众文网基于opencv的人脸识别毕业论文(opencv人脸识别c++)
1.opencv人脸识别c++
#include
2.opencv实现人脸识别有多少种算法
OpenCV在2.4.1以后的版本中开始自带人脸识别，共有三种人脸识别算法的实现，分别是PCA , LDA , LBPH. OpenCV2创建方法如下：
cv::Ptr<cv::FaceRecognizer>facerPCA,facerLDA;
cv::Ptr<cv::FaceRecognizer>facerLBPH=cv::();
facerPCA=cv::Algorithm::create<cv::FaceRecognizer>("FaceRecognizer.Eigenfaces");
facerLDA=cv::Algorithm::create<cv::FaceRecognizer>("FaceRecognizer.Fisherfaces");
在OpenCV3中，人脸识别的实现被移动到第三方库opencv_contrib中，而且OpenCV3版本的各个版本3.0.0,3.2.0,3.3.0的创建方法均不同，且都被移动到cv::face：：名字空间下.
3.用opencv实现人脸检测与跟踪 源程序
import pFaceDetect.*;
import JMyron.*;
PFaceDetect face;
JMyron m;
PImage img;
void setup() {
size(320,240);
m = new JMyron();
m.start(width,height);
m.findGlobs(0);
face = new PFaceDetect(this,width,height,
"haarcascade_frontalface_default.xml");
frameRate(15);
img = createImage(width,height,ARGB);
rectMode(CORNER);
noFill();
stroke(255,0,0);
smooth();
}
void draw() {
background(0);
m.update();
arraycopy(m.cameraImage(),img.pixels);
img.updatePixels();
face.findFaces(img);
image(img,0,0);
drawFace();
}
void drawFace() {
int [][] res = face.getFaces();
if (res.length>0) {
for (int i=0;i<res.length;i++) {
int x = res[i][0];
int y = res[i][1];
int w = res[i][2];
int h = res[i][3];
rect(x,y,w,h);
}
}
}
void stop() {
m.stop();
super.stop();
}
能够识别脸部
人脸识别的博士毕业论文(毕业论文人脸图像压缩与重建)
1.毕业论文人脸图像压缩与重建
在图像处理领域中，图像的超分辨率重建技术和（略）个发展已经比较成熟的部分.本文从实际应用的要求出发，对二者的结合作了研究，即对压缩图像进行超分辨率重建. 论文主要做了以下工作：对图像压缩过程中（略）重建算法利用的运动补偿和量化进行了研究，简化并实现了MPEG-4的编码器；研究了空间域的凸集投影（POCS）超分辨率重建算法；实现了在压缩图像的变换域运用凸集投影算法来进行超分辨率重建. 实验证明，基于变换域的凸集投影算法能去除压缩过程带来的量化噪声，取得比传统解压后再进行普通超分辨率重建更好的效果.尤其在压缩比较大的情况下，重建效果更为明显。
2.研究人脸识别的意义和背景
生物特征识别技术是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。生物特征是人的内在属性إ具有很强的自身稳定性和个体差异性إ因此是身份验证的理想依据。生物特征识别系统对生物特征进行特征提取并组成特征模板إ当人们应用该识别系统进行身份认证时إ识别系统提取其特征并与数据库中的特征模板进行比对إ 以确定是否匹配إ从而决定接受或拒绝该人。一般来说إ人类的身份识别方式分为三类：
1ؤ特征物品：包括各种证件إ如身份证、学生证和护照等；
2ؤ特殊知识：包括各种密匙如أ密码、口令等ؤ和暗号等；
3ؤ人类生物特征：包括各种人类的生理和行为特征إ如人脸、指纹、掌
纹、虹膜、声音等。
前两类特征识别方法属于传统意义上的身份识别技术إ有着方便、快捷的特点。但这些特征识别方法致命的缺点是安全性差、易伪造窃取。相比较而言إ人体生物特征由于其稳定性和独特性إ成为最理想的身份识别特征。相比于其他生物特征إ基于人脸面部特征的识别具有主动性、非侵犯性和用户友好性等许多优点إ它是一种更方便直接、更友好、更容易被人们接受的识别方法
3.人脸检测技术的研究现状
国外对人脸检测问题的研究很多，比较著名的有MIT,CMU等；国内的清华大学、中科院计算所和自动化所、南京理工大学、北京工业大学等都有人员从事人脸检测相关的研究。而且，MPEG7标准组织已经建立了人脸识别草案小组，人脸检测算法也是一项征集的内容。随着人脸检测研究的深入，国际上发表的有关论文数量也大幅度增长，如IEEE的FG、ICIP\CVPR等重要国际会议上每年都有大量关于人脸检测的论文，占有关人脸研究论文的1/3之多。由此可以看到世界对人脸检测技术的重视。
