在上一章的内容中已经阐述过, 人脸跟踪算法的基础为Mean Shift算法, 这种算法的思想是均值漂移, 对于运动的人脸能够实现比较好的跟踪, 人脸跟踪算法提取出人脸区域之后, 就需要利用人脸识别算法来进行识别工作, 在进行人脸识别时, 选择的算法为基于分块2D-LDA人脸特征提取算法。 其次, 软件实现。系统软件在进行设计...
简述:该论文提出一种针对物理人脸识别的对抗攻击方法。该方法设计了具有精心拓扑结构的对抗纹理3D网格,可以印制在人脸上来欺骗面部识别系统。为了提高黑盒攻击的有效性,该方法在3D形态模型的低维空间进行优化,而不是高维的网格空间。实验表明,该方法可以有效攻击多个商用面部识别系统。 2022 1.A Survey of Face Recogn...
据《声纹圈》初步统计,今年入选 ICASSP 2023 的论文中,说话人识别(声纹识别)方向约有64篇,初步划分为Speaker Verification(31篇)、Speaker Recognition(9篇)、Speaker Diarization(17篇)、Anti-Spoofing(4篇)、others(3篇)五种类型。 本文是 ICASSP 2023说话人识别方向论文合集系列第四期,整理了Speaker Recognition...
人脸识别技术论文篇一 人脸识别技术综述 摘要:文章首先对人脸识别技术进行了介绍,其次回顾了人脸识别研究的发展历程及识别方法的基本分类,然后对当前主流的人脸识别方法展开了详细的论述,最后提出了人脸识别技术面临的问题及研究方向。 关键词:人脸识别;特征脸;线形判别分析;局部二值模式 中图分类号:TP391 Survey of ...
文章提出对人脸进行概率建模,传统方法只是针对某一输入的人脸图像将其映射到隐空间的一个点,缺陷在于实际场景下可能出现低质量样本,如果这些低质量样本进入了人脸识别系统,人脸识别系统可能对将这些低质量样本判错,比较极端的是将所有低质量样本分为同一个id。 为了解决这一问题,文章觉得应该有一个指标来告诉我们哪些样...
基于集合的人脸识别的性能使用两种方法进行评估:错误接受率和错误拒绝率。 MPNet被设计为将人脸的原始数据集非线性映射到低维空间的多个样板上,如果数据集属于同一个人时这些样板的距离很小,反之很大;另一方面,相似性度量学习是通过训练具有两个独立的、权值共享的CNN分支的MPNet实现的。 为了获得对真实世界人脸变化的...
文章研究方向是人脸识别,算是对Triplet Loss的一种针对性改进方法,与其说是一篇论文,不如说是一篇Triplet训练的实操经验之谈,值得一读而且代码开源。 文章贡献 1. 提出一种有效的框架为不同的CNN特征提取以及不同的Triplet组的选择方法等环节提供多样的选择,该框架还支持多GPU加速训练; 2. 通过实验分析了一系列影响...
1.本文研究使用数据增强技术来提升深度神经网络嵌入(x-向量)在说话人识别任务中的表现。 2.x-vector是通过经训练识别说话人的深度神经网络将可变长度的语音片段映射到固定维度的表示。 3.与i-向量相比,x-向量在利用大规模训练数据集时具有更好的性能。本文提出使用添加噪声和混响的数据增强技术,以低成本的方式扩充...
人脸识别系统——毕业论文.docx,摘要 摘要 随着社会的发展,各个方面对快速有效的自动身份验证的要求日益迫切。由于生物特征是人的内在属性,具有很强的自身稳定性和个体差异性,因此是身份验证的理想依据。这其中,利用人脸特征又是最自然直接的手段,相比其他生物特征,它
1. 对姿态和身份鲁棒的人脸表情识别方法 之前的研究表明人的头部姿态以及身份都会影响人脸表情识别的效果,头部姿态的改变会让算法难以用统一的模式去识别相同的表情,而相同的身份容易让算法误认为同一个人属于同一类(相同身份有许多人脸特征相同),因此许多研究者针对这两类问题提出了相应的解决方案。但很少有工作能较好...