创新,突破,改革,人脸识别技术走进生活!

创新,突破,改革,人脸识别技术走进生活!
创新,突破,改革,人脸识别技术走进生活!

创新,突破,改革,人脸识别技术走进生活!

8月19日,第二十六届国际人工智能联合会议在澳大利亚墨尔本召开,9月12日,2017中国人工智能峰会在南京举行,据统计,前者中国参会人数接近参会总人数的1/4,大会展示和交流的科研成果约有1/3来自中国,超过了美国和欧洲的总和。后者是中国地区第一次超大型人工智能峰会,两大会议接连举行,AI发展势不可挡。而多次被提及的创新,突破,改革,已经成为了中国AI研究的主元素。

2017年,是人工智能元年。这一年,AI迎来了发展的第三次浪潮,深度学习,机器识别,语音识别,自动驾驶等技术和行业的应用在落地上循序渐进,政府的大力支持也让人工智能飞速发展。从移动互联网到生活服务,再到综合办公,人工智能技术已经越来越广泛地应用到了我们的生活当中。

而说到人工智能

就不得不提人脸识别技术

我们所处的时代,是一个看脸的时代

人脸识别技术在逐渐走向成熟

“刷脸”的时代已经成为了现实

人脸识别技术走进生活

从北京人民公园人脸识别取厕纸,到江苏人脸识别抓拍行人闯红灯,从远程人脸认证养老金领取资格到公司门禁考勤放行审核,从机场、火车站安检“刷脸”到公安安防管理“刷脸”,

从“刷脸”办理银行业务到“扫脸”支付购买商品……科幻电影中的“黑科技”,如今实实在在走进了我们的生活中。

应用领域

人证比对:驾照、签证、身份证、护照、投票选举、智能卡用户验证等等;

智能接入:接入控制设备存取、车辆访问、智能ATM、电脑接入、程序接入(CRM接入)、网络接入等;

安全维稳:安全反恐报警、登机、乘车、体育场观众扫描、计算机安全、网络安全、执法嫌疑犯识别、欺骗识别等;

人脸监控:校园监控、小区监控、公园监控、医院监控、街道监控、电网监控、入口监控等;人脸管理:人脸数据库人脸检索、人脸标记、人脸分类、多媒体管理人脸搜索、人脸视频分割和拼接等;

其他人脸应用:人机交互式游戏、主动计算、人脸重建、低比特率图片和视频传输等;

以公安应用为例,公安部门在查办案、处理事务时常常会遇到一些不明身份的人员,比如走丢的老人、小孩,拒不交代身份的嫌疑犯,无人认领的尸体等。传统的人工走访会浪费大量的人力物力也收效甚小。利用人脸识别检测系统,将目标人脸输入到系统中。系统毫秒间即可自动在海量人口数据库中进行查找比对,罗列出若干名疑似的人员信息。只需公安部门通过简单的人工干预方式,对系统结果进行筛选,就能得到目标的真实身份。

深度学习,为人脸识别准确度加速

中国有14亿人口,庞大的数据支撑成为了人脸识别准确度得以加速提升的重要条件。大数据为深度学习提供了学习的数据基础,使得人脸识别的错误率大大降低。人脸识别的应用都非常的关注误报条件下的识别性能,比如人脸支付需要控制错误接受率在0.000001之内;对于安防监控而言,可能需要控制在0.000000001之内(比如几十万人的注册库)。安防涉及维稳,涉及到民生领域财产安全,所需的人脸识别技术就更具有挑战性。

而随着深度学习演进,基于深度学习的人脸识别将获得突破性的进展。它需要的只是越来越多的数据和样本,数据和样本越多、反复训练的次数越多,它越容易捕捉到准确的结果,给你准确的答案。所以,当一套人脸识别系统的设备,在全面引入深度学习的算法之后,它几乎是很完美的解决了以前长期各种各样的变化问题。

党中央,国务院宣布,集举国之力,抢占人工智能制高点

一篇国务院下发的《新一代人工智能发展规划》在网上传得沸沸扬扬,引起了大家很大的热议。通读全文后,倍感震撼,为了抓住历史机遇,为了抢占先机,我们开动了举国之力。是的,你没看错,新的时代已经渐行渐近,需要我们紧跟人工智能环境下的新机遇,随风起舞。未来已来,人脸识别即将大爆发。