4.毕业论文人脸图像压缩与重建
在图像处理领域中，图像的超分辨率重建技术和（略）个发展已经比较成熟的部分.本文从实际应用的要求出发，对二者的结合作了研究，即对压缩图像进行超分辨率重建. 论文主要做了以下工作：对图像压缩过程中（略）重建算法利用的运动补偿和量化进行了研究，简化并实现了MPEG-4的编码器；研究了空间域的凸集投影（POCS）超分辨率重建算法；实现了在压缩图像的变换域运用凸集投影算法来进行超分辨率重建. 实验证明，基于变换域的凸集投影算法能去除压缩过程带来的量化噪声，取得比传统解压后再进行普通超分辨率重建更好的效果.尤其在压缩比较大的情况下，重建效果更为明显。
5.人脸检测技术的研究现状
国外对人脸检测问题的研究很多，比较著名的有MIT,CMU等；国内的清华大学、中科院计算所和自动化所、南京理工大学、北京工业大学等都有人员从事人脸检测相关的研究。而且，MPEG7标准组织已经建立了人脸识别草案小组，人脸检测算法也是一项征集的内容。随着人脸检测研究的深入，国际上发表的有关论文数量也大幅度增长，如IEEE的FG、ICIP\CVPR等重要国际会议上每年都有大量关于人脸检测的论文，占有关人脸研究论文的1/3之多。由此可以看到世界对人脸检测技术的重视。
人脸识别毕业论文-推广(毕业论文人脸图像压缩与重建)
1.毕业论文人脸图像压缩与重建
在图像处理领域中，图像的超分辨率重建技术和（略）个发展已经比较成熟的部分.本文从实际应用的要求出发，对二者的结合作了研究，即对压缩图像进行超分辨率重建. 论文主要做了以下工作：对图像压缩过程中（略）重建算法利用的运动补偿和量化进行了研究，简化并实现了MPEG-4的编码器；研究了空间域的凸集投影（POCS）超分辨率重建算法；实现了在压缩图像的变换域运用凸集投影算法来进行超分辨率重建. 实验证明，基于变换域的凸集投影算法能去除压缩过程带来的量化噪声，取得比传统解压后再进行普通超分辨率重建更好的效果.尤其在压缩比较大的情况下，重建效果更为明显。
2.研究人脸识别的意义和背景
生物特征识别技术是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。生物特征是人的内在属性إ具有很强的自身稳定性和个体差异性إ因此是身份验证的理想依据。生物特征识别系统对生物特征进行特征提取并组成特征模板إ当人们应用该识别系统进行身份认证时إ识别系统提取其特征并与数据库中的特征模板进行比对إ 以确定是否匹配إ从而决定接受或拒绝该人。一般来说إ人类的身份识别方式分为三类：
1ؤ特征物品：包括各种证件إ如身份证、学生证和护照等；
2ؤ特殊知识：包括各种密匙如أ密码、口令等ؤ和暗号等；
3ؤ人类生物特征：包括各种人类的生理和行为特征إ如人脸、指纹、掌
纹、虹膜、声音等。
前两类特征识别方法属于传统意义上的身份识别技术إ有着方便、快捷的特点。但这些特征识别方法致命的缺点是安全性差、易伪造窃取。相比较而言إ人体生物特征由于其稳定性和独特性إ成为最理想的身份识别特征。相比于其他生物特征إ基于人脸面部特征的识别具有主动性、非侵犯性和用户友好性等许多优点إ它是一种更方便直接、更友好、更容易被人们接受的识别方法
3.人脸检测技术的研究现状
国外对人脸检测问题的研究很多，比较著名的有MIT,CMU等；国内的清华大学、中科院计算所和自动化所、南京理工大学、北京工业大学等都有人员从事人脸检测相关的研究。而且，MPEG7标准组织已经建立了人脸识别草案小组，人脸检测算法也是一项征集的内容。随着人脸检测研究的深入，国际上发表的有关论文数量也大幅度增长，如IEEE的FG、ICIP\CVPR等重要国际会议上每年都有大量关于人脸检测的论文，占有关人脸研究论文的1/3之多。由此可以看到世界对人脸检测技术的重视。
4.毕业论文人脸图像压缩与重建
在图像处理领域中，图像的超分辨率重建技术和（略）个发展已经比较成熟的部分.本文从实际应用的要求出发，对二者的结合作了研究，即对压缩图像进行超分辨率重建. 论文主要做了以下工作：对图像压缩过程中（略）重建算法利用的运动补偿和量化进行了研究，简化并实现了MPEG-4的编码器；研究了空间域的凸集投影（POCS）超分辨率重建算法；实现了在压缩图像的变换域运用凸集投影算法来进行超分辨率重建. 实验证明，基于变换域的凸集投影算法能去除压缩过程带来的量化噪声，取得比传统解压后再进行普通超分辨率重建更好的效果.尤其在压缩比较大的情况下，重建效果更为明显。
5.毕业设计：二维主成分分析在人脸中的应用研究
/Abstract.aspx?A=hwyjggc200004003
二维主成分分析方法的推广及其在人脸识别中的应用
Generalization of 2DPCA and its application in face recognition
关键词：线性鉴别分析，特征抽取，分块二维主成分分析，特征矩阵，人脸识别
作者：陈伏兵，陈秀宏，高秀梅，杨静宇
概述：提出了分块二维主成分分析（分块2DPCA）的人脸识别方法.分块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块，对分块得到的子图像矩阵直接进行鉴别分析.其特点是：能方便地降低鉴别特征的维数；可以完全避免使用矩阵的奇异值分解，特征抽取方便；与2DPCA方法相比，使用低维的鉴别特征矩阵，而达到较高（至少是不低）的正确识别率.此外，2DPCA是分决2DPCA的特例.在ORL和NUST603人脸库上的试验结果表明，所提出的方法在识别性能上优于2DPCA方法.
