Advertisement

ATT系统用于人脸识别数据的处理。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
经过剑桥大学AT&T实验室的精心构建，该数据集囊括了40名参与者提供的400张面部图像，其中一部分图像记录了志愿者在不同姿态、表情以及佩戴面部饰物时的变化。 尽管该人脸库在人脸识别研究的初期阶段曾被广泛采用，但由于其变化模式相对有限，大多数识别系统都能轻松实现90%以上的识别率，因此，对其进行进一步的深度挖掘和应用已经显得意义不大。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • ATT人脸识别数据
    优质
    ATT人脸识别数据集包含数千张人脸图像，广泛应用于人脸识别算法的研究与开发中，是评估面部识别技术性能的重要资源。 该人脸库由剑桥大学AT&T实验室创建，包含40人的共400张面部图像。部分志愿者的图像涵盖了姿态、表情以及面部饰物的变化。在人脸识别研究初期，这一数据库被广泛使用。然而，由于变化模式较少，大多数系统在此数据集上的识别率均能达到90%以上，因此进一步利用的价值已不大。
     
  • 基于人脸识别的预处理人脸裁剪系统——Face Cropping
    优质
    Face Cropping是一款专为优化人脸识别技术而设计的人脸预处理系统。它能够精准地从复杂背景中识别并裁剪出清晰面部图像，显著提升后续分析准确度与效率。 网上有许多未经裁剪处理的人脸数据库，这些数据集不适合直接用于人脸识别试验。目前网络上几乎找不到专门针对人脸进行裁剪或裁切的工具，这使得初学者在进入这一研究领域时感到困惑。 为此开发了一套半自动的人脸预处理系统，专为去除背景而设计，适用于大部分未经处理的人脸数据库。该程序采用OpenCV和MFC技术制作而成，并不提供源代码供他人查看或使用。有需要的同学可以自行下载试用。 需要注意的是，由于本程序读取.tif格式图像时依赖于OpenCV函数，而这种文件格式本身具有一定的复杂性，导致没有统一的读取方法。因此，在处理某些特殊格式的.tif图像时可能会遇到问题。
     
  • FPGA_人脸检测_FPGA人脸识别_fpga人脸识别_FPGA人脸处理_fpga人脸
    优质
    本项目聚焦于在FPGA平台上实现高效的人脸检测与识别算法，旨在通过硬件加速提升人脸识别系统的实时性和准确性。 在IT行业中，FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，它允许设计者根据需求自定义硬件电路。本段落主要探讨如何利用FPGA技术来实现人脸识别系统。 人脸识别是基于人的面部特征来进行身份辨认或验证的一种生物识别技术。传统的软件实现通常涉及图像捕获、预处理、特征提取和匹配等多个步骤。然而，由于这些步骤计算量大且对实时性要求高，单纯依靠软件解决方案可能难以满足高性能及低延迟的需求。因此，在人脸识别应用中引入了FPGA的硬件实现。 FPGA的优势在于其并行处理能力和高速运算能力。与CPU或GPU不同的是，FPGA可以被配置为高度定制化的硬件电路，并针对特定算法进行优化。在人脸识别的应用场景下，使用FPGA能够加速关键步骤如特征检测和匹配等操作，从而提供更快的响应时间和更低的功耗。 要在FPGA上实现人脸识别系统，则需要将相关算法转换成硬件描述语言（HDL），例如VHDL或Verilog。这包括定义基本逻辑单元（比如逻辑门、触发器及移位寄存器）以及更复杂的模块，如加法器和乘法器，并可能涉及专用的数字信号处理器（DSP）。对于人脸识别而言，设计专门用于处理图像特征的卷积神经网络（CNN）硬件是必要的。 一个完整的FPGA实现通常包括以下组件： 1. 图像预处理：调整大小、灰度化及直方图均衡等。 2. 特征提取模块：可以使用Haar特征或LBP（局部二值模式），或者深度学习中的卷积层来进行特征的识别。 3. 匹配模块：可能包含哈希表或比较结构，用于快速查找和匹配特性向量。 4. 控制逻辑单元：协调不同组件的工作流程并确保数据流同步。 在FPGA实现过程中还需要考虑资源利用率、时钟速度以及功耗等因素以优化设计。此外，通常需要一个软件接口来接收图像输入及发送识别结果；这可能涉及DMA（直接内存访问）控制器或AXI总线等技术的支持。 综上所述，利用FPGA进行人脸识别的硬件加速和定制化计算是当前重要的发展方向之一。通过充分发挥FPGA并行处理的优势，可以构建出高效、实时的人脸识别系统，在安全监控及智能门禁等领域有着广泛的应用前景。
     
