發(fā)布時(shí)間：2022-02-16 16:43

　　人臉特征識(shí)別與其他生物特征識(shí)別一樣,具有唯一和不易被復(fù)制的良好特性;同時(shí),又因?yàn)槠渲苯�、友好、非接觸式的特點(diǎn)具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。所以現(xiàn)代社會(huì)中越來(lái)越多的領(lǐng)域引入了人臉識(shí)別技術(shù),人臉檢測(cè)與識(shí)別發(fā)揮著越來(lái)越來(lái)重要的作用。近年來(lái),隨著身份驗(yàn)證領(lǐng)域的逐漸擴(kuò)展,圍繞人臉識(shí)別已經(jīng)初步形成了一整套成熟的技術(shù)體系。與此同時(shí),人臉識(shí)別技術(shù)在現(xiàn)代化社會(huì)治安管理領(lǐng)域的價(jià)值愈發(fā)得以凸顯,基于人臉識(shí)別技術(shù)而派生的一系列應(yīng)用如雨后春筍般涌現(xiàn),這些人臉識(shí)別應(yīng)用可以幫助公安機(jī)關(guān)有效提高犯罪案件破獲效率,從而提高社會(huì)的安全度和人民的幸福感。目前市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)了若干個(gè)人臉識(shí)別應(yīng)用,各個(gè)應(yīng)用之間在核心技術(shù)、功能領(lǐng)域等方面既存在一定程度的交疊,也具有各個(gè)應(yīng)用本身的特性。以現(xiàn)有人臉識(shí)別技術(shù)實(shí)際使用效果來(lái)看,在數(shù)據(jù)規(guī)模不大、成像環(huán)境理想以及用戶配合等條件下,人臉識(shí)別的正確率已經(jīng)能達(dá)到90%以上,但在辦案過(guò)程中,公安機(jī)關(guān)獲得的人像照片往往是在非理想場(chǎng)景下得到的,甚至在某些場(chǎng)景下,部分應(yīng)用會(huì)出現(xiàn)無(wú)法識(shí)別的情形。本文的研究從實(shí)際使用的角度出發(fā),選取百度、飛搜、顏鑒三款人臉識(shí)別應(yīng)用,通過(guò)對(duì)5組非理想場(chǎng)景下的人像照片（低分辨率、不同姿態(tài)、配飾... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)人民公安大學(xué)北京市

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
引言
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的及意義
    1.3 研究現(xiàn)狀
        1.3.1 研究現(xiàn)狀綜述
        1.3.2 研究現(xiàn)狀評(píng)述
    1.4 研究難點(diǎn)與研究創(chuàng)新性
        1.4.1 研究難點(diǎn)
        1.4.2 研究創(chuàng)新性
2 人臉識(shí)別概述
    2.1 人臉識(shí)別
        2.1.1 人臉識(shí)別分類(lèi)
        2.1.2 人臉識(shí)別發(fā)展
        2.1.3 人臉識(shí)別流程
        2.1.4 人臉識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景
    2.2 人臉識(shí)別技術(shù)
        2.2.1 主成分分析
        2.2.2 彈性圖匹配方法
        2.2.3 線性判別分析
3 人臉識(shí)別中的非理想場(chǎng)景
    3.1 人臉識(shí)別的非理想場(chǎng)景概述
    3.2 欠完備采樣場(chǎng)景下的人臉識(shí)別
    3.3 多姿態(tài)場(chǎng)景下的人臉識(shí)別
    3.4 非理想光照?qǐng)鼍跋碌娜四樧R(shí)別
4 非理想場(chǎng)景下人臉識(shí)別應(yīng)用橫評(píng)比對(duì)實(shí)驗(yàn)
    4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
    4.2 人臉數(shù)據(jù)樣本
    4.3 應(yīng)用比對(duì)體系的建立
        4.3.1 功能層次分析
        4.3.2 使用層次分析
        4.3.3 發(fā)展層次分析
    4.4 三款主流人臉識(shí)別應(yīng)用介紹
        4.4.1 百度
        4.4.2 顏鑒
        4.4.3 飛搜
    4.5 欠完備采樣場(chǎng)景下三款應(yīng)用的實(shí)驗(yàn)
    4.6 多姿態(tài)場(chǎng)景下三款應(yīng)用的實(shí)驗(yàn)
    4.7 非理想光照?qǐng)鼍跋氯顟?yīng)用的實(shí)驗(yàn)
    4.8 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比對(duì)
        4.8.1 欠完備采樣場(chǎng)景下實(shí)驗(yàn)結(jié)果比對(duì)
        4.8.2 多姿態(tài)場(chǎng)景下實(shí)驗(yàn)結(jié)果比對(duì)
        4.8.3 非理想光照?qǐng)鼍跋聦?shí)驗(yàn)結(jié)果比對(duì)
    4.9 綜合性比對(duì)
        4.9.1 百度
        4.9.2 飛搜
        4.9.3 顏鑒
5 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
在學(xué)研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]人臉識(shí)別現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)研究[J]. 張笛.  廣東通信技術(shù). 2018(06)
[2]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別技術(shù)綜述[J]. 景晨凱,宋濤,莊雷,劉剛,王樂(lè),劉凱倫.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2018(01)
[3]人像識(shí)別技術(shù)在警務(wù)工作中的應(yīng)用[J]. 童長(zhǎng)毅,馬治國(guó),殷正輝.  警察技術(shù). 2017(05)
[4]深度挖掘視頻價(jià)值,深刻洞悉用戶需求 用AI撬開(kāi)安防大視界——訪深圳市深網(wǎng)視界科技有限公司總經(jīng)理萬(wàn)定銳[J]. 馬亞平.  中國(guó)安防. 2017(09)
[5]用人工智能構(gòu)建公共安全智能化監(jiān)測(cè)預(yù)警與控制體系[J]. 田爽,魏文淵.  中國(guó)安防. 2017(08)
[6]人臉識(shí)別技術(shù)在公共安全領(lǐng)域中的應(yīng)用[J]. 張廣程,張果琲.  中國(guó)公共安全. 2017(07)
[7]基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別系統(tǒng)在公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用[J]. 吳進(jìn)文,王露.  中國(guó)安防. 2016(11)
[8]基于主動(dòng)表觀模型姿態(tài)矯正和局部加權(quán)匹配人臉識(shí)別[J]. 趙恒,俞鵬.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2013(12)
[9]用SIFT詞匯樹(shù)實(shí)現(xiàn)的姿態(tài)無(wú)關(guān)的人臉識(shí)別[J]. 張劍,何驊,詹小四,肖俊.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2013(11)
[10]基于低秩子空間恢復(fù)的聯(lián)合稀疏表示人臉識(shí)別算法[J]. 胡正平,李靜.  電子學(xué)報(bào). 2013(05)

博士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的行人再識(shí)別研究[D]. 朱福慶.大連理工大學(xué) 2018
[2]基于部分的人臉識(shí)別方法研究[D]. 潘可.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009
[3]基于圖像重構(gòu)和特征融合的人臉識(shí)別方法研究[D]. 周昌軍.大連理工大學(xué) 2008
[4]人臉檢測(cè)與識(shí)別方法研究[D]. 葉俊勇.重慶大學(xué) 2002

碩士論文
[1]兩種微觀交通仿真軟件的對(duì)比研究[D]. 和英杰.華南理工大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3628305