/the_calculator_is_applie_7/2005_08/generalization_of_2dpca__120095.htm
车站人脸识别毕业论文(毕业论文人脸图像压缩与重建)
1.毕业论文人脸图像压缩与重建
在图像处理领域中，图像的超分辨率重建技术和（略）个发展已经比较成熟的部分.本文从实际应用的要求出发，对二者的结合作了研究，即对压缩图像进行超分辨率重建. 论文主要做了以下工作：对图像压缩过程中（略）重建算法利用的运动补偿和量化进行了研究，简化并实现了MPEG-4的编码器；研究了空间域的凸集投影（POCS）超分辨率重建算法；实现了在压缩图像的变换域运用凸集投影算法来进行超分辨率重建. 实验证明，基于变换域的凸集投影算法能去除压缩过程带来的量化噪声，取得比传统解压后再进行普通超分辨率重建更好的效果.尤其在压缩比较大的情况下，重建效果更为明显。
2.人脸检测技术的研究现状
国外对人脸检测问题的研究很多，比较著名的有MIT,CMU等；国内的清华大学、中科院计算所和自动化所、南京理工大学、北京工业大学等都有人员从事人脸检测相关的研究。而且，MPEG7标准组织已经建立了人脸识别草案小组，人脸检测算法也是一项征集的内容。随着人脸检测研究的深入，国际上发表的有关论文数量也大幅度增长，如IEEE的FG、ICIP\CVPR等重要国际会议上每年都有大量关于人脸检测的论文，占有关人脸研究论文的1/3之多。由此可以看到世界对人脸检测技术的重视。
3.毕业论文人脸图像压缩与重建
在图像处理领域中，图像的超分辨率重建技术和（略）个发展已经比较成熟的部分.本文从实际应用的要求出发，对二者的结合作了研究，即对压缩图像进行超分辨率重建. 论文主要做了以下工作：对图像压缩过程中（略）重建算法利用的运动补偿和量化进行了研究，简化并实现了MPEG-4的编码器；研究了空间域的凸集投影（POCS）超分辨率重建算法；实现了在压缩图像的变换域运用凸集投影算法来进行超分辨率重建. 实验证明，基于变换域的凸集投影算法能去除压缩过程带来的量化噪声，取得比传统解压后再进行普通超分辨率重建更好的效果.尤其在压缩比较大的情况下，重建效果更为明显。
4.铁路车站安检人脸识别系统功能
轨迹分析：将目标人员的人脸照片与视频监控的日志库进行1:N的检索，根据人脸库中采集时间、采集地点、采集出现的次数，描绘出目标人员的行动轨迹。
人脸识别系统自动的分析监控日志数据库内人员记录，分析出记录中有多少人员出现，以及人员出现的次数，每次出现的时间、地点，从而帮助安保人员确定可疑人员。将采集场景中的人脸照片与重点布控人员库照人员进行比对，发现可疑人员自动报警显示，提示干警第一时间进行处理。并将采集的照片进行存储保存，以便事后对事件查询、取证做好铺垫。
系统功能功能
人脸自动抓拍
自动检测和抓拍应用场景中的人脸，可连续标记，形成运动轨迹，质量判断模块能够保证抓拍到的照片有足够的可辨度，人脸跟踪模块保证对同一人不重复抓拍。
人脸比对功能
将视频中自动检测与跟踪并提取出的人脸特征与布控库中的人脸特征进行比对，自动判断待查人脸是否在布控库中。
持续验证策略
可对抓拍到的人脸进行持续验证，只有达到设定阈值，方可通过验证，提高比对准确度。
目标人员注册
对人员照片进行处理，自动检测人脸，定位眼睛位置并提取人脸特征，录入人脸车牌识别监控系统数据库。
可批量或单个目标人员注册，支持手动调整人眼位置，提取特征并入库。
资料源于海鑫科金官方网站
.cn/face/product/（人脸识别）
5.毕业答辩时老师会问什么问题
==你是本科还是硕士啊 论文的话应该主要是算法的研究和改进吧……
问题比如：你采用了哪种人脸识别算法 你对这种算法的改进在哪里（你不只要说明改进在哪里 可能还需要做一些实验收集下数据来对比 说明算法在改进后对性能有了提升） 新算法比其他算法好在哪里（还是通过实验收集数据对比一下） 分析下算法的复杂度（时间复杂度和空间复杂度可能都会要求 毕竟图像分析很占空间） 然后是怎样进行优化的 实验采用的样本是哪些（我们当时用的UC Irvine Machine Learning Repository 下面会有CMU Face Images 大家一般都用这个库来作为样本） 怎样对实验结果进行量化比较的（标准是什么）
如果是模式识别的话 还可能关心怎样选的特征值和特征空间（计算量大的话是怎样减少计算量的） 训练样本采用的什么算法 实验的识别率是多少 算法的性能是不是稳定……
==我想到的都是本科的问题 如果是研究生的话可能还会问的更难
6.人脸检测技术的研究现状
国外对人脸检测问题的研究很多，比较著名的有MIT,CMU等；国内的清华大学、中科院计算所和自动化所、南京理工大学、北京工业大学等都有人员从事人脸检测相关的研究。而且，MPEG7标准组织已经建立了人脸识别草案小组，人脸检测算法也是一项征集的内容。随着人脸检测研究的深入，国际上发表的有关论文数量也大幅度增长，如IEEE的FG、ICIP\CVPR等重要国际会议上每年都有大量关于人脸检测的论文，占有关人脸研究论文的1/3之多。由此可以看到世界对人脸检测技术的重视。
7.研究人脸识别的意义和背景
生物特征识别技术是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。生物特征是人的内在属性إ具有很强的自身稳定性和个体差异性إ因此是身份验证的理想依据。生物特征识别系统对生物特征进行特征提取并组成特征模板إ当人们应用该识别系统进行身份认证时إ识别系统提取其特征并与数据库中的特征模板进行比对إ 以确定是否匹配إ从而决定接受或拒绝该人。一般来说إ人类的身份识别方式分为三类：
1ؤ特征物品：包括各种证件إ如身份证、学生证和护照等；
2ؤ特殊知识：包括各种密匙如أ密码、口令等ؤ和暗号等；
3ؤ人类生物特征：包括各种人类的生理和行为特征إ如人脸、指纹、掌
纹、虹膜、声音等。
