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Strong Face Recognition Using Sparse Representation

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简介：
本文提出了一种基于稀疏表示的强人脸识别方法，通过优化算法获取有效特征，提高了在复杂背景下的识别准确率。 最新的面部识别算法具有高识别率和优秀的抗干扰性能，在训练样本较少的情况下也能保持良好的识别效果。

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  • Strong Face Recognition Using Sparse Representation
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    本文提出了一种基于稀疏表示的强人脸识别方法，通过优化算法获取有效特征，提高了在复杂背景下的识别准确率。 最新的面部识别算法具有高识别率和优秀的抗干扰性能，在训练样本较少的情况下也能保持良好的识别效果。
     
  • Face-Recognition-Security-System-using-Fully-Homomorphic-Encryption
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    本项目研发了一种基于全同态加密技术的人脸识别安全系统，旨在实现数据加密状态下的人脸匹配，确保用户生物特征信息安全。 基于全同态加密的安全人脸识别系统 随着人脸识别技术的广泛应用，人脸数据安全问题变得越来越突出。我们采用了一种名为“全同态加密”的方法来确保数据的安全性。 全同态加密是一种允许在密文上直接进行计算的技术，而无需先解密的数据保护机制。这意味着，在不泄露原始信息的情况下，可以对加密后的数据执行复杂的数学运算和分析操作。例如，在人脸识别系统中，可以通过公钥将面部图像或其他敏感数据转换成密文形式，并在此基础上完成必要的处理任务（如特征提取、模式匹配等）。整个计算过程都在加密状态下进行，最终结果仍然是以密文的形式呈现给用户。只有拥有私钥的合法持有者才能解码这些信息。 本项目在开发过程中面临了几个挑战： 1. 跨语言编程：全同态加密算法主要用C++实现，而人脸识别技术则基于Python构建； 2. 算法效率和准确性之间的权衡：为了保证计算过程中的安全性，可能需要牺牲一定的性能或精度； 尽管存在这些困难，我们的项目最终获得了第十二届全国大学生信息安全竞赛的国家级二等奖。
     
  • Face Recognition Using DeepID3 and Very Deep Neural Networks
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    本文探讨了利用DeepID3和非常深神经网络进行人脸识别的方法，通过实验验证了这两种方法的有效性和优越性。 人脸识别论文《DeepID3：使用非常深的神经网络进行面部识别》由Yi Sun、Ding Liang、Xiaogang Wang和Xiaoou Tang撰写，翻译工作耗时两天，希望能对大家有所帮助。
     
  • Sparse+and+Repetitive+Representation+Code
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    简介：稀疏且重复表示码（Sparse and Repetitive Representation Code）是一种编码技术，通过利用数据中的稀疏性和重复模式来提高编码效率和压缩率。 《稀疏与冗余表示：代码》是一本深入探讨数据表示和处理技术的书籍，主要关注使用稀疏和冗余表示方法。该书包含了MATLAB代码实现，这对于理解和应用这些理论提供了实践基础。作为一款强大的编程环境，MATLAB广泛应用于科学计算、图像处理及信号处理等领域，因此这些代码是学习与研究的理想工具。 1. **稀疏表示**：在信号处理和机器学习中，稀疏表示是指寻找一种方式使复杂的数据可以用少数几个基向量的线性组合来表达。这有助于数据压缩和降维，并且使得去除噪声更加容易。书中可能涉及到稀疏编码算法，如LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）和OMP（Orthogonal Matching Pursuit）。 2. **迭代收缩**：描述中的第六章可能涉及了迭代收缩算法，这是一种用于信号恢复与去噪的技术。通过多次迭代逐步调整系数以达到最佳的稀疏表示效果。 3. **局部MCA和KSVD**：书中第十五章及十四章的内容分别介绍了局部多成分分析（Local MCA）和K-SVD算法的应用。其中，K-SVD是一种用于构建自适应字典的字典学习方法，而局部MCA则是在特定区域或上下文中进行这种分析以提高表示精确性和针对性。 4. **图论应用**：书中第十章可能介绍了如何将图论概念应用于数据表示中，例如通过图谱信号处理来更好地理解和操作复杂网络结构的数据。 5. **图像修复与去噪**：第十五和十四章的内容涉及了使用KSVD字典学习方法进行图像修复及全局去噪的应用。这种方法通常用于创建高质量的图像恢复结果。 6. **演示与示例**：书中可能包含实际运行的MATLAB示例，帮助读者理解并可视化稀疏和冗余表示的效果。 7. **对比显示差距**：第七章的内容可能展示了不同稀疏表示方法之间的性能差异，以帮助用户评估及选择适合其应用的方法。 这些MATLAB代码不仅涵盖了理论知识还提供了实践案例。对于想要深入学习稀疏与冗余表示的学者或工程师而言，本书是一个宝贵的资源。通过实际操作这些代码，读者能够加深对高级技术的理解，并提升他们在信号处理和图像分析领域的技能。
     
