基于对向传播神经网络的人脸识别方法

根据对向传播网络适于模式分类的特性,提出了基于对向传播网络的人脸识别方法。同时,为了克服对向传播网络在训练过程中的不稳定性,改进了对向传播网络的学习算法,并且以国际通用的ORL人脸库为对象进行实验研究。结果表明,选择合适的参数,就可以达到理想的识别效果。证明了基于对向传播网络的人脸识别方法是有效可行的。     

基于局部本征谱的人脸识别

设计了一种基于局部本征谱的人脸识别方案。预处理阶段,首先将一幅脸像按不同方位划分为大小相同的数个子块,针对各子块进行能量归一化和傅里叶变换,以消除部分光照影响并估算子块的频谱。在此基础上,对训练脸像中编号相同的子块进行主元分析,提取脸像的局部本征谱,采用最近邻判决准则进行分类识别。对ORL人脸数据库的实验结果表明本设计方案是有效的。     

人脸识别准入规则的失灵风险与制度重构

人脸识别的准入以知情同意原则和权利克减条件为核心,但这两项规则均存在失灵风险.由于人脸信息的非接触性,以及处理者与信息主体间天然的权力不对称,知情同意难以落实.权利克减则因措辞模糊而滋生随意解释的空间,反而为人脸识别大肆侵入提供便利.对人脸识别效用与风险的误判,以及未能有效弥补权力不对称的立法导致传统规则的失灵.中国立法者应借鉴场景理论,设置人脸识别准入的"四象限"与"三清单"规则,禁止人脸识别进入非必要且非受控领域,在可受控领域为信息主体创设真正的选择权.     

基于支持向量机算法的人脸识别技术研究

在讨论人脸识别算法的基础上,提出了基于支持向量机算法的人脸识别技术,进而分析了其原理,确定了多项式的核,并利用人脸数据对多项式核的SVM进行训练,根据训练结果进行识别实验,结果表明：SVM与传统方法比较,对人脸具有较高的识别率。     

基于RBF神经网络的人脸识别方法

计算机模式识别是视觉领域中的研究热点之一,是指用生物特征比如人脸信息来识别和辨认某个人类个体.提出了一种基于RBF神经网络的人脸识别方法：采用主成分分析技术把样本维数降低,同时利用模糊聚类算法进行粗分,然后用ORL标准人脸数据库进行实验.实验结果表明,该方法大幅度提高了人脸识别的效果.     

人脸识别技术应用的法律规制

在信息科技时代,人脸识别技术在为人们的生产生活提供极大便利的同时,也带来了识别错位、歧视、破坏知情同意规则等风险以及侵犯隐私的可能。为了从法律上规范人脸识别技术应用,美国采取了分散立法规制模式,根据人脸识别技术应用主体的不同建立差异化的规制路径,而欧盟采取的是统一严格限制模式。当前,我国法律制度对人脸识别技术应用的规制存在多处空白。为了创设全方位、立体化的面部特征信息保护机制,我国在鼓励新兴科技发展的同时,需要立足于现有规范体系,通过确立信息准确处理原则、完善知情同意规则、强化侵害隐私救济措施、完善信息处理相关各方责任等措施,构建和完善多方主体参与的治理机制。     

俯视视角变换对人脸识别绩效影响的实验研究

运用眼动仪对俯视条件下人脸识别的视角效应进行实验研究,结果发现:随着俯视视角的增大,人脸识别的反应时逐渐增加,绩效逐渐降低,表现出明显的视角效应,表明在俯视视角的变换过程中,人脸的加工方式从整体加工为主逐渐转变为特征加工为主。     

人文社科研究模式初探

研究模式对于学术研究具有重要的意义,它不仅使研究者的研究呈现出不同的风格,而且对于学术创新具有重要的影响;人文社科研究的两种模式(文本模式与创新模式)各具特点,对于学术研究分别具有不同的作用。文本模式主要起着基础性的作用,而创新模式则是学术创新不可缺少的,它们之间的互动是实现学术创新的必要条件;我国学术研究偏重文本模式,轻视甚至忽视了创新模式,这可以说是造成我国人文社会科学创新力不足的重要原因之一;要实现两种研究模式之间的互动,需要做好三个方面的工作:一是转变思维习惯,二是正确处理好"博"与"专"的关系,三是将研究对象由文本转向问题。     

基于CCD图与红外热像图融合的人脸识别分析研究

针对CCD图或红外热像图人脸识别方法的局限性,本文从多传感器图像融合技术出发。采用基于CCD图与红外热像图决策级融合的人脸识别方法,并建立了一个800幅的人脸图像库,进行人脸识别实验。实验表明:基于决策融合的人脸识别方法比单纯的CCD图或红外热像图人脸识别方法,具有更高的识别率。     

频域光照归一化的人脸识别

为了降低人脸识别对环境条件的要求,克服光照对人脸识别的影响,通过分析人脸图像的幅频特性和相频特性,提出了频域光照归一化的人脸识别,对任何光照条件下采集的图像经过归一化后,光照与训练库中完全相同,同时保留了人脸的可区分性。人脸之间差异的信息量一般较少,运用最小非零特征向量作为人脸特征。实验仿真表明,与传统方法相比,频域光照归一化人脸识别方法对光照变化具有鲁棒性。     

一种基于小波变换和PCA的人脸识别改进方法

针对主成分分析PCA算法中存在的问题,提出了利用小波变换对人脸图像进行预处理,PCA提取图像特征,最近邻法分类的人脸识别改进方法.基于ORL、YALE数据库的相关实验表明,这样的系统能够降低数据维数和克服角度、位移变化对算法的影响,能够取得比传统PCA更好的识别性能。     

在模式识别下的萃取液温度控制方法研究

离子污染测试仪是用于对清洗后PCB板残存的离子污染物含量进行测试的仪器。由于萃取液温度直接影响离子污染物的溶解程度,因而需通过精确控制萃取液温度的方式来保证更高级别的污染物被检测到。在工程应用中,采用常规PID控制方法难以达到要求的控制精度。该文提出了一种基于模式识别的萃取液温度智能控制方法,通过对系统动态特征的模式分类,结合专家经验在线自动调整控制规律,使系统保持预定的温度。仿真研究表明,该方法与传统PID控制方法相比,具有更好的控制效果和更强的鲁棒性。实际应用时超调量小于0.5℃,控制精度可达±0.2℃,满足系统设计要求。     

基于云理论的企业市场竞争定位模糊识别

运用正态隶属云代替传统模糊识别方法中精确的隶属函数,构建了相关正态云模型,对云理论在经济管理领域中的应用做了初步探讨。并对企业市场竞争性定位进行识别,克服了由于隶属度确定的唯一性所导致的最终失去模糊性的理论缺陷,从而使获得的判识结论更加合理且贴近实际。