基于面部识别检测技术的研究论文

1引言 其中一个原因面部识别技术已经吸引了如此多的关注和持续的研究 在过去30年的发展是其在众多政府和商业的巨大潜力 申请。 1995年，Chellappa等。 [5]列出了面子少数申请 识别技术和描述了他们的优势和，但他们 没有分析实际应用中部署的任何系统。即使是最近的审查[35]，其中 潜在的应用了一套分为五大类，并没有进行这样的 分析。 1997年，由13家公司至少有25人脸自动识别系统提供[3]。 从那时起，人脸识别系统和商业企业的数量有了很大 由于增加了许多新的应用领域的出现，进一步改善 面部识别技术，并增加了系统的负担能力。我们列出10 商业的代表面部识别公司的合作，他们的脸检测技术， 他们的面部特征提取，并面临着相似的表1比较方法。这些 10家公司也是最新的人脸识别厂商测试的参与者（人脸识别厂商2002年） [27]进行了由美国政府独立地评价的国家最先进的面部识别 技术。虽然这些技术的一些不公开的专利 因此，可以得出结论，许多人已投入商业系统中。 作为最非入侵生物之一，面部识别技术越来越 更贴近人们的日常生活。这方面的证据是，在2000年国际民用航空 组织批准为航空旅行[11最合适的生物识别面部识别]。至 我们的知识，没有审查文件是在新的应用场景可扩大自 然后[3，5，35]。我们希望这一章将是对以往研究的延伸。我们回顾 许多面部识别应用程序已经使用面部识别技术。这个 组应用程序是一个比较大的超审查的规定[3]。我们也检讨了一些其他 新的方案，将有可能利用在不久的将来面部识别技术。 这些方案可分为10类，如表所示。虽然我们尝试 涵盖尽可能，这10个类别，既不排斥也不详尽的许多类别。 对于每个类别，在一些应用的典范，也列出。最后一类，称为 “其他”，包括未来的应用和一些我们没有电流的应用研究 成。这10个类别审查了第3至第11款。在第12，the372托马斯黄，熊自由大路和震球有些张 表。面部识别算法的比较10人脸识别厂商的商业系统 2002。 ñ /答：没有。

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 ?我是一个叫晶晶的女孩，前几天，我晚自习回家，被一辆大卡车撞死了司机将我的尸体抛入了路径边的小河里，然后逃走了，你看见了这条消息后 ，请将她发给4个论坛，如果没有发，你的妈妈会在1个月后被车撞死，你的爸爸会得绝症，如果你照着上面做了，在5天后，你喜欢的人也会喜欢你，对不起大家不无意中看评论看 到了 这个吓死我了。不管是真是假我都害怕!所以只能乱发了`!对不起啊`!我真不想害人的 。

1导论 面部识别系统”的原因之一,吸引了这么多的研究关注和维持 在过去的30年发展的巨大潜力是在众多的政府和商业 应用程序。1995年,Chellappa缪群。[5]列少量的应用程序的脸 识别技术,描述了它们的优点和缺点。但是,他们这么做 没有任何系统分析中应用部署。即使在最近的评论(35),在那里 潜在的应用已被分为五类,没有进行这样的 分析。在1997年,至少有25个脸部识别系统可以从13家[3]。 从那时起,这个数字的人脸识别系统和商业企业都有很大的影响 增加了由于出现了许多新的应用领域,进一步改善 人脸识别技术,并增加购买力的系统。我们会举出10 具有代表性的商业的人脸识别技术公司,他们的人脸检测, 面部特征提取,并面临相似,他们比较方法在表1。这些 10公司也参加了最新的人脸识别测试(2002)FRVT卖主 [27]独立进行评估的美国政府最新的人脸识别 技术。虽然这些技术还没有公开为私有 原因,可以推断出许多其他人已纳入商业系统。 作为一种最nonintrusive人脸识别技术的特点、发展 接近人民的日常生活。这就是证据在2000年国际民用航空 组织支持面部识别作为最合适的生物识别技术对航空旅行[11]。, 我们的知识,没有评论文章均可在该新扩大应用场景 然后[3—5次,35)。我们希望这一章将会延长在以往的研究。我们复习 许多面部识别应用程序的人脸识别技术已经使用。这个 是一套应用了更大的集合,在文献[3]. 同时我们也回顾一些 新方案将很可能利用人脸识别技术,在不久的将来。 这些情况被分成十大类,显示在表。尽管我们设法 覆盖尽可能多的范畴,这10个种类既不是专属不彻底。 为每个类别,一些范例程序也可以列出。最后的范畴,给我打电话 “别人”,包括未来的应用,并指出了当前应用程序,我们没有了 进入。这十个类别从第三节,评述了第11节。在第12,有些the372托马斯黄,自由,和Zhenqiu张 易纲预期表。面部识别算法进行了比较,在FRVT从10商业系统 2002年。N / A:不可以。