前两类特征识别方法属于传统意义上的身份识别技术إ有着方便、快捷的特点。但这些特征识别方法致命的缺点是安全性差、易伪造窃取。相比较而言إ人体生物特征由于其稳定性和独特性إ成为最理想的身份识别特征。相比于其他生物特征إ基于人脸面部特征的识别具有主动性、非侵犯性和用户友好性等许多优点إ它是一种更方便直接、更友好、更容易被人们接受的识别方法
人脸识别别毕业论文(毕业答辩时老师会问什么问题)
1.毕业答辩时老师会问什么问题
==你是本科还是硕士啊 论文的话应该主要是算法的研究和改进吧……
问题比如：你采用了哪种人脸识别算法 你对这种算法的改进在哪里（你不只要说明改进在哪里 可能还需要做一些实验收集下数据来对比 说明算法在改进后对性能有了提升） 新算法比其他算法好在哪里（还是通过实验收集数据对比一下） 分析下算法的复杂度（时间复杂度和空间复杂度可能都会要求 毕竟图像分析很占空间） 然后是怎样进行优化的 实验采用的样本是哪些（我们当时用的UC Irvine Machine Learning Repository 下面会有CMU Face Images 大家一般都用这个库来作为样本） 怎样对实验结果进行量化比较的（标准是什么）
如果是模式识别的话 还可能关心怎样选的特征值和特征空间（计算量大的话是怎样减少计算量的） 训练样本采用的什么算法 实验的识别率是多少 算法的性能是不是稳定……
==我想到的都是本科的问题 如果是研究生的话可能还会问的更难
2.研究人脸识别的意义和背景
生物特征识别技术是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。生物特征是人的内在属性إ具有很强的自身稳定性和个体差异性إ因此是身份验证的理想依据。生物特征识别系统对生物特征进行特征提取并组成特征模板إ当人们应用该识别系统进行身份认证时إ识别系统提取其特征并与数据库中的特征模板进行比对إ 以确定是否匹配إ从而决定接受或拒绝该人。一般来说إ人类的身份识别方式分为三类：
1ؤ特征物品：包括各种证件إ如身份证、学生证和护照等；
2ؤ特殊知识：包括各种密匙如أ密码、口令等ؤ和暗号等；
3ؤ人类生物特征：包括各种人类的生理和行为特征إ如人脸、指纹、掌
纹、虹膜、声音等。
前两类特征识别方法属于传统意义上的身份识别技术إ有着方便、快捷的特点。但这些特征识别方法致命的缺点是安全性差、易伪造窃取。相比较而言إ人体生物特征由于其稳定性和独特性إ成为最理想的身份识别特征。相比于其他生物特征إ基于人脸面部特征的识别具有主动性、非侵犯性和用户友好性等许多优点إ它是一种更方便直接、更友好、更容易被人们接受的识别方法
3.毕业论文人脸图像压缩与重建
在图像处理领域中，图像的超分辨率重建技术和（略）个发展已经比较成熟的部分.本文从实际应用的要求出发，对二者的结合作了研究，即对压缩图像进行超分辨率重建. 论文主要做了以下工作：对图像压缩过程中（略）重建算法利用的运动补偿和量化进行了研究，简化并实现了MPEG-4的编码器；研究了空间域的凸集投影（POCS）超分辨率重建算法；实现了在压缩图像的变换域运用凸集投影算法来进行超分辨率重建. 实验证明，基于变换域的凸集投影算法能去除压缩过程带来的量化噪声，取得比传统解压后再进行普通超分辨率重建更好的效果.尤其在压缩比较大的情况下，重建效果更为明显。
4.智能移动人脸辨识系统——“跟我走”机器人的论文有吗
摘要： 本文以发展具有人脸辨识和运动跟踪功能的智能机器人为目标。
机器人的名称为“跟我走机器人”。它能够根据人脸辨识的结果，判断用户的身份，并跟随该用户。
系统的开发建基于英特尔 XScale PXA270 微处理器平台、Linux操作系统和 QT/Embedded 图形使用者接口。为了建构一个智能机器人，我们在系统上加入了基于弹性图匹配 （EBGM） 的人脸辨识程序，运用了块匹配算法的运动跟踪功能。
系统提供了简易的用户介面，方便管理和下达指令。“跟我走机器人” 除了应用于娱乐外，亦可胜任各种工业应用。
原文位置原文位置关键词： PXA270；嵌入式Linux；机器人；人脸辨识；弹性图匹配；运动跟踪；块匹配详细的看连接.cn/article/41134.htm。
人脸面部表情识别毕业论文(能帮忙翻译一下这个论文摘要和标题翻译吗)
1.能帮忙翻译一下这个论文摘要和标题翻译吗
Human facial expression recognition ability of the trainingAs the pace of life faster and faster, the quality of interpersonal communication is particularly important. Communication between people and communication is one of the important basis of insight into the moods of others. Mood, facial expressions are the most obvious external characterization. Able to accurately identify man's facial expression, is the precondition of effective communication. But this ability is often ignored by people, think this ability is born gradually learn gradually. We in order to solve this problem, this study developed a system, accurate facial expression recognition ability training software. Through targeted topic to identify the expression ability of testing and training, the users in the learning and testing again and again to achieve the effect of memory expression and corresponding emotion, eventually improve the user ?。
