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基于面部特征识别的远程教学辅助系统

软件工程与应用 2021年第2期10卷 177-184页

作者：刘浩伟朱清源孙天凯徐州工程学院信息工程学院江苏徐州

目前网络上的远程教育软件可以提供学生和老师的实时视频和语音,但受限于网络带宽和数据查询不便等问题,教师无法观察到所有学生在课堂中的状态和响应,无法及时根据反馈调整在线课堂教学的教学方式和课堂节奏,只能有限的观察部分学生的... 详细信息

目前网络上的远程教育软件可以提供学生和老师的实时视频和语音,但受限于网络带宽和数据查询不便等问题,教师无法观察到所有学生在课堂中的状态和响应,无法及时根据反馈调整在线课堂教学的教学方式和课堂节奏,只能有限的观察部分学生的信息。针对远程教育中获得学生实时反馈能力低下和学生数据管理不便的问题,给出一种基于面部特征识别的远程教学辅助系统。采用Python框架,首先通过opencv技术将前端采集的图像进行处理,抓取人脸和对齐,数据通过百度企业级人脸识别和人脸检测与属性分析接口,获取面部特征信息,对返回的面部特征信息进行识别,得出状态结果,实时传入学生和教师前端。教师还可以访问数据库进行历史上课状态数据查询。本系统主要是为了给使用远程教育使用者提供一个能够系统的查看和管理大量学生状态信息的远程教学辅助系统。

关键词：远程教育辅助人脸检测面部特征识别课堂评估

一种利用面部几何模型进行面部特征识别的方法

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山东电子 2001年第2期 34-35,52页

作者：李珩戴志强罗临兰唐剑松山东大学信息科学与工程学院

本文给出了一种新颖的面部特征识别方法，该方法利用面部几何模型进行面部特征的识别，将含有面部的图像经过预处理、组化、匹配过程后，确定面部特征。实验表明，本方法能够有效地探测人的面部特征，并且能够满意地处理光照不足、面部... 详细信息

本文给出了一种新颖的面部特征识别方法，该方法利用面部几何模型进行面部特征的识别，将含有面部的图像经过预处理、组化、匹配过程后，确定面部特征。实验表明，本方法能够有效地探测人的面部特征，并且能够满意地处理光照不足、面部取向以及面部表情等有关问题。

关键词：面部几何模型面部特征识别图像处理图像识别

基于改进单点多盒检测器的麻醉复苏目标检测方法

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计算机应用 2023年第12期43卷 3941-3946页

作者：罗荣昊程志友汪传建刘思乾汪真天安徽大学互联网学院合肥230039

麻醉复苏目标检测模型常被用于帮助医护人员检测麻醉病人的复苏。病人复苏时面部动作的目标较小且幅度不明显,而现有的单点多盒检测器(SSD)难以准确实时地检测病人的面部微动作特征。针对原有模型检测速度低、容易出现漏检的问题,提出... 详细信息

麻醉复苏目标检测模型常被用于帮助医护人员检测麻醉病人的复苏。病人复苏时面部动作的目标较小且幅度不明显,而现有的单点多盒检测器(SSD)难以准确实时地检测病人的面部微动作特征。针对原有模型检测速度低、容易出现漏检的问题,提出一种基于改进SSD的麻醉复苏目标检测方法。首先,将原始SSD的主干网络VGG(Visual Geometry Group)16更换为轻量级的主干网络MobileNetV2,并把标准卷积替换成深度可分离卷积;同时,通过对病人照片的特征提取采用先升维再降维的计算方式减少计算量,从而提高模型的检测速度;其次,将SSD提取的不同尺度特征层中融入坐标注意力(CA)机制,并通过对通道和位置信息加权的方式提升特征图提取关键信息的能力,优化网络的定位分类表现;最后,闭眼数据集CEW(Closed Eyes in the Wild)、自然标记人脸数据集LFW(Labeled Faces in the Wild)和医院麻醉病患面部数据集HAPF(Hospital Anesthesia Patient Facial)这3个数据集上进行对比实验。实验结果表明,所提模型的平均精度均值(mAP)达到了95.23%,检测照片的速度为每秒24帧,相较于原始SSD模型的mAP提升了1.39个百分点,检测速度提升了140%。因此,所提模型在麻醉复苏检测中具有实时准确检测的效果,能够辅助医护人员进行苏醒判定。

关键词：麻醉复苏面部特征识别单点多盒检测器 MobileNetV2 注意力机制

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考勤系统中人脸识别技术研究

考勤系统中人脸识别技术研究

作者：杨杰云南大学

学位级别：硕士

生物特征包括虹膜、面部特征、掌纹、指纹、关节等特征,它伴随着生物个体产生,是生物个体的本质属性,具有很强的稳定性、差异性。随着科学技术的进步和社会发展的需要,生物特征识别在安全系统验证、罪犯特征识别、信用卡验证等方面发挥... 详细信息

