最新人脸识别：一种简单的特征提取算法教学讲义ppt.ppt

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1、人脸识别：一种简单的特征提取算法人脸识别的目的与意义人脸识别是近年来模式识别、图像处理、机器视觉、神经网络以及认知科学等领域研究的热点课题之一。定义：人脸识别是指给定一个场景的静态图像或动态视频，利用存储有若干已知身份的人脸图像的数据库验证和鉴别场景中单个或者多个人的身份。应用：人脸识别在档案管理系统、安全验证系统、信用卡验证、公安系统的罪犯身份识别、银行和海关的监控、人机交互等领域具有广阔的应用前景。与指纹识别、视网膜识别、虹膜识别等技相比，人脸识别技术在数据采集方面手续比较简单，使用者更容易接受。

2、人脸识别的技术细节一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像与处理、以及身份确认。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。举个例子：对LBP算子进行扩展：新的LBP算子LBP（P，R）可以计算不同半径邻域大小和不同像素点数的特征值，其中P表示周围像素点个数，R表示邻域半径，同时把原来的方形邻域扩展到了圆形，其中，R可以是小数，对于没有落到整数位置的点，根据轨道内离其最近的

3、两个整数位置像素灰度值，利用双线性差值的方法可以计算它的灰度值。举个例子：Uniform模式定义：如果一个二进制序列看成一个圈时，0-1以及1-0的变化出现的次数总和不超过两次，那么这个序列就是Uniform模式，比如，00000000、00011110、00100001、11111111，在使用LBP表达图像纹理时，通常只关心Uniform模式，而将所有其他的模式归到同一类中。举个例子：效果图：由图中可以看出，变化后的图像和原图像相比，能更清晰的体现各典型区域的纹理，同时又淡化了对于研究价值不大的平

4、滑区域的特征，同时降低了特征的维数。比较而言，Uniform模式表现的更逼真，在人脸识别和表情识别应用中，都是采用这种模式。特征向量在表情识别中，最常用的是把LBP的统计柱状图作为表情图像的特征向量。为了考虑特征的位置信息，把图像分成若干个小区域，在每个小区域里进行直方图统计，即统计该区域内属于某一模式的数量，最后再把所有区域的直方图一次连接到一起作为特征向量接受下一级的处理。环境变化分析1：1.光照LBP算子利用了周围点与该点的关系对该点进行量化。量化后可以更有效地消除光照对图像的影响。只要光照的变

5、化不足以改变两个点像素值之间的大小关系，那么LBP算子的值不会发生变化，所以一定程度上，基于LBP的识别算法解决了光照变化的问题，但是当图像光照变化不均匀时，各像素间的大小关系被破坏，对应的LBP模式也就发生了变化。环境变化分析2：2.图像旋转：为了让LBP具有旋转不变性，将二进制串进行旋转。假设一开始得到的LBP特征为10010000，那么将这个二进制特征，按照顺时针方向旋转，可以转化为00001001的形式，这样得到的LBP值是最小的。无论图像怎么旋转，对点提取的二进制特征的最小值是不变的，用最小

6、值作为提取的LBP特征，这样LBP就是旋转不变的了。当P=8时，能产生的不同的二进制特征数量是2^8个，经过上述表示，就变为2^8/8=32个优缺点总结当光照、姿态、表情变化时，人脸的表象会产生较大变化，从而造成人脸识别系统的性能下降，FERET测试表明，光照和姿态变化问题是当前人脸识别系统面临的挑战，随着人脸识别研究的深入，很多研究者对光照和姿态变化进行了专门的研究，也取得了一定的进展。Thankyou!2016年河南省中招数学试卷分析义马市教学研究室李旭霞一、试卷整体分析今年的试卷和往年试卷相

7、比,沿袭了一贯的风格，试卷整体稳定，略有创新。今年的数学总题量仍是23题，在考试形式、考试难度、考试题型等方面稳定中有创新。在内容分布上，“数与代数”、“图形与几何”、“统计与概率”三部分所占分值的比约为46∶42∶12，“综合与实践”融入这三部分之中，与实际课时数基本相当。本试题重视基础知识，突出教材的考查功能，注重学生恰当地运用数学思想方法有效地解决问题的能力。比如方程思想、特殊和一般的思想、数形结合的思想，函数思想、分类讨论思想、化归与转化的思想等。特别是最后的“压轴题”，更是运用了数学的多种方

8、法与思想。二、试题结构本试卷满分120分,考试时间100分钟,试卷题型结构仍是8+7+8的设计,8道选择题、7道填空题和8道解答题。这种安排让试题的难易度呈螺旋上升,符合学生的思维特征,既面对全体,又兼顾了选拔区分功能。全卷三大题23道小题，其中1～8题为选择题（共24分）；9～15题为填空题（共21分）；16～23题为解答题（共75分）。三、知识点考查题号考查知识点分值难度1相反数3★2科学计数法3★3三视图3★4方差的实际意义3★5二次根式、幂运算、