人脸识别的发展,人工智能的进步,需要探索更深层次的科技前沿,这正和清华-青腾未来科技学堂聚焦前沿科技驱动的创业创新,立足于培养下一个科技创业时代的创业者的宗旨不谋而合。作为青腾首期48位学员之一的乐泊科技&视觉伟业创始人夏东先生身负重要使命,接下来可有得忙了。

人脸识别技术概述

计算机光盘软件与应用 2012年第5期 Computer CD Software and Applications 工程技术 — 49 — 人脸识别技术概述 杨万振 (东北大学,沈阳 110819) 摘要:作为多学科领域的具有挑战性的难题,人脸识别技术覆盖了模式识别、神经网络、生理学、计算机视觉、 心理学、数字图像处理、数学等诸多学科的内容。 关键词:人脸识别;算法 中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1007-9599(2012)05-0049-01 一、引言 人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。国内外的人脸识别的方法多种多样,并且不断有新的研究成果出现。但是,由于人脸识别问题巨大的复杂性,要建立一个能够完全自动完成人脸识别任务的计算机系统难度是相当大的,这不仅涉及到数字图像处理,而且还涉及到计算机视觉,人工智能和计算机网络及通讯等的多个学科领域的广泛知识。目前生物识别技术已广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域等[1,2]。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高,人脸识别技术将应用在更多的领域:1.公安、司法和刑侦。2.自助服务。3、.企业、住宅安全和管理。4.电子护照及身份证。5.信息安全。综上所述,人脸识别技术对于打击各类犯罪活动、维护国家安全和社会稳定等具有十分重大的意义。随着各种技术手段的综合应用和科学技术的发展, 相信人脸识别技术会不断向前发展,应用更加广泛。 二、人脸识别系统的基本框架 人脸识别过程包括两个主要环节:一是人脸的检测和定位,即从输入图像中找到人脸及其位置,并将人脸从中分割出来;二是对标准化的人脸图像进行特征提取与识别。 人脸识别系统基本框架图 如图所示,人脸识别系统各部分的功能和作用: (一)图像获取:用图像获取设备(数码相机、扫描仪、摄像机)获取图像,也可以在人脸图像库中获取图像,然后使用相应程序将图像转换成可处理的格式。 (二)检测定位:人脸检测是指在输入图像中确定所有人脸的大小、姿态和位置的过程。近年来,由于生物特征识别的发展和人际交互方式的发展,人脸检测定位的发展很迅速,但是其难点是容易受到亮度变化、人的头部姿势及图像背景等因素的影响。 (三)人脸图像预处理:对获取的图像进行适当的处理,使其具有的特征能在图像中表现的明显。该模块主要由灰度变化、光线补偿、对比度增强、高斯平滑处理、直方图均衡和图像二值化处理等子模块构成。 (四)特征提取部分:将预处理后得到的正规人脸图像按照相应的算法提取出用来识别的特征向量,将原始的人脸空间中的数据映射到特征空间中去。通常把原始人脸空间叫测量空间,把用以进行分类识别的空间叫特征空间,较高维数的测量空间的模 式表示可以经过变换变为在较低维数的特征空间中模式的表示。 (五)分类器设计:部分分类器的设计是在后台完成的,就是所谓训练过程,该过程结束后可生成分类器用于分类识别。模式识别问题事实上可以看做是一个分类问题,即把待识别的对象归于某一类之中。在人脸识别问题上就是把不同输入的人脸图像归于某个人这一类。其基本的做法就是在样本训练集的基础上确定某种判决规则,然后使按这种判决规则对待识别的对象进行分 类所引起的损失最小或造成的错误识别率最小。 (六)分类决策:就是运用已经设计好的分类器进行分类识别,得出最后的识别结果,并给出相应的判断。 三、人脸识别的常用方法 1.主分量分析法 2.线性判别分析法 3.独立分量分析法 4.隐马尔可夫模型法 5.弹性束图匹配法 四、人脸识别的技术优势 虽然目前人脸识别系统不是很成熟,但与虹膜识别、指纹 识别等其它生物特征识别技术相比,人脸识别的技术优势主要有以下几点: (一)非接触式操作,适用于隐蔽监控。由于人脸识别系统不需要接触,可以秘密开展,因此特别适用于网上抓逃、隐蔽监控等应用。这是虹膜、指纹等其他生物特征识别技术所不具备。 (二)无侵犯性,容易被接受。人脸识别系统一般为远距离 采集数据,减小了对用户造成生理上伤害几率,用户容易接受。 (三)图像采集设备成本低。目前,USBCCD/CMOS 摄像头非常低廉的价格,已成为计算机的标准配置,极大地扩展了人脸识别实用范围;此外,数码摄像机、数码相机和照片扫描仪等图像 采集设备在普通家庭的日益普及进一步增加了其可用性。 (四)更符合人类的识别习惯,可交互性强。人脸识别更 符合人识别人的习惯,故若与用户交互配合可以大大提高系统 的可靠性和可用性;但是指纹、虹膜识别却不具备如此优点。 (五)识别精确度较高、速度快。与其它生物识别技术相比,人脸识别的精度处于较高的水平,拒识率、误识率较低。 五、人脸识别研究的难点 人脸识别通常是通过对采集得到的人脸图像的分析计算来确定其身份的。人脸是具有复杂结构的三位可变形生物体,影响人脸识别效果的因素主要有以下几个: 姿态:人脸图像的变化,例如在三维人脸到二维人脸的成像过程中,由于相关的照相机-脸姿(正面的、45度、侧面、颠倒的)导致的不同,而一些脸部特征如眼睛或鼻子可能部分地或全部被遮挡。 组件的影响:面部的特征如胡须和眼镜等可能存在也可能不存在,这些组件包括形状、颜色和大小。 面部表情:人脸为可变形物体,人脸表情的变化直接影响人脸图像的模式。 图像的方向:照相机光轴的旋转不同可直接引起人脸图像的变化。 图像的条件:当图像产生时,一些因素如光(光谱、光源分布和强度)和照相机的特性(传感器的响应、透镜)影响人脸的外观。 参考文献: [1]Yin L.Basu A.Generating realistic facial expressions with wrinkles for model-based coding [J].Computer Vision and Image Understanding,2001,84(2):201-240 [2]李云峰,杨益,田俊香.人脸识别的研究进展与发展方向[J].科技资讯,2008(5):23-32