2.对于面部表情的研究都有什么样的观点
三种理论争论：
1、神经文化理论（Neuroeultural Theory）
神经文化理论主要由Ekman和Friesen (1969)提出，这一理论认为，面部表情主要受到先天因素的影响，在情感系统的控制下，人们体验到的情绪和表现出来的表情通常是一致的。文化的差异性主要是由于“呈现规则”和“解码规则”的不一致造成的，因为不同文化的解码规则可能存在差异。一些文化可能存在潜规则，这会造成某些表情不能被来自其他文化群体的人们正确识别。在非社会情景中，人们表达情绪和识别情绪的方式是一致的。在社会情景中，人们可能有意识地使用“社交管理技巧”，即“表现规则”，来控制或掩饰自己的面部表情。不同的文化有不同的呈现规则，这些规则会加强、减弱、中性化或掩饰实际情绪。简而言之，情绪的沟通模式是普遍的、天生的，情绪面部表情沟通中存在着普遍的面部情感系统（刘红艳，张积家，2008）。
2、方言理论（Dialect Theory）
在语言学中，方言是某种语言的变体，这种差异是基于地域性或社会性分离产生的。同样地，面部表情识别中的方言理论也试图解释“情绪的语言”是否具有普遍性。这一理论认为，不同的文化可以用不同的面部表情表达自己的情绪，这同时使得该文化以外的人们对其内部表情识别的准确性降低。不同的文化群体共享一个“普遍情感系统”，包含相同的情绪模式，但是，各个文化群体还拥有自己的“独特情感系统”，独立地执行相应的功能（Elfenbein&Ambady,2003）。后者是人们通过学习掌握的，受到文化、教育、环境等后天因素的影响。情绪面部表情表达和识别中存在一些微妙的差异，即使很小，也会造成组外群体的困惑（Burquest&Payne,1993）。这种“组内优势”可能只对于非标准化的表情有效，尤其是地域性或社会性差异非常显著的某些表情（Elfenbein-Beaupr6,L6vesque,&Hess,2007）。
3、功能模型fFunctional Model for FaceRecognition)
Bruce和Young(1986)基于前人有关人脸识别的研究，提出了面孑L识别的经典功能模型。该模型从信息加工角度区分出7类面部识别的信息编码：图形码、结构码、身份码、视觉语义码、姓名码、表情码和面部言语码。从功能上将面部认知划分为两平行路线，一个对面孔特征信息编码，一个对面孔表情信息加工，两者功能相对独立。因此，表情对面孔身份识别是不重要的，只是以观察者为中心的描述。然而，新近的一些研究却发现面部表情识别与面孔身份识别存在交互作用（Endo,N.,Endo,M.,Kirita,&Maruyama,1992;Kaufmann&Schweinberger.2004;Sansone&Tiberghien,1994）。Haxby,Hoffman和Gobbini(2000)提出的分布神经模型则更强调面部识别中神经系统的协同工作，淡化了面孔身份和面部表情的双通道分离加工方式。在此基础上，汪亚珉和傅小兰（2005）提出了面部表情识别与面孔身份识别的多级整合模型，把面孔身份与表情的知觉划分为3个阶段：早期知觉阶段，表征阶段，分析识别阶段，强调了人脸知觉加工中的阶段性。
3.毕业答辩时老师会问什么问题
==你是本科还是硕士啊 论文的话应该主要是算法的研究和改进吧……
问题比如：你采用了哪种人脸识别算法 你对这种算法的改进在哪里（你不只要说明改进在哪里 可能还需要做一些实验收集下数据来对比 说明算法在改进后对性能有了提升） 新算法比其他算法好在哪里（还是通过实验收集数据对比一下） 分析下算法的复杂度（时间复杂度和空间复杂度可能都会要求 毕竟图像分析很占空间） 然后是怎样进行优化的 实验采用的样本是哪些（我们当时用的UC Irvine Machine Learning Repository 下面会有CMU Face Images 大家一般都用这个库来作为样本） 怎样对实验结果进行量化比较的（标准是什么）
如果是模式识别的话 还可能关心怎样选的特征值和特征空间（计算量大的话是怎样减少计算量的） 训练样本采用的什么算法 实验的识别率是多少 算法的性能是不是稳定……
==我想到的都是本科的问题 如果是研究生的话可能还会问的更难
4.毕业论文人脸图像压缩与重建
在图像处理领域中，图像的超分辨率重建技术和（略）个发展已经比较成熟的部分.本文从实际应用的要求出发，对二者的结合作了研究，即对压缩图像进行超分辨率重建. 论文主要做了以下工作：对图像压缩过程中（略）重建算法利用的运动补偿和量化进行了研究，简化并实现了MPEG-4的编码器；研究了空间域的凸集投影（POCS）超分辨率重建算法；实现了在压缩图像的变换域运用凸集投影算法来进行超分辨率重建. 实验证明，基于变换域的凸集投影算法能去除压缩过程带来的量化噪声，取得比传统解压后再进行普通超分辨率重建更好的效果.尤其在压缩比较大的情况下，重建效果更为明显。
5.最近要写论文,想问下人脸关键点定位或者人脸对齐主要有哪些应用
目前有很多的人脸关键点定位的算法，比较传统的有ASM、AAM、CLM和一些列改进算法，而目前比较流行的有 ESR、3D-ESR、SPR、LBF、SDM、CFSS等。很多学者刚接触到人脸对齐时，不知道它有什么用处，下面就列举出几个 人脸关键点定位的应用领域：
(1)人脸器官定位、器官跟踪。通过人脸对齐，我们能够定位到人脸的每个部件，提取相应的部件特征。
(2)表情识别。通过人脸对齐后，我们能够利用对齐后的人脸形状分析人脸的表情状态。
(3)性别鉴别。通过人脸对齐，能够对人脸进行性别识别，男女之间的人脸形状有一定的差异性。广东的 ColorReco用人脸关键点技术定制开发了性别识别的SDK。
