讨论了主成分分析( PCA)人脸识别算法地原理及实现.它具有简单、快速和易行等特点,能从整体上反映人脸图像地灰度相关性具有一定地实用价值. 人脸识别是目前较活跃地研究领域, 本文详细给出了基于主成分分析地人脸特征提取地原理与方法.并使用matlab 作为工具平台, 实现了一个人脸自动识别地系统原型.实验结果表明, 该系统识别率为100%, 达到预期地效果.如果想进一步提高人脸识别率, 可以考虑与其他方法结合.仅单独使用任何一种现有地方法一般都不会取得很好地识别效果, 将其他人脸识别方法组合是今后研究地一种趋势.也可以考虑改进分类决策地方法.本系统采用地最小距离分类法属于线性地分类器, 而利用神经网络这类学习能力更强地非线性分类器对高维人脸识别问题可能会有更好地解决.b5E2R。

目录 1.引言 (1) 2．需求分析 (1) 2.1 课题地来源 (1) 2.2人脸识别技术地研究意义 (2) 2.2.1 面部关键特征定位及人脸2D形状检测技术 (2) 2.2.2面部感知系统地重要内容 (2) 2.3人脸识别地国内外发展概况 (3) 2.3.1国外地发展概况 (3) 2.3.2国内地发展概况 (4) 3．概要设计 (5) 3.1问题描述 (5) 3.2模块设计 (5) 3.3主成分地一般定义 (6) 3.4主成分地性质 (7) 3.5主成分地数目地选取 (7) 4. 详细设计--PCA算法地功能实现 (8) 4.1引言 (8) 4.2 K-L变换 (8) 4.3 PCA方法 (9) 4.4利用PCA进行人脸识别 (10) 5.实验及结果分析 (11) 6. 总结 (14) 7. matlab 源码 (15) 参考文献 (19)

国内外研究现状

将新学的词汇用于句子、会话、故事讲述或写作之中，以加深记忆。④视觉映像:通过创造有意义的视觉映像在新语言信息与己掌握的语言信息之间建立记 忆联系。可以通过想象，也可以通过画图来建立。这种视觉映像可以来自事物或现象的画面、文字出现的地方，也可以通过想象来获得。⑤语义图示:以一个基本词为中心，在纸上画出跟该词有关的词语的语义关系结构图，并表示其相互关系。⑥语音串记:利用新词和己掌握单词之间语音上的某种共同特征来建立两者之间的联系，由此促进记忆。可利用的语音特征可以是押韵，也可以是音节上的相似。⑦缩略助记:从要一记忆的词组或有关词语中抽取第一个字母或音节，组成一个新的词语单位，并用作该词组或有关词语的记忆线索。⑧言行相伴和具体操作:通过做出相应的动作和摆弄实物来记住所学到的新词。⑨构词分析:在碰到新词时观察它的词形，如发现它是由若干已知词或构词成分组成，就从这些组成部分的意义推测这一新词的意义。 贾冠杰(2001)提出的词汇学习策略有:①利用词汇游戏辅助教学。教师可根 据具体情况，在课堂教学中，适当利用单词游戏来激发学生的学习兴趣，或在课后组织学生开展一些词汇游戏以帮助他们掌握更多的词汇。②通过阅读来记忆词汇。学生可以根据上下文记忆单词也可以准确理解单词的含义。③通过形一义联想法和音一一义联想法来记忆单词。形一义联想法就是对单词的结构赋予一定的想象。音一义联想法则是设法把单词的音和义联系起来。 2.2有关词汇学习策略运用的情况 词汇作为信息的主要载体，是英语教学中的一个重要环节。然而，在语言 学的发展历史中，在相当长的一段时间内，关于词汇教与学的研究一直没有受到重视，尤其是在语法翻译时期和听说法时期。Charter(1987)曾将词汇比作 为一个不受重视的“灰姑娘”(转引自孙兴文，1998)。20世纪70年代以来， 随着交际性语言教学的出现，词汇开始引起了西方学者尤其是英美学者们的关注，词汇的地位才得以很大的提高，至此，英语词汇学习策略才成为二语习得研究者和英语教师关注的问题。 王文宇(1998)将词汇学习策略分为:规划策略(规划管理记忆全过程的方 法)、单词表策略、重复策略、联想策略、词性分析策略、上下文策略、语用策略。 姚梅林、吴建民、庞晖(2000)将词汇记忆策略分为9类:复述策略、联想策 略、归类策略、应用策略、单词表策略、上下文策略、词性分析策略、复习策略、管理策略。 将策略具体运用细分化的有: 易晓明和韩凯(1998)将词汇记忆策略分为四大类:①记忆术(如:对字母进 行转化、首字母法、编故事法、地点法、关键词法、想象形象、奇特想象)。②一般记忆加工策略(如:复述、分类、词根词缀等精细加工、对比、单词联想网)。 ③外部辅助策略(如:列表方式、物理刺激提醒、让别人告知、抄写在明显位置、利用单词等外部工具)。④元一记忆策略(如:重复、判断掌握程度、定任务量、难易判断、记忆过程总考虑、速度准确性权衡)。 程晓棠等(程晓棠、郑敏，2003)提出的词汇学习策略有:①在语境中学单词， 提出利用上下文的同义词或近义词、单词之间的指代关系以及词与词之间的搭配猜测词义。②利用联想增强对同类词的学习效果。可以用情景联想和单词网络。情景联想即是把描述日常生活中一连串动作的动词集中起来学习或复习以达到加深理解和记忆的目的。单词网络则是把同类词按照意思的层次关系设计