人脸识别技术的应用背景及研究现状

1.人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求,生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性,并且具有很强的自身稳定性及个体差异性,生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有:指纹识别,视网膜识别,虹膜识别,步态识别,静脉识别,人脸识别等。与其他识别方法相比,人脸识别由于具有直接,友好,方便的特点,使用者无任何心理障碍,易于为用户所接受,从而得到了广泛的研究与应用。除此之外,我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析,得到有关人的性别,表情,年龄等诸多额外的丰富信息,扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面:(1)刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片,当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后,可以从数据库中迅速查找确认,大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 (2)证件验证在许多场合(如海口,机场,机密部门等)证件验证是检验某人身份的一种常用手段,而身份证,驾驶证等很多其他证件上都有照片,使用人脸识别技术,就可以由机器完成验证识别工作,从而实现自动化智能管理。 (3)视频监控在许多银行,公司,公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时,需要实时跟踪,监控,识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析,且要用到人脸的检测,跟踪和识别技术。 (4)入口控制入口控制的范围很广,既包括了在楼宇,住宅等入口处的安全检查,也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 (5)表情分析根据人脸图像中的面部变化特征,识别和分析人的情感状态,如高兴,生气等。此外,人脸识别技术还在医学,档案管理,人脸动画,人脸建模,视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2.人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究,主要有美国,欧洲国家,日本等,著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute,Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献,目前的方法主要集中在以下几个方面: (1)模板匹配 主要有两种方法,固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板,然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量,以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单,在早期的系统中采用得比较

