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基于机器视觉的人脸生物特征改进识别技术  
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【英文篇名】 Human face biological feature improved recognition technology based on machine vision
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【作者】 温宏愿; 刘小军; 刘增元;
【英文作者】 WEN Hongyuan; LIU Xiaojun; LIU Zengyuan; Taizhou Institute of Science and Technology; Nanjing University of Science and Technology;
【作者单位】 南京理工大学泰州科技学院;
【文献出处】 现代电子技术 , Modern Electronics Technique, 编辑部邮箱 2018年 10期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 机器视觉; 人脸; 生物特征识别; 摄像机; 双色反射; 局部差分二值模型;
【英文关键词】 machine vision; human face; biological feature recognition; camera; dichromatic reflection; LDBP;
【摘要】 传统识别方法主要通过谱回归和矩阵完整性约束,从带噪声的原始数据中得到干净的输入数据,达到提高识别人脸生物特征的目的,但忽略了低秩投影矩阵对识别带来的干扰,导致识别精度低、效率差的问题,故提出基于机器视觉的人脸生物特征改进识别技术。通过摄像机代替机器视觉对人脸图像进行采集,构建人脸图像双色反射模型,对人脸图像进行预处理,并以机器视觉为基础,结合局部差分二值模型(LDBP),实现对人脸生物特征识别的改进。实验结果表明,相比于传统识别技术,采用改进识别技术在进行人脸生物特征识别方面的识别精度较高,实用性较强,具有一定的优势。
【英文摘要】 In the traditional identification method,the recognition rate of human face biological features is improved by means of spectral regression,matrix integrity constraint,and obtaining clean input data from the original data with noise,but the recognition interference brought by low rank projection matrix is ignored,which causes the problems of low recognition precision and poor recognition efficiency. Therefore,a human face biological feature improved recognition technology based on machine vision is proposed...
【基金】 江苏省“333工程”科研资助项目(BRA2016177)~~
【更新日期】 2018-06-08
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言人类自身身份的识别需要更高的精准性、实用性与安全性,主要是由于人类物理与虚拟活动空间的增大,网络与通信技术不断提高,增加了识别难度。常用识别方法一直存在一些问题,例如人在面前,却由于身份信息的缺失,无法进行身份的有效确定。为了解决这一难题,生物特征识别技术?

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