生物特征包括虹膜、面部特征、掌纹、指纹、关节等特征,它伴随着生物个体产生,是生物个体的本质属性,具有很强的稳定性、差异性。随着科学技术的进步和社会发展的需要,生物特征识别在安全系统验证、罪犯特征识别、信用卡验证等方面发挥着举足轻重的作用。一个完整的生物特征识别系统应当包括生物特征的信息采集、图像处理、数据存储及匹配比对等部分。作为当今生物特征识别研究的热点方向之一,人脸识别技术有很丰富的理论研究和成果展示,相比较虹膜、掌纹等生物特征识别技术,人脸识别技术更容易被广大社会群体接受,在特征提取及系统开发方面也更容易实现。本文以人体面部特征的原始数据采集为重点,讨论二进制粒子群算法、PCA算法及PCNN算法等3种不同的数据采集算法,并通过特征比对和结果运用,分析3种数据采集算法的实用效果,选取PCA算法作为支撑,实现整个系统的开发应用,主要包括以下几个方面内容：(1)以人体面部特征为切入点,对人体面部特征进行仔细研究,发现面部器官具有构建特征识别系统所需要的、区别于其他个体的一切生物特征,在此基础上探索面部器官特征建模的相关算法。(2)针对人体面部器官特征收集的规律和特点,认真分析二进制粒子群算法、PCA算法及PCNN算法等3种面部器官特征采集算法,通过研究对识别中的数据融合进行定义,引入相关系数、参数来控制虚拟面部特征。(3)鉴于上述3种算法的实际效果,采取PCA算法作为面部识别系统信息采集部分的支撑,构建前台信息采集、比对系统和后台数据库系统,将面部识别技术融入到实际的应用中去。

关键词：生物特征识别面部特征识别特征提取算法考勤系统

基于移动观测平台的人像跟踪装置的设计与试验研究

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基于移动观测平台的人像跟踪装置的设计与试验研究

作者：陈剑峰南京理工大学

学位级别：硕士

视频人像跟踪一直是计算机视觉领域研究的热点,视频人像跟踪的实现面临着诸多挑战,例如随机复杂的背景、自身与障碍物的遮挡、多角度与行为姿态等,这些都对提取人像并准确跟踪提高了难度。近期新型冠状病毒对全国乃至世界的医疗卫生、... 详细信息

视频人像跟踪一直是计算机视觉领域研究的热点,视频人像跟踪的实现面临着诸多挑战,例如随机复杂的背景、自身与障碍物的遮挡、多角度与行为姿态等,这些都对提取人像并准确跟踪提高了难度。近期新型冠状病毒对全国乃至世界的医疗卫生、金融经济及农商业都造成了巨大冲击。佩戴口罩是一项有效的防疫措施,相关部门可通过视频对公共场所人群口罩佩戴情况进行监管。本课题将此作为人像跟踪的应用背景进行研究,设计了一套机械硬件观测与深度学习算法结合的人像观测跟踪系统。机械硬件观测设备采用蜗轮蜗杆和齿轮传动结构,调整摄像头的角度和俯仰实现多角度取景,获取稳定高质量的监控视频。深度学习算法进一步从监控视频中提取出人像进行唯一身份识别,并对人像的口罩佩戴情况进行检测,同时将人像在监控视频中相对位置回传给机械硬件观测设备,使其能够调整自身角度和俯仰实现物理层面的人像跟踪。本文分析了机械硬件观测设备的各项性能和影响因素,确定了各零部件的关键参数,最终完成观测系统机械硬件设计并投入使用。在深度学习人像视频跟踪方面设计了人像特征记忆库和人像识别神经网络。人像特征记忆库负责存储已经被识别的人像特征,人像识别神经网络用于完成当前视频帧中的人像与记忆库中人像特征的匹配,视频逐帧处理并跟踪每个出现在视频中的行人。进一步考虑前向帧的二次跟踪匹配以及前向多帧的跟踪优化技术,保证视频跟踪准确率的同时,计算效率得到大幅提升。为了实现对跟踪人像的口罩佩戴检测,对获取的人像图片进行基于模糊几何的分割预处理,得到面部特征分类的样本,由此构建佩戴口罩人群的面部特征识别数据集。结合卷积神经网络的面部分类模型,达到检测人像是否佩戴口罩的准确识别的目标。本课题结合观测系统机械硬件与深度学习算法,计算机视觉领域的图像处理策略,实现了高效准确的视频特定特征的实时追踪与识别,为众多相关的应用场景提供了可行的实现方向,具有较高的实践意义和社会价值。

关键词：观测系统视频人像跟踪人像特征记忆面部特征识别口罩佩戴检测

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基于面部特征的麻醉复苏病人检测方法

基于面部特征的麻醉复苏病人检测方法

作者：罗荣昊安徽大学

学位级别：硕士

病人在麻醉复苏期是手术后最需要密切监测的时期。医护人员通常通过观察病人的面部特征和生理参数来判断病人的苏醒状态,并进行必要的拔管复苏等护理工作,以确保病人安全并减轻其痛苦。为了实现及时、准确的麻醉复苏监测,本文基于深度... 详细信息