人脸识别技术综述 论文

本科生毕业论文(设计) 题目人脸识别技术综述 学院计算机学院 专业计算机科学与技术 学生姓名陶健 学号 0643041077 年级 2006 指导教师周欣 教务处制表 二Ο年月日

人脸识别技术综述 计算机科学与技术 学生陶健老师周欣 [摘要]随着社会信息化,网络化得不断发展,个人身份趋于数字化,隐性化,如何准确的鉴定,确保信息安全得到越来越多的重视。人脸识别,一种应用比较广泛的生物识别方法,在基于人脸固有的生物特征信息,利用模式识别和图行图像处理技术来对个人身份进行鉴定,在国家安全,计算机交互,家庭娱乐等其他很多领域发挥着举足轻重的作用,能提高办事效率,防止社会犯罪等,有着重大的经济和社会意义。 本文主要研究了人脸识别在图像检测识别方面的一些常用的方法。由于图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率,因此本文对图像的一些识别算法做了着重的介绍,例如基于二维Gabor小波矩阵表征人脸的识别算法,基于模型匹配人脸识别算法等。此外,本文还提及了一般人脸识别系统的设计,并着重介绍了图像预处理环节的光线补偿,图像灰度化等技术,使图像预处理模块在图像处理过程中能取到良好的作用,提高图像识别和定位的准确率。 [主题词]:人脸识别;特征提取;图像预处理;光线补偿

Face Recognition Overview Computer Science Student:TAO Jian Adviser: ZHOU Xin [Abstract] With the information society, network was growing, personal identity tends to digital, hidden, how to accurately identify, to ensure that information security is more and more attention. Face recognition, an application of biometric identification methods more widely, based on biometric facial information inherent in the use of pattern recognition and image processing techniques to map line of personal identity ,play a great role in the national security, computer interaction, family entertainment and many other areas. Face recognition can improve efficiency, prevent social crime, of course it has significant economic and social significance. This paper studies aspects of face recognition in image detection and some common methods of identification. As the image processing directly impact on the accuracy of location and identification, so some of image recognition algorithm will be focused presentation, such as Gabor wavelet-based two-dimensional matrix representation of face recognition algorithms, model-based matching face recognition algorithm. In addition, the article also mentioned a general recognition system design, and highlights the image preprocessing part of the light compensation, gray image techniques, the image preprocessing module in the image processing to get to the good , and improve image recognition and positioning accuracy. [Key Words] Face recognition; feature extraction; image preprocessing; light compensation

人脸识别技术综述

人脸识别研究综述 摘要:论文首先介绍了人脸识别技术概念与发展历史,解释人脸识别技术的过程与优缺点;随后对近几年人脸识别技术的研究情况与一些经典的方法进行详细的阐述,最后提出人脸识别技术在生活中的应用与展望。 关键词:人脸识别研究现状应用与展望 一、概念 人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输入的人脸图像或者视频流。首先判断其是否存在人脸,如果存在人脸,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征,并将其与已知的人脸进行对比,从而识别每个人脸的身份。 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 二、发展历史 人脸识别的研究历史比较悠久。高尔顿(Galton)早在1888 年和1910 年就分别在《Nature》杂志发表了两篇关于利用人脸进行身份识别的文章,对人类自身的人脸识别能力进行了分析。但当时还不可能涉及到人脸的自动识别问题。最早的AFR1的研究论文见于1965 年陈(Chan)和布莱索(Bledsoe)在Panoramic Research Inc.发表的技术报告,至今已有四十年的历史。近年来,人脸识别研究得到了诸多研究人员的青睐,涌现出了诸多技术方法。 三、过程与优缺点 人脸的识别过程: (1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件,并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。 (2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像,或取照片输入,并将当前的面像文件生成面纹编码。 (3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库