(4)人脸漫画/素描图像生成。通过人脸对齐后，我们能够进行人脸漫画和素描生成。
(5) 虚拟现实和增强现实。通过人脸对齐后，我们能够做出很多好玩的应用。
(6)人脸老化、年轻化、年龄推断。特征融合/图像增强。通过人脸对齐后，我们能够有效提取人脸特征，并分 析人脸年龄、人脸老化等。
6.毕业论文人脸图像压缩与重建
在图像处理领域中，图像的超分辨率重建技术和（略）个发展已经比较成熟的部分.本文从实际应用的要求出发，对二者的结合作了研究，即对压缩图像进行超分辨率重建. 论文主要做了以下工作：对图像压缩过程中（略）重建算法利用的运动补偿和量化进行了研究，简化并实现了MPEG-4的编码器；研究了空间域的凸集投影（POCS）超分辨率重建算法；实现了在压缩图像的变换域运用凸集投影算法来进行超分辨率重建. 实验证明，基于变换域的凸集投影算法能去除压缩过程带来的量化噪声，取得比传统解压后再进行普通超分辨率重建更好的效果.尤其在压缩比较大的情况下，重建效果更为明显。
7.谁知道关于中日面部表情对比研究的文章
关于面部表情描写的中日对比研究——基于语料库所进行的调查 王冠华 面部表情描写作为记录面部表情这种非语言行为的符号，在一定程度上反映了该民族的非语言行为的特点。
因此，通过研究中日面部表情描写的异同，可以使我们从一个侧面了解中日非语言行为的差异，从而使我们在跨文化交流中或阅读日本文学作品时更加准确地理解对方的意图或文学作品的含义。本论文以中日共有且比较常见的12组面部表情描写为研究对象，通过对从中日语料库中检索到的大量例句的考察，试图明晰中日相同的面部表情描写是否表示相同的表情或感情。
【作者单位】：北京第二外国语学院 【关键词】：面部表情描写；非语言行为；语料库 【分类号】：H36 【DOI】：CNKI:SUN:RYXY.0.2007-04-006 【正文快照】： 中日两国的文学作品中都不乏对人物面部表情的描写。但中文的一些描写方式在日语中没有，如：“（生病）脸色蜡黄，，'‘（争得）脸红脖子粗"’'（气得）嘴唇发白”，而日语中的一些说法也是中文所没有的，如：「目套皿忆寸乙」「鼻含高。
人脸识别考勤毕业论文(毕业答辩时老师会问什么问题)
1.毕业答辩时老师会问什么问题
==你是本科还是硕士啊 论文的话应该主要是算法的研究和改进吧……
问题比如：你采用了哪种人脸识别算法 你对这种算法的改进在哪里（你不只要说明改进在哪里 可能还需要做一些实验收集下数据来对比 说明算法在改进后对性能有了提升） 新算法比其他算法好在哪里（还是通过实验收集数据对比一下） 分析下算法的复杂度（时间复杂度和空间复杂度可能都会要求 毕竟图像分析很占空间） 然后是怎样进行优化的 实验采用的样本是哪些（我们当时用的UC Irvine Machine Learning Repository 下面会有CMU Face Images 大家一般都用这个库来作为样本） 怎样对实验结果进行量化比较的（标准是什么）
如果是模式识别的话 还可能关心怎样选的特征值和特征空间（计算量大的话是怎样减少计算量的） 训练样本采用的什么算法 实验的识别率是多少 算法的性能是不是稳定……
==我想到的都是本科的问题 如果是研究生的话可能还会问的更难
2.毕业论文人脸图像压缩与重建
在图像处理领域中，图像的超分辨率重建技术和（略）个发展已经比较成熟的部分.本文从实际应用的要求出发，对二者的结合作了研究，即对压缩图像进行超分辨率重建. 论文主要做了以下工作：对图像压缩过程中（略）重建算法利用的运动补偿和量化进行了研究，简化并实现了MPEG-4的编码器；研究了空间域的凸集投影（POCS）超分辨率重建算法；实现了在压缩图像的变换域运用凸集投影算法来进行超分辨率重建. 实验证明，基于变换域的凸集投影算法能去除压缩过程带来的量化噪声，取得比传统解压后再进行普通超分辨率重建更好的效果.尤其在压缩比较大的情况下，重建效果更为明显。
3.人脸识别考勤为企业带来哪些转变
在职场生活中，打卡是每个职场员工每天都需要干的事情，可这件看起来简单的事情实则并不简单。只有每天准时准点完成指纹考勤才能保证不迟到，但有时候遇到排队或者指纹无法录入的情况就无法准时打卡，简直怒从中来，一大早负能量抑制不住地往外冒有木有？这个时候你是不是恨不得把打卡机装进手机里。
我曾经也遇到过因为排队或者指纹无法录入而无法进行打卡的情况，不过自从仁勤人脸识别考勤系统出现后，这一切都变得不一样了。
如今国内考勤市场正迎来一场全新的变革，传统的定点考勤正逐渐向移动考勤转化。而仁勤人脸识别考勤系统就是在这个背景下进入考勤市场的。据悉，该系统是一款以手机为载体，实现员工考核、企业管理的应用，结合了成熟的移动定位服务与人脸识别技术，可多层次、多方面迎合企业需求。
4.研究人脸识别的意义和背景
生物特征识别技术是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。生物特征是人的内在属性إ具有很强的自身稳定性和个体差异性إ因此是身份验证的理想依据。生物特征识别系统对生物特征进行特征提取并组成特征模板إ当人们应用该识别系统进行身份认证时إ识别系统提取其特征并与数据库中的特征模板进行比对إ 以确定是否匹配إ从而决定接受或拒绝该人。一般来说إ人类的身份识别方式分为三类：
1ؤ特征物品：包括各种证件إ如身份证、学生证和护照等；
2ؤ特殊知识：包括各种密匙如أ密码、口令等ؤ和暗号等；
3ؤ人类生物特征：包括各种人类的生理和行为特征إ如人脸、指纹、掌
纹、虹膜、声音等。
前两类特征识别方法属于传统意义上的身份识别技术إ有着方便、快捷的特点。但这些特征识别方法致命的缺点是安全性差、易伪造窃取。相比较而言إ人体生物特征由于其稳定性和独特性إ成为最理想的身份识别特征。相比于其他生物特征إ基于人脸面部特征的识别具有主动性、非侵犯性和用户友好性等许多优点إ它是一种更方便直接、更友好、更容易被人们接受的识别方法
毕业论文人脸识别
