导读:本文包含了红外人脸识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:压缩感知,稀疏表示,红外人脸识别
红外人脸识别论文文献综述
杜梅,曹蔚然[1]（2019）在《基于压缩感知的红外人脸识别》一文中研究指出压缩感知理论是一种全新的数据采集技术,其采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构,通过数值最优化问题准确重构原始信号。本文利用压缩感知的优秀特性,采用基于稀疏表示的模式分类方法,通过提取红外人脸图像的全部信息作为特征并建立特征矩阵,将待识别人脸作为压缩感知测量值,并通过正交匹配追踪算法进行重构,根据重构的稀疏系数所属类别进行红外人脸识别。实验表明,基于压缩感知的红外人脸识别结果准确率高。实验验证了本算法的有效性。(本文来源于《软件工程》期刊2019年01期）
罗超[2]（2018）在《耀世而出的可见光+近红外人脸识别杰作——评测中控智慧动态人脸核验终端TDB03》一文中研究指出厂商说法TDB03为一款7寸TFT彩屏设备,拥有近红外加可见光人脸识别功能一体机,其带有超声波测距模块,可支持1.5m范围内人脸比对验证,其扩展性强,使用中控智慧最新人脸识别算法,能够快速抓取人脸信息进行验证比对,同时设备硬件接口及功能丰富(RS232、语音、USB、韦根输出等),可满足用户的不同应用场景需求。(本文来源于《中国公共安全》期刊2018年10期）
王丽忍[3]（2018）在《基于Gabor小波变换融合PCA的门禁红外人脸识别研究》一文中研究指出在红外人脸识别的过程中,特征提取是一个重要环节,因为脸部有效信息的提取和处理,直接关系到红外人脸识别率。特征提取,主要包括全局特征提取和局部特征提取。红外人脸图像由于自身成像的原理,存在着分辨率低、边缘轮廓模糊和细节特征不明显等问题,在人脸特征的提取方面有一定难度,所以影响着人脸识别率。为了解决以上的问题,本论文采用红外人脸图像的预处理技术、特征提取方法、分割技术,实现了对红外人脸图像识别率的提高及应用。探讨了基于K_L变换的人脸识别算法,采用基于Gabor小波变换融合PCA的人脸识别算法,实现对门禁红外人脸的识别。论文主要从如下方面进行研究:1、探究红外人脸图像成像的原理、特性及对影响红外人脸识别的因子做剖析。2、通过对红外人脸图像的预处理(去噪和增强),提高图像的质量与清晰度。3、采用Canny算子等提取图像边缘特征、Gilles提取斑纹特征、Gabor小波变换提取局部纹理特征等,实现对红外人脸图像脸部特征的提取。4、运用Otsu阈值分割等技术实现对红外人脸图像的分割。5、实现基于Gabor小波变换融合PCA的门禁红外人脸识别及应用。(本文来源于《华侨大学》期刊2018-05-30）
张韶[4]（2017）在《面向金库的近红外人脸识别系统设计与实现》一文中研究指出金库是银行存储现金的重要场所,金库的安全对银行有着举足轻重的地位。近年来,金库一直出现各种安全问题,建立现代化、信息化的金库门禁控制系统成为亟待解决的问题。随着近红外成像技术和人脸识别技术的发展,使近红外人脸识别技术应用于金库门禁成为可能。人脸识别技术经过几十年的发展,已经较为成熟,但是当前大部分的应用是针对可见光的。这种应用易受到光照角度和强度的影响,识别效率会极大的下降,而且无法对照片和视频等进行鉴别,容易发生假冒真人进行识别的情况。针对可见光人脸识别的缺点,一些学者提出了近红外人脸识别。近红外人脸识别具有不受可见光影响,红外光源成像稳定等特点,即使全黑或者阳光直射也能正常工作。银行的金库门有些在室外,有些在室内,这两种环境光照变化较大,因此常规的可见光人脸识别并不适合金库的环境。所以本文选择近红外人脸识别技术来设计和实现金库系统。本文的主要研究内容如下:首先分析了国内外现状和各种人脸识别算法,结合金库这一特殊领域确定了研究方向和研究内容;其次研究学习了近红外成像技术、门禁控制技术和人脸识别算法,为系统的开发做基础;再次根据金库的实际情况,对系统进行需求分析,确定系统的功能性需求和非功能性需求,并对功能需求进行模块划分;接着在需求分析的基础上,完成系统的设计与实现,包括总体设计、数据库设计、各个功能模块的设计与实现以及人脸识别算法contourlet变换和SVM的详细实现;此外对系统的各个功能模块进行测试和分析;最后对全文进行总结,并对下一步工作进行了展望。