病人在麻醉复苏期是手术后最需要密切监测的时期。医护人员通常通过观察病人的面部特征和生理参数来判断病人的苏醒状态,并进行必要的拔管复苏等护理工作,以确保病人安全并减轻其痛苦。为了实现及时、准确的麻醉复苏监测,本文基于深度学习的方法对麻醉复苏检测进行研究,并提出了两种基于不同算法的检测方法,同时开发了麻醉复苏检测系统。本文的主要研究内容如下:(1)基于人脸特征点定位的麻醉复苏检测算法,采用ERT作为人脸对齐方法,能够显著提高特征点定位的准确性,有效识别病人面部特征。结合眼睛纵横比EAR和嘴巴纵横比MAR等特征,算法能够对病人的苏醒状态进行精确的识别和判定。此外,算法还利用眼睛闭合时间百分比PERCLOS、睁眼持续时间等特征,综合评估病人的苏醒程度,提高检测的准确性。(2)基于改进单点多盒检测器的麻醉复苏目标检测方法。该方法首先更换原始SSD模型的主干网络VGG16为轻量级的主干网络Mobile Net V2,标准卷积替换成深度可分离卷积,通过对病人照片特征提取中先升维再降维的计算方式减少计算量,提升模型的检测速度;其次将SSD模型提取出的不同尺度的特征层融入坐标注意力机制,通过对通道和位置信息加权的方式,提升特征图提取关键信息的能力,优化网络定位分类的表现。在标注的面部数据集进行训练,实验结果表明:所提改进SSD模型与原始SSD模型比较,检测的平均准确度和检测速度均有所提升。通过结合面部特征的判定方法,能够对病人的苏醒程度进行有效识别。在测试集上总体准确率为88%,表现出良好的识别性能。(3)麻醉复苏检测系统设计与实现。设计并实现了基于面部特征的麻醉复苏检测系统。该系统包括图像采集模块、面部特征定位模块、状态识别模块以及复苏识别模块。最后对系统进行测试,结果表明本文设计的麻醉检测预警系统能够很好的满足实际需求。

关键词：麻醉复苏检测面部特征识别人脸特征点检测 SSD模型

小样本条件下利用面部特征提高罕见病预测准确率的方法研究

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中国数字医学 2024年第10期19卷 20-27页

作者：喻为栋徐青云刘雷复旦大学智能医学研究院(筹) 上海200030

在数千种已知的罕见病中,大约30%~40%的患者存在面部异常,面部特征识别成为利用机器学习预测罕见病风险和类型的一种有效方法。由于罕见病样本的稀缺,机器学习面临不少挑战。使用Dlib提取患者面部的68个关键点,并计算35个点之间的尺寸... 详细信息

在数千种已知的罕见病中,大约30%~40%的患者存在面部异常,面部特征识别成为利用机器学习预测罕见病风险和类型的一种有效方法。由于罕见病样本的稀缺,机器学习面临不少挑战。使用Dlib提取患者面部的68个关键点,并计算35个点之间的尺寸距离和26个线段的夹角余弦作为面部几何特征。通过特征选择筛选出其中前10个重要特征,并与Dlib提供的128维向量融合,从而构建138维新的向量作为面部特征,再利用NIH网站公开的DiGeorge综合征、Down综合征和Williams综合征的面部数据进行分类建模。测试结果表明,融合几何特征的模型在分类性能上优于仅使用深度学习特征的模型。这种方法不仅具有更好的可解释性,而且适用于小样本情况下的罕见病早筛分类,为罕见病预测提供了一种有效的新途径。

关键词：罕见病面部特征识别机器学习几何特征分类建模

3D人脸图像技术在精神医学领域的应用及前景分析

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中国数字医学 2023年第1期18卷 89-94页

作者：杨洁赵莹莹王艺达王鹏飞王刚首都医科大学附属北京安定医院国家精神心理疾病临床医学研究中心精神疾病诊断与治疗北京市重点实验室北京100088 首都医科大学精神卫生学院人脑保护高精尖创新中心首都医科大学

3D人脸图像可反映面部深层次结构特征。基于深度卷积神经网络的3D人脸图像识别技术具有精确度高、采集过程简便等特点,在疾病诊断、种族演变、年龄预测方面具有良好的应用潜力。本研究简要回顾了3D人脸图像识别技术的研究背景及发展历程... 详细信息

3D人脸图像可反映面部深层次结构特征。基于深度卷积神经网络的3D人脸图像识别技术具有精确度高、采集过程简便等特点,在疾病诊断、种族演变、年龄预测方面具有良好的应用潜力。本研究简要回顾了3D人脸图像识别技术的研究背景及发展历程,重点对3D人脸图像识别技术在精神科的应用现状进行综述,并分析3D人脸图像技术在精神障碍辅助诊断中的应用前景。

关键词： 3D人脸图像面部特征识别精神障碍

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BP神经网络

计算机应用：英文版 2005年第5期 46-47页