1.毕业答辩时老师会问什么问题
==你是本科还是硕士啊 论文的话应该主要是算法的研究和改进吧……
问题比如：你采用了哪种人脸识别算法 你对这种算法的改进在哪里（你不只要说明改进在哪里 可能还需要做一些实验收集下数据来对比 说明算法在改进后对性能有了提升） 新算法比其他算法好在哪里（还是通过实验收集数据对比一下） 分析下算法的复杂度（时间复杂度和空间复杂度可能都会要求 毕竟图像分析很占空间） 然后是怎样进行优化的 实验采用的样本是哪些（我们当时用的UC Irvine Machine Learning Repository 下面会有CMU Face Images 大家一般都用这个库来作为样本） 怎样对实验结果进行量化比较的（标准是什么）
如果是模式识别的话 还可能关心怎样选的特征值和特征空间（计算量大的话是怎样减少计算量的） 训练样本采用的什么算法 实验的识别率是多少 算法的性能是不是稳定……
==我想到的都是本科的问题 如果是研究生的话可能还会问的更难
2.毕业论文人脸图像压缩与重建
在图像处理领域中，图像的超分辨率重建技术和（略）个发展已经比较成熟的部分.本文从实际应用的要求出发，对二者的结合作了研究，即对压缩图像进行超分辨率重建. 论文主要做了以下工作：对图像压缩过程中（略）重建算法利用的运动补偿和量化进行了研究，简化并实现了MPEG-4的编码器；研究了空间域的凸集投影（POCS）超分辨率重建算法；实现了在压缩图像的变换域运用凸集投影算法来进行超分辨率重建. 实验证明，基于变换域的凸集投影算法能去除压缩过程带来的量化噪声，取得比传统解压后再进行普通超分辨率重建更好的效果.尤其在压缩比较大的情况下，重建效果更为明显。
3.毕业论文人脸图像压缩与重建
在图像处理领域中，图像的超分辨率重建技术和（略）个发展已经比较成熟的部分.本文从实际应用的要求出发，对二者的结合作了研究，即对压缩图像进行超分辨率重建. 论文主要做了以下工作：对图像压缩过程中（略）重建算法利用的运动补偿和量化进行了研究，简化并实现了MPEG-4的编码器；研究了空间域的凸集投影（POCS）超分辨率重建算法；实现了在压缩图像的变换域运用凸集投影算法来进行超分辨率重建. 实验证明，基于变换域的凸集投影算法能去除压缩过程带来的量化噪声，取得比传统解压后再进行普通超分辨率重建更好的效果.尤其在压缩比较大的情况下，重建效果更为明显。
4.最近要写论文,想问下人脸关键点定位或者人脸对齐主要有哪些应用
目前有很多的人脸关键点定位的算法，比较传统的有ASM、AAM、CLM和一些列改进算法，而目前比较流行的有 ESR、3D-ESR、SPR、LBF、SDM、CFSS等。很多学者刚接触到人脸对齐时，不知道它有什么用处，下面就列举出几个 人脸关键点定位的应用领域：
(1)人脸器官定位、器官跟踪。通过人脸对齐，我们能够定位到人脸的每个部件，提取相应的部件特征。
(2)表情识别。通过人脸对齐后，我们能够利用对齐后的人脸形状分析人脸的表情状态。
(3)性别鉴别。通过人脸对齐，能够对人脸进行性别识别，男女之间的人脸形状有一定的差异性。广东的 ColorReco用人脸关键点技术定制开发了性别识别的SDK。
(4)人脸漫画/素描图像生成。通过人脸对齐后，我们能够进行人脸漫画和素描生成。
(5) 虚拟现实和增强现实。通过人脸对齐后，我们能够做出很多好玩的应用。
(6)人脸老化、年轻化、年龄推断。特征融合/图像增强。通过人脸对齐后，我们能够有效提取人脸特征，并分 析人脸年龄、人脸老化等。
人脸特征提取及识别毕业论文
1.毕业答辩时老师会问什么问题
==你是本科还是硕士啊 论文的话应该主要是算法的研究和改进吧……
问题比如：你采用了哪种人脸识别算法 你对这种算法的改进在哪里（你不只要说明改进在哪里 可能还需要做一些实验收集下数据来对比 说明算法在改进后对性能有了提升） 新算法比其他算法好在哪里（还是通过实验收集数据对比一下） 分析下算法的复杂度（时间复杂度和空间复杂度可能都会要求 毕竟图像分析很占空间） 然后是怎样进行优化的 实验采用的样本是哪些（我们当时用的UC Irvine Machine Learning Repository 下面会有CMU Face Images 大家一般都用这个库来作为样本） 怎样对实验结果进行量化比较的（标准是什么）
如果是模式识别的话 还可能关心怎样选的特征值和特征空间（计算量大的话是怎样减少计算量的） 训练样本采用的什么算法 实验的识别率是多少 算法的性能是不是稳定……
==我想到的都是本科的问题 如果是研究生的话可能还会问的更难
2.毕业论文人脸图像压缩与重建
在图像处理领域中，图像的超分辨率重建技术和（略）个发展已经比较成熟的部分.本文从实际应用的要求出发，对二者的结合作了研究，即对压缩图像进行超分辨率重建. 论文主要做了以下工作：对图像压缩过程中（略）重建算法利用的运动补偿和量化进行了研究，简化并实现了MPEG-4的编码器；研究了空间域的凸集投影（POCS）超分辨率重建算法；实现了在压缩图像的变换域运用凸集投影算法来进行超分辨率重建. 实验证明，基于变换域的凸集投影算法能去除压缩过程带来的量化噪声，取得比传统解压后再进行普通超分辨率重建更好的效果.尤其在压缩比较大的情况下，重建效果更为明显。
3.毕业论文人脸图像压缩与重建
在图像处理领域中，图像的超分辨率重建技术和（略）个发展已经比较成熟的部分.本文从实际应用的要求出发，对二者的结合作了研究，即对压缩图像进行超分辨率重建. 论文主要做了以下工作：对图像压缩过程中（略）重建算法利用的运动补偿和量化进行了研究，简化并实现了MPEG-4的编码器；研究了空间域的凸集投影（POCS）超分辨率重建算法；实现了在压缩图像的变换域运用凸集投影算法来进行超分辨率重建. 实验证明，基于变换域的凸集投影算法能去除压缩过程带来的量化噪声，取得比传统解压后再进行普通超分辨率重建更好的效果.尤其在压缩比较大的情况下，重建效果更为明显。
4.最近要写论文,想问下人脸关键点定位或者人脸对齐主要有哪些应用
