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曹波: 作品数：11 被引量：123H指数：5; 供职机构：中国科学院计算技术研究所更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中国科学院“百人计划”更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>

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生物特征识别核心技术与关键问题研究－人脸检测与识别核心技术: 高文张青赵德斌山世光苗军陈熙霖姚鸿勋曹波曾文斌周德龙陈军张洪明王巍崔国勤柴秀娟刘珩; 该项目的研究目标是研究人脸识别的核心技术和关键问题，提出新的识别方法，解决一些影响识别率的关键问题。其中核心技术主要包括实时、准确的人脸检测与跟踪技术，快速、精确的面部特征形状提取算法，快速、可靠的人脸识别和人脸确认算法...; 关键词：; 关键词：人脸检测人脸识别身份验证

人脸识别中的“误配准灾难”问题研究被引量：27: 2005年; 现有的多数人脸识别系统都要依赖于面部特征(比如眼睛中心位置)的严格配准来归一化人脸以便提取人脸描述特征,但面部特征配准的准确度如何影响人脸识别算法的性能却没有得到足够的重视.该文作者首次针对这一问题进行了系统的研究,并提出了一种基于误配准学习的解决方案.为了揭示现有典型识别算法的识别性能对特征配准准确度的敏感程度,通过对眼睛位置人为加扰,作者对Fisherface算法的识别性能随平移、旋转和尺度改变而变化的情况进行了实验评估.结果表明Fisherface的识别性能随着误配准的增大而急剧下降——称这一现象为“误配准灾难”问题.针对此问题,作者提出了一种基于扰动学习的“误配准灾难”解决方案,该方法通过在模型训练阶段加入扰动配准偏差来提高判别分析方法对误配准的鲁棒性.在FERET人脸图像数据库和CAS PEAL R1人脸库上的实验表明该方法可以有效地提高识别算法对误配准的鲁棒性.; 山世光高文唱轶钲曹波陈熙霖; 关键词：人脸识别特征配准线性判别分析

人脸识别理论、技术、系统及其应用: 高文张青山世光陈熙霖曾文斌赵德斌陈军曹波王国田苗军; 日益突出的各种安全问题使得基于密码、证卡等手段的传统身份鉴别技术已逐渐不能适应现代社会的需求，以人脸识别等为代表的生物特征识别技术，利用的是人类自身携带的人脸等特征进行身份鉴别，难以伪造，也不会丢失，因而为公共安全、金融...; 关键词：; 关键词：人脸识别身份鉴别生物特征识别

一种基于特征分组的多分类器组合人脸识别方法: 本发明公开了一种基于特征分组的多分类器组合人脸识别方法，包括：从原始图像中提取人脸区域，并对人脸区域做预处理；对预处理后的人脸区域做人脸特征提取；对所提取的人脸特征做特征分组，得到不同的人脸特征组；对人脸特征进行分组以后...; 山世光苏煜曹波陈熙霖高文; 文献传递

一种基于特征分组的多分类器组合人脸识别方法: 本发明公开了一种基于特征分组的多分类器组合人脸识别方法，包括：从原始图像中提取人脸区域，并对人脸区域做预处理；对预处理后的人脸区域做人脸特征提取；对所提取的人脸特征做特征分组，得到不同的人脸特征组；对人脸特征进行分组以后...; 山世光苏煜曹波陈熙霖高文; 文献传递

Gabor特征判别分析人脸识别方法的误配准鲁棒性分析被引量：5: 2005年; 人脸识别领域中,Gabor特征人脸表示方法因其在应用中获得的高首选识别率而被认为是一种理想的人脸特征表示方法。文章用一种全新的量化评价方法,结合配准精度和识别率,从误配准鲁棒性角度评价Gabor特征在人脸识别中的优越性。实验表明,和图像灰度信息特征相比,Gabor特征不仅在精确配准时具有高识别率,而且对由于人脸特征定位不精确而导致的图像变化的鲁棒性也更强。; 唱轶钲山世光高文曹波杨澎; 关键词：人脸识别 GABOR小波特征

若干自动人脸识别技术评测与分析被引量：13: 2005年; 介绍了四种著名的人脸识别方法及其两个著名的商业人脸识别系统在CAS-PEAL大规模人脸图像数据上的评测情况,借此分析了人脸识别研究和开发的现状。; 张晓华山世光高文曹波; 关键词：人脸识别人脸图像数据库性能评测

基于广义散度矩阵的子空间人脸识别算法研究: 人脸识别技术的研究试图赋予计算机根据人脸辨别人物身份的能力.该研究是模式识别和计算机视觉领域中的热点问题,具有重要的理论价值和广泛的应用前景.近年来,人脸识别技术取得了长足的进展,尤其是基于统计学习的人脸识别算法,已逐渐...; 曹波; 关键词：人脸识别信息数据库; 文献传递

生物特征识别核心技术与关键问题研究: 高文张青陈煕霖山世光赵德斌苗军姚鸿勋曹波曾文斌陈军张洪明崔国勤柴秀娟张文超阎胜业卿来云王建宇张长水周杰; 课题在人脸检测、面部特征提取、人脸识别与确认等核心算法、关键问题解决方案、应用系统设计等领域取得了重要进展，在课题组完成的二十余种算法中，大部分是独立提出的，有一部分是对现有算法的优化和改进，而且成果已获得实质性应用。研...; 关键词：; 关键词：人脸识别人脸检测

CAS-PEAL大规模中国人脸图像数据库及其基本评测介绍被引量：68: 2005年; 人脸图像数据库是人脸识别算法研究、开发、评测的基础 ,具有重要的意义介绍了自行创建并已经部分共享的CAS PEAL大规模中国人脸图像数据库及其基准测试结果 CAS PEAL人脸图像数据库中包含了 10 4 0名中国人共 994 5 0幅头肩部图像所有图像在专门的采集环境中采集 ,涵盖了姿态、表情、饰物和光照 4种主要变化条件 ,部分人脸图像具有背景、距离和时间跨度的变化目前该人脸图像数据库的标准训练、测试子库已经公开发布与其他已经公开发布的人脸图像数据库相比 ,CAS PEAL人脸图像数据库在人数、图像变化条件等方面具有综合优势 ,将对人脸识别算法的研究、评测产生积极的影响同时 ,作为以东方人为主的人脸图像数据库 ,CAS PEAL人脸图像数据库也使人脸识别算法在不同人种之间的比较成为可能 ,利于人脸识别算法在国内的实用化还给出了两种基准人脸识别算法 (Eigenface和Correlation)和两个著名商业系统在该人脸图像数据库上的测试结果。; 张晓华山世光曹波高文周德龙赵德斌; 关键词：人脸识别人脸图像数据库性能评测