面部识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术,也是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它的应用领域也比较广泛，例如消除投票欺诈、取款身份验证等。为了方便这方面的研究员查阅资料，在这给大家分享几篇最新发表的面部识别方面论文公开的文献。
1. 一种具有补光性能的人脸识别装置设计-电子技术. 2022,51(02)
摘要：阐述在复杂的光线条件下的面部识别算法,提供了一个面部识别装置,它可以在不可见的环境中提供照明,包括面部识别装置、控制至少两种不同类型的补光亮度。
2. 基于眼部识别的疲劳驾驶监测系统设计与实现-电脑编程技巧与维护. 2022,(02)
摘要：以硬件设备Jetson Nano和编程语言Python为基础,构建了基于面部识别的疲劳驾驶检测系统。基于OpenCV进行图像处理并使用NumPy进行n维数值的计算扩展;在采集司机的面部信息后使用68点分析方法,持续监测司机在驾驶过程是否出现以下疲劳行为:(1)持续闭眼现象;(2)连续打哈欠现象。若检测发现以上行为,则监测系统将判定司机出现疲劳驾驶并通过报警提示。测试表明,设计的监测系统在进行视频实验时,模型识别的准确率为81.8%。
3. 伪装对抗人脸识别综合实验的教学设计-实验技术与管理. 2022,39(01)北大核心
摘要：文章设计了以基于遮挡与干扰两类人脸伪装手段的综合型实验。实验中制备了相关的实验器具与样品,通过真实采集与仿真模拟两种手段得到了实验样本,调用了智慧警务平台"Face++"模块接口来验证识别准确率,并建立了反侦查指数进行综合评判。通过对比研究并结合现有人脸识别算法原理,该实验能够使学生深入了解与掌握现有人脸识别算法的技术局限性与发展趋势,有助于培养相关专业学生的创新意识与实践能力。
4. 基于面部识别的驾驶员疲劳危险驾驶检测系统
摘要：为了有效降低驾驶员疲劳驾驶、短时间未看道路等危险驾驶的概率,设计了以面部特征为研究对象的人脸识别的检测系统。该系统通过对面部识别以及眼睛和嘴的定位跟踪,提取面部疲劳信息,将跟踪的图像信息传输到OpenCV视觉库进行图像处理,通过一系列的算法对驾驶员疲劳、危险驾驶行为进行判断、疲劳值计算,最后通过安全警报模块对驾驶员给予警报提示。经实验测试,该系统满足车载、实时性、准确性的要求,能够快速的检测驾驶员的危险驾驶状态,具有一定的实用性。
5. 多光谱面部识别系统研究综述
摘要：多光谱面部识别系统基于不同光谱图像开发,近年来取得了快速进步。本文首先介绍了多光谱面部识别系统的组成,然后在检索相关研究论文并分析的基础上,介绍了用于面部分析的公共多光谱数据库,识别系统的性能评价方法,分析了对面部识别系统的实现方法及应用,最后对多光谱面部识别系统的发展趋势给出了相关分析。本文旨在为多光谱面部识别系统的研究提供参考。