目前有很多的人脸关键点定位的算法，比较传统的有ASM、AAM、CLM和一些列改进算法，而目前比较流行的有 ESR、3D-ESR、SPR、LBF、SDM、CFSS等。很多学者刚接触到人脸对齐时，不知道它有什么用处，下面就列举出几个 人脸关键点定位的应用领域：
(1)人脸器官定位、器官跟踪。通过人脸对齐，我们能够定位到人脸的每个部件，提取相应的部件特征。
(2)表情识别。通过人脸对齐后，我们能够利用对齐后的人脸形状分析人脸的表情状态。
(3)性别鉴别。通过人脸对齐，能够对人脸进行性别识别，男女之间的人脸形状有一定的差异性。广东的 ColorReco用人脸关键点技术定制开发了性别识别的SDK。
(4)人脸漫画/素描图像生成。通过人脸对齐后，我们能够进行人脸漫画和素描生成。
(5) 虚拟现实和增强现实。通过人脸对齐后，我们能够做出很多好玩的应用。
(6)人脸老化、年轻化、年龄推断。特征融合/图像增强。通过人脸对齐后，我们能够有效提取人脸特征，并分 析人脸年龄、人脸老化等。
5.人脸图像特征提取原理是什么
人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。
人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。
人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。 基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分 量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。
人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特 征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
人脸识别硕士毕业论文
1.毕业答辩时老师会问什么问题
==你是本科还是硕士啊 论文的话应该主要是算法的研究和改进吧……
问题比如：你采用了哪种人脸识别算法 你对这种算法的改进在哪里（你不只要说明改进在哪里 可能还需要做一些实验收集下数据来对比 说明算法在改进后对性能有了提升） 新算法比其他算法好在哪里（还是通过实验收集数据对比一下） 分析下算法的复杂度（时间复杂度和空间复杂度可能都会要求 毕竟图像分析很占空间） 然后是怎样进行优化的 实验采用的样本是哪些（我们当时用的UC Irvine Machine Learning Repository 下面会有CMU Face Images 大家一般都用这个库来作为样本） 怎样对实验结果进行量化比较的（标准是什么）
如果是模式识别的话 还可能关心怎样选的特征值和特征空间（计算量大的话是怎样减少计算量的） 训练样本采用的什么算法 实验的识别率是多少 算法的性能是不是稳定……
==我想到的都是本科的问题 如果是研究生的话可能还会问的更难
2.毕业论文人脸图像压缩与重建
在图像处理领域中，图像的超分辨率重建技术和（略）个发展已经比较成熟的部分.本文从实际应用的要求出发，对二者的结合作了研究，即对压缩图像进行超分辨率重建. 论文主要做了以下工作：对图像压缩过程中（略）重建算法利用的运动补偿和量化进行了研究，简化并实现了MPEG-4的编码器；研究了空间域的凸集投影（POCS）超分辨率重建算法；实现了在压缩图像的变换域运用凸集投影算法来进行超分辨率重建. 实验证明，基于变换域的凸集投影算法能去除压缩过程带来的量化噪声，取得比传统解压后再进行普通超分辨率重建更好的效果.尤其在压缩比较大的情况下，重建效果更为明显。
3.毕业论文人脸图像压缩与重建
在图像处理领域中，图像的超分辨率重建技术和（略）个发展已经比较成熟的部分.本文从实际应用的要求出发，对二者的结合作了研究，即对压缩图像进行超分辨率重建. 论文主要做了以下工作：对图像压缩过程中（略）重建算法利用的运动补偿和量化进行了研究，简化并实现了MPEG-4的编码器；研究了空间域的凸集投影（POCS）超分辨率重建算法；实现了在压缩图像的变换域运用凸集投影算法来进行超分辨率重建. 实验证明，基于变换域的凸集投影算法能去除压缩过程带来的量化噪声，取得比传统解压后再进行普通超分辨率重建更好的效果.尤其在压缩比较大的情况下，重建效果更为明显。
4.人脸检测技术的研究现状
国外对人脸检测问题的研究很多，比较著名的有MIT,CMU等；国内的清华大学、中科院计算所和自动化所、南京理工大学、北京工业大学等都有人员从事人脸检测相关的研究。而且，MPEG7标准组织已经建立了人脸识别草案小组，人脸检测算法也是一项征集的内容。随着人脸检测研究的深入，国际上发表的有关论文数量也大幅度增长，如IEEE的FG、ICIP\CVPR等重要国际会议上每年都有大量关于人脸检测的论文，占有关人脸研究论文的1/3之多。由此可以看到世界对人脸检测技术的重视。
5.要写毕业论文了,但是很纠结,不知道是单片机方面比较好写还是图像
图像处理方面比较好写 单片机良莠及适用心得 网上比较单一 且每个人对不同款机器的喜好不同 既然的毕业论文 最好投老师所好图像处理方面的论文，可以从各个角度出发（例如色彩、机器、曝光、后期……等等）图像处理方面的论文，可以图文结合，不知道你们毕业论文需要答辩不需要 答辩的话 评分老师人手一份论文，密密麻麻的的字看着很让老师焦躁，特别是答辩顺序排后的同学，有的老师会看几眼前面的，就懒得看后面的了 ，草草的给你的论文下结论打分。
而图文结合的话 可以改观视觉。分散文字带来的焦躁感。
而且图像处理方面的图片 色彩感很好。提供几个题目思路： 1、图像处理对图像色彩的影响 2、东西方文化的差异对图像处理的影响 3、图像处理能否弥补拍摄机器硬件的不足 4、图像处理对摄影发展的影响 5、图像处理对当今社会的影响。
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