基于深度卷积神经网络的人脸识别研究：传统人脸识别方法而言,卷积神经网络模型不需要人工进行大量而又复杂的特征提取算法设计,仅需要设计一个可行的网络模型,再将大量的人脸训练数据集加载到网络模型中,然后进行自动训练,这样就可以得到很好的识别率。把训练好的模型保存下来,那么这个模型就是一个端到端的人脸特征提取器。

人脸识别是目前计算机技术研究的热门领域，广泛应用于人们的日常生活，如门禁系统、摄像监视系统、相机 以及智能手机等。传统的人脸识别技术需要经过人工特征提取、特征选择以及分类器选择等一系列复杂步骤，然 而 识别效果却并不理想。随着数据量的激增以及 ＧＰＵ 高性能计算的发展，卷积神经网络在人脸识别上有了重大突破。 文章回顾了传统人脸识别方法，阐述了卷积神经网络的基本结构及其改进和优化方法，介绍了基于卷积神经网络的 人脸识别技术及典型应用，展望了人脸识别技术的发展方向。

人脸识别是自1960年以来的一项创新性创新，并定期采用不同的真实应用程序来增强其策略。 为了增强人脸确认的执行，已经创建了许多计算和方法。 到目前为止，针对桌面应用程序的深度学习已进行了广泛的研究。 卷积神经网络可以与最终目标一起使用，以提取重要的面部高光。 这些亮点被允许以富有成效的方式考虑它们之间的外观。 该框架可以准备好感知个人的安排。 我们提供了可以利用此人脸识别创新进行生产的不同应用程序。 本文的目的是通过使用各种接近度估计（相似度指数），研究在各种障碍条件下利用图像进行的深度CNN设计在人脸识别中的实用性。

通过广泛的交流，已经推进了用图片区分个人。 尽管如此，独特的手指印象或视网膜检查的功能不那么强大。 这份报告描述了普利茅斯大学视觉观察和自治模块尝试的比正常任务更小的面部检测和识别。 它报告了开放计算机视觉 (OpenCV) 库中可访问的创新以及使用 Python 执行它们的技术。 对于人脸识别，使用了 Haar-Cascades，而对于人脸识别，使用了 Eigenfaces、Fisherfaces 和 Local 双示例直方图。 描述的过程包括框架每个阶段的流程图。 接下来，显示了结果，包括通过交流遇到的困难所追求的情节和屏幕截图。 报告以创作者对冒险和潜在应用的感受结束。 本文的意思是执行依赖于 Haar Cascade Classifiers 策略的人脸识别编程代码，并在 Raspberry Pi 阶段有效地实现该代码以进行连续识别。 在本文中，尝试在设备阶段执行面部确认计算，这是基本的，但在使用上是富有成效的。 面部检测和识别的产品源代码是利用 Opencv 和 Python 编写的。

 对脉搏波的完全分析是建立在含有少量噪声且较为清晰的脉搏波信号中，然而在采集脉搏波信号时容易受到多种干扰的影响，使其提取出来的脉搏波含有大量的噪声，因此降噪处理显得尤为必要。同时，脉搏波中含有人体生理病理信息，不同的人将表现为不同的特征，可以看出确定脉搏波特征点对于分析人体生理健康很有意义。针对信号去噪问题采用小波变换和多分辨率分析的方法，该方法在时域和频域都能表征信号局部信息的能力，且具有对信号具有自适应性。运用极值法确定出脉搏波的峰值点，然后再根据峰值点确定出其他特征点的位置，实验证明该方法能够增加特征点的检出率。

抑郁症患者的面部表情识别研究

为了提高情感识别的分类准确率，提出一种将栈式自编码神经网络（SAE）和长短周期记忆单元循环神经网络（LSTM RNN）融合的多模态融合特征情感识别方法。该方法通过SAE对不同模态的生理特征进行信息融合和压缩，随后用LSTM RNN对长时间周期的融合进行情感分类识别。通过将该方法用到开源数据集中进行验证，得到情感分类准确率达到0.792 6。实验结果表明，SAE对多模态生理特征进行了有效融合，LSTM RNN能够有效地对长时间周期中的关键特征进行识别。

基于MATLAB的肤色分割和匹配的人脸识别研

晶圆表面的缺陷通常反映了半导体制造过程存在的异常问题，通过探测与识别晶圆表面缺陷模式，可及时诊断故障源并进行在线调整。提出了一种晶圆表面缺陷模式的在线探测与自适应识别模型。首先该模型对晶圆表面的缺陷模式进行特征提取，基于特征集对每种晶圆模式构建相应的隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM），并提出基于HMM动态集成的晶圆缺陷在线探测与识别方法。提出的模型成功应用于WM-811K数据库的晶圆缺陷检测与识别中，实验结果充分证明了该模型的有效性与实用性。