本文的主要成果如下:实现了近红外成像下的人脸识别算法,包括人脸的采集和检测、人脸图像的去噪、旋转、几何大小归一、特征值计算和特征值比对;系统的业务流程满足了系统与金库门禁控制的通信、门禁互锁和同进同出等金库业务要求;系统设置了多种安全措施保障金库的安全性,包括通信加密,硬件加密绑定,二次认证等措施;设计了人脸注册和人脸识别的两种输入方式包括刷卡和触屏,同时也设计了两种认证方式包括一对一和一对多,从而满足不同金库的个性化需求;完成了门禁控制的信息化管理,包括存储人员信息和进出金库的记录等,使管理人员更容易记录和查看历史信息。系统经过测试,能满足金库安全性需求和业务需求,达到了预期目标。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2017-04-01）
赵骥,童卫青[5]（2016）在《基于LBP和Gabor混合特征的近红外人脸识别》一文中研究指出综合局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)和Gabor·函数特征的优点,并结合余弦相似度和主元分析(Principal ComponentAnalysis,PCA)方法,提出特征混合的人脸识别算法并研究4种不同的LBP和Gabor特征混合的方法.在871人的近红外人脸图像库上的实验表明,基于LBP和Gabor混合特征的人脸识别方法能获得较高的人脸识别正确率和较低的误识率.(本文来源于《华东师范大学学报(自然科学版)》期刊2016年04期）
于妍,韩冬[6]（2016）在《基于局部二元模式直方图的红外人脸识别》一文中研究指出红外人脸对光照、姿态等变化不敏感,较好的克服了可见光人脸的缺陷,为了提高红外人脸识别率,提出一种基于局部二元模式直方图的红外人脸识别方法。首先采集大量的红外人脸图像,并将它们归一化标准红外人脸图像,然后提取红外人脸图像的局部二元模式直方图作为识别特征,并采用核主成分分析选择对红外人脸图像有贡献的特征,最后采用相关向量机对进行红外人脸图像的分类与识别。实验结果表明,本文红外人脸识别方法的识别率要高于其它红外人脸识别方法,而且红外人脸的识别速度更快,可以应用于实时红外人脸识别中。(本文来源于《激光杂志》期刊2016年05期）
李杰[7]（2016）在《可见光/近红外人脸识别方法的研究与实现》一文中研究指出人脸识别技术在计算机视觉和模式识别领域受到了越来越多的重视,逐渐成为了一个热门话题。现在,大多数的人脸图像是在可见光的条件下拍摄的,而在可见光环境中,光照条件是多变而且复杂的。那么人脸识别的性能就受到了环境光照变化的影响,因此克服光照变化的影响成为了人脸识别领域的一个重要问题。由于近红外光成像对光照变化的鲁棒性,使得近红外光成像技术在一定程度上解决了这个问题。在近红外人脸识别应用中要求注册和检测的人脸图像都是在近红外光照的条件下拍摄的,而实际应用中大量的人脸图像采用可见光的条件拍摄,例如身份证照片等等。那么实现可见光人脸图像和近红外关人脸图像的交叉注册和验证便成为了一个问题。因为成像的方式不同,那么同一个人的可见光图像和近红外图像存在很多表观上的差异。但是从人类认知的角度讲,它们应该被识别为同一个人,这样就意味着同一个人的可见光图像和近红外图像存在着某种关联。本文将从两个方面出发,介绍提高可见光和近红外人脸识别算法的性能。本文主要有两个关键点：1.特征融合方法。在阅读了大量文献,做了大量相关实验后发现有叁种特征在可见光／近红外人脸识别方面有较好的性能,即SIFT特征、LBP特征和HOG特征。特征融合方法分为平行性和连续性特征融合,我们主要使用了带权值的连续性特征融合算法将叁种局部特征融合形成一个新的特征表示。根据实验验证,可以得出结论,使用特征融合算法将多个特征融合,其识别性能比单一特征的识别性能高。2.基于ELM的多任务聚类算法。极限学习机(Extreme Learning Machine)是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。多任务学习算法(Multitask Learning)研究是通过同时学习多个任务的机器学习算法。通过使用共同学习的方式取代原先常用的独立学习思路。通过利用多个任务间的关联性,挖掘多个任务所蕴含的共性,而避免训练数据少而引起的欠拟合从而提高算法泛化性能。本文提出的算法是基于ELM映射的多任务学习,首先将原始数据通过ELM映射到低维空间,然后使用多任务聚类的方法分类,并且通过实验验证其识别性能。(本文来源于《北京交通大学》期刊2016-02-22）
