基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别

为了提高人脸识别率及更好地显示人脸特征,本文提出了一种基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法.该方法首先生成一种镜像人脸,再通过融合原始人脸和镜像人脸形成新的混合训练样本,最后利用LRC和CRC偏差结合进行人脸识别.新方法增加了训练样本的数目,克服了由于光照和姿态等外部因素带来的影响.实验结果表明,镜像图与LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法提高了人脸识别的准确性.     

基于单目相机的低成本室内行人定位方法

针对大场景低成本人员快速定位的问题,本文提出一种基于单目视觉的指纹定位方法。首先利用人脸识别获得人脸的像素坐标,然后计算人脸在像片上的面积从而进行粗匹配,最后通过人脸在像片上的中心值进行精匹配,最终获得待定位人员的精确坐标。     

互联网+不动产应用及网络安全建设的研究与实现

不动产是目前百姓最重要的财产之一,为了积极推进国务院关于互联网+便民化服务总体要求,进一步深化放管服改革和优化营商环境,互联网+不动产应用受到社会的高度关注。本文以互联网+不动产应用为宗旨,以不动产网络安全为基础,以CA认证和实名认证为入口,以电子签名、电子签章为手段,以不动产安全共享控制平台为关键,最终实现互联网+不动产应用及网络安全建设,提升不动产登记能力、网络安全和服务水平,为其他行业的互联网+便民化服务提供了经验。     

SVD和DCT提取特征向量的方法在人脸识别中的比较

采用奇异值分解和2D离散余弦变换两种方法得到的特征，分别在嵌入式隐马尔可夫模型的人脸识别中进行比较．得出奇异值分解比2D离散余弦变换在识别率上和时间复杂度上部较差的结果。通过对结果进行分析得出，虽然奇异值分解有很多优良的特性．但是在模式识别中仅使用奇异值分解来提取特征并不是很好的方法。     

主元分析变换空间上的鉴别共同矢量人脸识别方法

给出了在主元分析(PCA)变换空间上求取DCV投影矩阵的方法(PCA+DCV),在保留所有鉴别信息的条件下,显著降低了算法复杂度,提高了运算效率。进一步提出了依据主元成分对应特征值进行适度权重的DCV识别方法(WPCA+DCV),一定程度上减小因光照、饰物遮挡等造成的面部变化带来的识别影响,增强表征信息,提高识别率。在ORL、YALE和AR人脸库上的实验结果证实了本方法的性能。     

基于SVD和KL投影相融合的人脸识别算法

在已有的PCA人脸识别算法的基础上构建了一种基于奇异值分解和KL投影相融合的人脸识别方法.方法对人脸图像进行奇异值分解与KL变换,随后将KL投影的主特征向量和SVD特征向量进行线性融合形成新的特征向量,并以此作为判别标准.经试验测试该方法消除了当检测库中人脸的姿态变化时人脸图像间的相关性下降对识别正确率的影响,大大的提高了人脸识别的正确率.     

东营市国土资源局电子政务系统一期建设项目通过评审验收

1月12日,东营市国土资源局组织有关专家,对济南鲁美达软件技术有限公司承担的东营市国土资源局电子政务系统（一期）建设项目进行了评审验收。专家组在听取汇报、审阅文档、观看系统演示的基础上,经过充分讨论,认为系统架构合理,功能完善,实用性强,具有较高的技术水平;系统界面设计新颖,开发集成的规费收缴（票据机打）、人脸识别考勤、短信提醒等模块具有较强的创新性。系统符合《东营市国土资源局电子政务系统建设总体方案》设计,达到了东营市国土资源局电子政务系统（一期）建设的标准和要求,同意通过评审验收。     

基于相位重构的光照人脸识别

光照是人脸识别中的一个难题.信号经傅立叶变换后相位谱包含丰富的纹理结构信息,去除幅度谱,对图像进行单纯相位谱重构可以有效地减少光照影响.对角化主成份分析(Diagonal PCA)方法是对主成份分析(PCA)方法的有效改进,其计算量更小识别率更高.采用相位重构图像作为训练样本进行对角化主成份分析来解决光照问题,取得了较为理想的识别效果.     

复杂背景下提高精度的眼睛定位方法

提出了一种在基于肤色的人脸检测中通过进行相似度计算来实现人眼特征提取和定位的算法.其目的是在较复杂的背景环境下对静态图片中的人脸进行检测,找出脸部区域并对该人脸进行眼睛定位.先进行肤色分割来完成人脸的区域检测,然后在检测出的人脸范围中利用人脸的几何特征进行快速的眼睛定位.在人脸区域检测过程中使用均值滤波提高人脸区域定位的准确度.实验结果证明,这种方法是准确的、可靠的和快速的.