关于人脸识别技术的发展研究

人脸识别技术优势 863计划、国家科技支撑计划、自然科学基金都拨出专款资助人脸识别的相关研究。国家“十一五”科技发展规划中也将人脸识别技术的研究与发展列入其中[4],明确指出:“要在生物特征识别技术领域缩小与世界先进水平的差距,开展生物特征识别应用技术研究,人脸识别具有高安全性、低误报率的出入口控制新产品。”在这种环境下,国内一些科研院所和院校在人脸识别技术方面取得了很大进展。如中科院自动化所,清华大学,中科院计算所自主开发的人脸识别技术已经达到了国际先进的水平。人脸识别作为一种新兴的生物特征识别技术(Biometrics),与虹膜识别、指纹扫描、掌形扫描等技术相比,人脸识别技术在应用方面具有独到的优势: 1.人脸识别使用方便,用户接受度高。人脸识别技术使用通用的摄像机作为识别信息获取装置,以非接触的方式在识别对象未察觉的情况下完成识别过程。 2.直观性突出。人脸识别技术所使用的依据是人的面部图像,而人脸无疑是肉眼能够判别的最直观的信息源,方便人工确认、审计,“以貌取人”符合人的认知规律。 3.识别精确度高,速度快。与其它生物识别技术相比,人脸识别技术的识别精度处于较高的水平,误识率、拒认率较低。 4.不易仿冒。在安全性要求高的应用场合,人脸识别技术要求识别对象必须亲临识别现场,他人难以仿冒。人脸识别技术所独具的活性判别能力保证了他人无法以非活性的照片、木偶、蜡像来欺骗识别系统。这是指纹等生物特征识别技术所很难做到的。举例来说,用合法用户的断指即可仿冒合法用户的身份而使识别系统无从觉察。 5.使用通用性设备。人脸识别技术所使用的设备为一般的PC、摄像机等常规设备,由于目前计算机、闭路电视监控系统等已经得到了广泛的应用,因此对于多数用户而言使用人脸识别技术无需添置大量专用设备,从而既保护了用户的原有投资又扩展了用户已有设备的功能,满足了用户安全防范的需求。 6.基础资料易于获得。人脸识别技术所采用的依据是人脸照片或实时摄取的人脸图像,因而无疑是最容易获得的。 7.成本较低,易于推广使用。由于人脸识别技术所使用的是常规通用设备,价格均在一般用户可接受的范围之内,与其它生物识别技术相比,人脸识别产品具有很高的性能价格比。 概括地说,人脸识别技术是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒、性价比高的生物特征识别技术,具有极其广阔的市场应用前景。 我将人脸识别的一些应用列举出来,希望抛转引玉,大家不断完善,开拓更多的应用领域。 1)监控布控

人脸识别系统的原理与发展

人脸识别系统的原理与发展 一、引言 人脸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,是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法,融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,具有广阔的发展前景。2012年4月,铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统;可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿,人脸追踪侦测,自动调整影像放大; 二、概述 人脸识别系统概述 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等,相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别,也可以进行语音内容的识别,只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。 人脸识别系统功能模块 人脸捕获与跟踪功能:人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来,并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术,当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。 人脸识别比对:人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指,从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。 人脸的建模与检索:可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征,并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式),将指定的人像进行建模,再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别,最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。