  • Face Recognition Using KNN in MATLAB (120171080212 杨秉学).zip
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    本项目为杨秉学同学完成的作品，旨在使用MATLAB编程环境实现基于K近邻算法的人脸识别系统。项目文件包括代码、测试图片和实验报告等资料。 利用Matlab根据knn算法实现的人脸识别。压缩包包含课设的最终上交文件、MATLAB代码、参考文献以及实验图片，下载解压后用matlab打开可以直接测试使用。
     
  • Face-Mask-Recognition
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    Face-Mask-Recognition是一款先进的面部识别系统，专为检测口罩佩戴情况而设计。它能够精准识别并追踪未戴口罩的人，确保公共安全与健康。 Mask-Face-Recognition：口罩人脸识别 该项目主要是实现人脸特征向量的提取。以标准人脸识别模型FaceNet为主线，添加fpn_face_attention结构，并增加CBAM模块，可以更好地聚焦于人面部半部及未带口罩的部分。 正常人脸训练数据使用VGGFace2的数据集。 正常人脸测试数据采用LFW（狂野标签脸）进行验证。 首先生成一个包含以下内容的数据集文件夹： - VGGFace2的原始训练数据 - LFW原始图像集合 - LFW配对文件，用于指导如何组合图片以形成测试用例 pairs.txt 文件是图片对文件，包含了测试所需的图片对及标注。
     
  • speech recognition using DTW.rar_dtw_dtw algorithm_matlab_speech recognition
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    本资源为使用DTW（动态时间规整）算法进行语音识别的MATLAB实现代码包。适用于研究和学习语音信号处理与模式匹配技术的学生及研究人员。 基于DTW算法实现孤立数字及连续数字语句的识别，其识别率表现良好（内含语音数据集）。
     
  • Final Project Attendance: Face Recognition
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    本项目旨在开发一种基于面部识别技术的出勤管理系统。通过使用先进的机器学习算法和摄像头设备，系统能够自动准确地记录学生的出席情况，从而提高课堂管理效率并减少人为错误。 Final-Project-Attendance-FaceRecognition 是一个基于Python的人脸识别考勤系统项目，利用先进的计算机视觉技术和深度学习模型来实现自动化的考勤管理。该系统的目的是提高考勤过程的效率与准确性，并减少人为错误及作弊的可能性。 在Python编程语言中，人脸识别是一个热门领域，涉及OpenCV、Dlib和Face_recognition等库。其中，OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，提供了图像处理和实时视频分析的功能；Dlib 则是包含用于机器学习和图像处理工具的通用C++ 库；而 Face_recognition 则是专门针对人脸识别的Python接口，基于 Dlib 的预训练模型进行人脸检测与识别。 该项目可能包括以下关键组成部分： 1. **人脸检测**：使用OpenCV中的Haar级联分类器或者MTCNN模型来检测图片中的人脸。 2. **特征提取**：通过Face_recognition库的API 提取人脸的特征向量，这些通常基于预训练的深度学习模型如 FaceNet 或 VGGFace 进行操作。 3. **人脸识别**：比较不同人脸的特征向量以确定相似度并识别个体。 4. **数据库管理**：存储员工面部信息及出勤记录，可能使用SQLite或MySQL等数据库来实现这一功能。 5. **用户界面（GUI）设计**：创建一个便于用户操作的应用程序接口，例如签到和查看考勤记录等功能。 6. **异常处理机制**：解决光照变化、遮挡等因素导致的人脸识别问题，并提供有效解决方案如多角度人脸比对或重新进行人脸识别等措施。 7. **实时监控功能**：如果项目包括视频流处理，则会集成摄像头，以实现实时捕捉和分析人脸。 在项目的实施过程中，开发者需要掌握： - Python编程基础 - OpenCV 和 Face_recognition 库的使用方法 - 数据结构与数据库操作技巧 - 深度学习及机器学习的基本概念 - 使用Tkinter或PyQt等工具进行GUI设计的能力 - 实时处理以及多线程程序开发知识 为了调试和优化系统，开发者需要对人脸检测准确性、识别速度及系统的稳定性等方面进行全面测试。同时，在涉及个人生物特征数据的情况下，隐私保护也是项目实施中的一个重要考虑因素。 Final-Project-Attendance-FaceRecognition 是一个全面的Python项目，涵盖了计算机视觉、深度学习技术应用以及数据库管理等多个方面，并为学习者提供了实践这些技能的机会。
     
  • Human Activity Recognition using LSTM
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    本研究利用长短期记忆网络（LSTM）进行人类活动识别，通过分析传感器数据来准确判断个体行为模式，提升智能系统对人的理解能力。 信号数据的采集来源于智能手机内置的加速度传感器。实验选取了六种常见的日常行为：走路、慢跑、上楼梯、下楼梯、坐和站立。收集到的数据经过特征抽取，然后利用支持向量机对这些特征进行分类，最终识别出这六类人类行为。
     
  • Pool Table Ball Recognition Using OpenCV
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    本项目利用OpenCV技术实现自动识别台球的位置和种类，旨在提高台球游戏分析与训练的效率和准确性。 台球桌Python代码可以从比赛屏幕截图中识别桌子上的撞球。目前能够将倾斜的图像转换为俯视图，识别并圈出球。通过颜色识别轨道上的球和集群，并返回每个球的质心。然后将这些信息绘制在桌子上，并重构桌子床和球ID码以消除重叠。