  • 使用OpenCV的Python人脸识别人脸识别系统源码
    优质
    本项目提供了一个基于OpenCV和Python的人脸识别系统源代码，适用于人脸识别、身份验证等应用场景。包含了训练模型及实时检测功能。 程序功能：管理出租公寓人员进出，自动记录人员进出的时间与照片，并自动识别是否为公寓住户。
     
  • yale人脸识别_face-recognition.zip_matlab yale人脸数据库_人脸识别数据集_yale人脸
    优质
    本资源包含Yale大学的人脸识别数据库，适用于MATLAB环境。该数据库包含了不同光照、表情和面部姿态下16个人的共计165张灰度图像，广泛应用于人脸识别算法的研究与测试。 在使用Yale人脸数据库进行人脸识别实验后，识别率达到90.67%。
     
  • 人脸识别系统_face_pre_sys_人脸识别门禁_人脸识别_门禁_means6y7_
    优质
    Face_Pre_Sys是一款集成了先进的人脸识别技术的智能门禁管理系统。它通过高效准确地识别人脸信息，实现安全便捷的身份验证功能，广泛应用于办公场所、住宅小区等多种场景中，为用户提供了更加智能化的生活和工作环境。 人脸识别系统是一种利用计算机视觉技术来识别人类面部特征的技术，在本项目face_pre_sys_人脸识别门禁系统中，重点是构建一个基于Python的人脸识别门禁系统。该系统能够捕获、处理图像，并通过算法分析人脸特征，从而实现对个人身份的验证。 理解人脸识别的基本流程至关重要。它通常包括以下几个步骤： 1. **人脸检测**：这是系统的起始阶段，通过算法如Haar级联分类器或深度学习模型（例如MTCNN）来识别和定位图像中的脸部区域。 2. **特征提取**：在检测到人脸之后，系统会提取关键的人脸特征。早期的方法包括Eigenface、Fisherface等技术依赖于线性降维；现代方法如Deep Learning的卷积神经网络(CNN)可以自动学习这些复杂的面部特征。 3. **人脸对齐**：为了减少姿态和光照等因素的影响，系统可能会进行标准化处理，使得不同的人脸图像在坐标系中保持一致的位置和方向。 4. **特征匹配**：将新检测到的人脸特征与数据库中的已存储的模板数据进行比较，以确定是否匹配。常用的方法包括欧氏距离、余弦相似度等技术。 5. **决策与反馈**：根据匹配结果，系统会做出放行或拒绝进入的决定，并提供相应的提示信息。 在这个“人脸识别门禁”项目中，它将应用上述技术和流程来实现对特定区域的安全访问控制。当用户首次使用时，需要录入人脸数据并将其存储为模板；之后每次验证身份时，系统会实时捕捉面部图像并与数据库中的记录进行比对，在确认无误后才会开启门禁。 【门禁】系统是安全保护的一种手段，用于限制或授权进入特定区域。结合人脸识别技术的门禁解决方案可以提高安全性，并且避免了传统钥匙或卡片丢失带来的风险；同时也减少了人工管理的工作负担。 face_pre_sys是一个利用Python实现的人脸识别门禁控制方案，它整合了计算机视觉、机器学习和安全访问控制的技术手段，为用户提供了一种高效而可靠的身份验证方式。开发人员可能使用了开源库如OpenCV和dlib进行图像处理，并借助预训练的深度学习模型（例如FaceNet或VGGFace）来进行特征提取及匹配操作。此类系统适用于办公楼宇、住宅区以及学校等场所的安全管理需求，有助于提升整体安全性能水平。
     
  • 人脸识别系统
    优质
    简介：人脸识别系统是一种利用先进的图像处理和模式识别技术来自动检测和识别人类面部特征的智能系统。它广泛应用于安全监控、用户认证等领域，提供高效便捷的身份验证手段。 人脸识别可以采用本地算法进行识别，这样比上传到第三方服务器的效率要高得多。此外，该技术对Qt兼容性非常好，希望这对你有所帮助。
     
  • GavabDB.zip_3D 人脸数据集_3D人脸识别_3d face_人脸 3d 识别
    优质
    GavabDB是一款专为研究设计的高质量3D人脸数据集，旨在促进3D人脸识别技术的发展和应用。 GavabDB 数据集为3D人脸识别提供了资源。
     
  • NPE.rar_NPE人脸识别_人脸数据集_流形_流形人脸识别_流形识别
    优质
    本资源包包含用于研究的人脸识别数据集，特别聚焦于流形学习技术在人脸识别中的应用，旨在促进高效、精准的流形人脸识别算法开发。 用于流形学习的算法——局部邻域保持可以分析任何符合流形分布的数据集，并常用于人脸识别。