谢志华,刘国栋[8]（2015）在《基于多尺度局部二元模式共生直方图的红外人脸识别(英文)》一文中研究指出不同尺度的局部二元模式(LBP)提取了红外人脸图中不同的微结构局部特征。为了挖掘不同尺度中局部特征的相关性,提出了一种基于多尺度LBP共生直方图的红外人脸识别方法。传统的多尺度LBP特征提取方法,丢失了对多尺度特征间相关性信息的提取。为了充分考虑微结构间的相关统计信息,提出了多尺度LBP共生直方图表示方法,以提取包含在红外人脸图像中的有用鉴别特征。多尺度LBP共生直方图特征表示方法不仅可以消除环境温度对红外人脸图像特征提取的影响,而且还可以增强对局部特征表示的鉴别性。实验结果表明:多尺度局部二元模式共生矩阵可以增强对红外人脸鉴别特征提取的有效性,提出的红外人脸方法的性能优于基于传统多尺度LBP和单尺度LBP方法,在相同环境情况下和在环境温度变化情况下可以达到99.2%和91.2%的识别率。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2015年01期）
徐志鹏,黄敏,朱启兵[9]（2015）在《基于嵌入式的近红外人脸识别系统设计》一文中研究指出设计并实现了一套基于达芬奇平台OMAP3530的近红外人脸识别系统。本系统采用850nm的LED灯提供主动的近红外光源,在OMAP3530和EPM570处理器的协同作用下,实现了可见光图像与近红外图像的实时采集与处理。软件设计基于Codec Engine架构,ARM端负责图像的采集、识别结果的显示和数据库的管理;DSP端专注于人脸识别算法。通过图像采集、人脸检测、特征提取和特征匹配4个步骤实现人脸识别。本系统充分利用了OMAP3530丰富的接口和强大的图像处理能力,并且经过了C与汇编语言的优化。当环境光强发生变化时,系统仍能获得较高的识别精度和较好的实时性。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2015年01期）
曾梦璐,王晅,石林枫[10]（2014）在《基于Contourlet-NMF和SVM的近红外人脸识别方法》一文中研究指出针对近红外人脸识别对表情和姿势变化缺乏足够鲁棒性的问题,提出一种基于Contourlet变换、非负矩阵分解NMF(Non-negative Matrix Factorization)与支持向量机(SVM)的近红外(NIR)人脸识别算法。该算法首先对NIR人脸图像进行Contourlet变换,接着用NMF进行分解,取其系数矩阵的一阶统计量作为特征数据,然后利用SVM进行分类与识别。实验结果表明,该算法具有较高的识别率,而且对人脸表情和姿势变化具有较强的鲁棒性。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2014年12期）
红外人脸识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
厂商说法TDB03为一款7寸TFT彩屏设备,拥有近红外加可见光人脸识别功能一体机,其带有超声波测距模块,可支持1.5m范围内人脸比对验证,其扩展性强,使用中控智慧最新人脸识别算法,能够快速抓取人脸信息进行验证比对,同时设备硬件接口及功能丰富(RS232、语音、USB、韦根输出等),可满足用户的不同应用场景需求。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
红外人脸识别论文参考文献
[1].杜梅,曹蔚然.基于压缩感知的红外人脸识别[J].软件工程.2019
[2].罗超.耀世而出的可见光+近红外人脸识别杰作——评测中控智慧动态人脸核验终端TDB03[J].中国公共安全.2018
[3].王丽忍.基于Gabor小波变换融合PCA的门禁红外人脸识别研究[D].华侨大学.2018
[4].张韶.面向金库的近红外人脸识别系统设计与实现[D].西安电子科技大学.2017
[5].赵骥,童卫青.基于LBP和Gabor混合特征的近红外人脸识别[J].华东师范大学学报(自然科学版).2016
[6].于妍,韩冬.基于局部二元模式直方图的红外人脸识别[J].激光杂志.2016
[7].李杰.可见光/近红外人脸识别方法的研究与实现[D].北京交通大学.2016
[8].谢志华,刘国栋.基于多尺度局部二元模式共生直方图的红外人脸识别(英文)[J].红外与激光工程.2015
[9].徐志鹏,黄敏,朱启兵.基于嵌入式的近红外人脸识别系统设计[J].数据采集与处理.2015
[10].曾梦璐,王晅,石林枫.基于Contourlet-NMF和SVM的近红外人脸识别方法[J].计算机应用与软件.2014