人脸自动识别方法综述_周杰

人脸自动识别方法综述 周 杰,卢春雨,张长水,李衍达 (清华大学自动化系,北京100084) 摘 要: 人脸自动识别是模式识别、图像处理等学科的一大研究热点,近几年来关于人脸识别的研究取得了很大进展.本文重点对近三、四年来人脸识别的研究进行综述并对各种方法加以评论. 关键词: 人脸自动识别;人脸检测;人脸定位 中图分类号: TP39114 文献标识码: A 文章编号: 0372-2112(2000)04-0102-05 A Su rvey of Automa tic Human Face Recognition ZHOU Jie,LU Chun -yu,ZHANG Chang -shui,LI Yan -da (De partment o f Automation ,Tsinghua Unive rsit y ,Be ijing 100084,China) Abstract: Automatic human face recogni tion is attractive in pattern recogniti on and i mage processing.In this paper we gave a survey of automatic human face recogni tion,mainly ai ming at the latest progress. Key words: automatic hu man face recognition;face detection;face localization 1 引言 随着社会的发展,各个方面对快速有效的自动身份验证的要求日益迫切.由于生物特征是人的内在属性,具有很强的自身稳定性和个体差异性,因此是身份验证的最理想依据.这其中,利用人脸特征进行身份验证又是最自然直接的手段,相比其它人体生物特征它具有直接、友好、方便的特点,易于为用户所接受[1]. 人脸识别是人类视觉最杰出的能力之一,它的研究涉及模式识别、图像处理、生理学、心理学、认知科学,与基于其它生物特征的身份鉴别方法以及计算机人机感知交互领域都有密切联系,因此早在六七十年代即引起了研究者的强烈兴趣.进入九十年代,由于各方面对人脸识别系统的迫切需求,人脸识别的研究重新变得非常热门.目前美国等国有许多研究组在从事人脸识别的研究,这些研究受到军方、警方及大公司的高度重视和资助,美国军方每年还专门组织人脸识别比赛以促进这一领域的发展.在国内,也开始有一些学校从事人脸识别相关的研究.近几年来关于人脸识别的研究取得了很大进步,国际上发表有关论文的数量大幅增长,IEEE 的PAM I 汇刊还于1997年7月出版了人脸识别专辑,每年的国际会议上关于人脸识别的专题也屡屡可见.而目前人脸识别综述的文章还是截止到1994年,因此我们认为非常有必要对近几年的研究工作进行一下总结.在本文中我们将对人脸识别方法进行综述,其中主要介绍近三、四年的研究工作,之前的研究工作请参看文[2,3]. 2 人脸自动识别系统 人脸自动识别系统包括两个主要技术环节(如图1所 示):首先是人脸检测和定位,即从输入图像中找到人脸及人脸存在的位置,并将人脸从背景中分割出来,然后才是对归一化的人脸图像进行特征提取与识别 . 图1 人脸自动识别系统构成 这两个环节的研究独立性很强.由于在很多特定情况下人脸检测与定位的工作比较简单,因此/特征提取与识别0环节得到了更为广泛和深入的研究;而近几年来随着人们越来越关心各种复杂情形下的人脸自动识别系统,人脸检测与定位才得到了较多的重视. 评价一个人脸自动识别系统的标准,一个是误识率即将某人错识别为其他人,另一个是虚警率即将其他人识别为这个人.这二者之间是存在矛盾的,所以在实际问题中往往需要进行某种折衷.如,在安全性要求较高的计算机登录系统中,必须要求虚警率要尽可能低,而误识率则可以高一些,这样只是增加合法用户的等录时间,并不会降低计算机系统的安全性.这一点同样适用于特征提取与识别环节,但是对于人脸检测与定位,我们一般则要求误识率要尽可能低,因为这样才可以保证所要识别的人不会在这一步就丢失. 收稿日期:1999-03-15;修订日期:1999-07-06基金项目:自然科学基金(No.69775009)资助课题 第4期2000年4月电 子 学 报ACTA ELECTRONICA SINICA Vol.28 No.4 April 2000

人脸识别技术的应用背景及研究现状

人脸识别技术的应用背景及研究现状 1.人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求,生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性,并且具有很强的自身稳定性及个体差异性,生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有:指纹识别,视网膜识别,虹膜识别,步态识别,静脉识别,人脸识别等。与其他识别方法相比,人脸识别由于具有直接,友好,方便的特点,使用者无任何心理障碍,易于为用户所接受,从而得到了广泛的研究与应用。除此之外,我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析,得到有关人的性别,表情,年龄等诸多额外的丰富信息,扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面:(1)刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片,当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后,可以从数据库中迅速查找确认,大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 (2)证件验证在许多场合(如海口,机场,机密部门等)证件验证是检验某人身份的一种常用手段,而身份证,驾驶证等很多其他证件上都有照片,使用人脸识别技术,就可以由机器完成验证识别工作,从而实现自动化智能管理。 (3)视频监控在许多银行,公司,公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时,需要实时跟踪,监控,识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析,且要用到人脸的检测,跟踪和识别技术。 (4)入口控制入口控制的范围很广,既包括了在楼宇,住宅等入口处的安全检查,也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 (5)表情分析根据人脸图像中的面部变化特征,识别和分析人的情感状态,如高兴,生气等。此外,人脸识别技术还在医学,档案管理,人脸动画,人脸建模,视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2.人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究,主要有美国,欧洲国家,日本等,著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute,Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献,目前的方法主要集中在以下几个方面:

基于深度学习的人脸识别技术综述

基于深度学习的人脸识别技术综述 简介:人脸识别是计算机视觉研究领域的一个热点,同时人脸识别的研究领域非常广泛。因此,本技术综述限定于:一,在LFW数据集上(Labeled Faces in the Wild)获得优秀结果的方法; 二,是采用深度学习的方法。 前言 LFW数据集(Labeled Faces in the Wild)是目前用得最多的人脸图像数据库。该数据库共13,233幅图像,其中5749个人,其中1680人有两幅及以上的图像,4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。绝大多数为彩色图,少数为灰度图。该数据库采集的是自然条件下人脸图片,目的是提高自然条件下人脸识别的精度。该数据集有6中评价标准: 一,Unsupervised; 二,Image-restricted with no outside data; 三,Unrestricted with no outside data; 四,Image-restricted with label-free outside data; 五,Unrestricted with label-free outside data; 六,Unrestricted with labeled outside data。 目前,人工在该数据集上的准确率在0.9427~0.9920。在该数据集的第六种评价标准下(无限制,可以使用外部标注的数据),许多方法已经赶上(超过)人工识别精度,比

如face++,DeepID3,FaceNet等。 图一/表一:人类在LFW数据集上的识别精度

表二:第六种标准下,部分模型的识别准确率(详情参见lfw结果) 续上表

人脸识别技术发展及应用分析解读

人脸识别技术发展及应用分析 人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机采集人脸图像,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术处理,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识,达到识别不同人身份的目的。 市场现状 人脸识别技术的研究始于20世纪60年代末期。 20世纪90年代后期以来,一些商业性的人脸识 别系统逐渐进入市场,但是,这些技术和系统离 实用化都有一定距离,性能和准确率也有待提高。 美国遭遇恐怖袭击后,这一技术引起了广泛关 注。作为非常容易隐蔽使用的识别技术,人脸识 别逐渐成为国际反恐和安全防范重要的手段之一。 近年来,人脸识别在中国市场,也经历着迅速的 发展,而且发展的脚步也越来越快。主要原因有以下两方面。 科技的进步 国际上,美国标准与技术研究院(NIST)举办的Face Recognition Vendor Test 2006,通过大规模的人脸数据测试表明,当今世界上人脸识别方法的识别 精度比2002年的FRVT2002至少提高了一个数量级(10倍),而对于高清晰,高质量人脸图像识别,机器的识别精度几乎达到100%。在我国,近年来科技界和社会各个方面都认识到人脸识别技术的重要性,国家政策对人脸识别技术研究给予了很大支持,使得我国人脸识别技术也得到了迅速的发展。 应用需求的增加 越来越趋向于高科技的犯罪手段使得人们对各种场合的安全机制要求也近乎 苛刻,各种应用需求不断涌现。人脸识别市场的快速发展一方面归功于生物识别需求的多元化,另一方面则是由于人脸识别技术的进步。从需求上来说,除了传统的考勤、门禁等应用外,视频监控环境下的身份识别正成为一种迫切的需求,

2020年公需课考试-人工智能技术及其发展趋势(100分)

单选题 1.()是自然语言处理的重要应用,也可以说是最基础的应用。(3.0分) A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案:C√答对 2.(),中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。( 3.0分) A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案:B√答对 3.()是通过建立人工神经网络,用层次化机制来表示客观世界,并解释所获取的知识,例如图像、声音和文本。(3.0分) A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案:A√答对 4.生物特征识别技术不包括()。(3.0分) A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案:A√答对 5.()是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。(3.0分) A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案:A√答对 6.下列对人工智能芯片的表述,不正确的是()。(3.0分) A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器,智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案:C√答对

7.下列选项中,不属于生物特征识别技术的是()。(3.0分) A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案:C√答对 8.立体视觉是()领域的一个重要课题,它的目的在于重构场景的三维几何信息。(3.0分) A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案:D√答对 9.()是人工智能的核心,是使计算机具有智能的主要方法,其应用遍及人工智能的各个领域。(3.0分) A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案:B√答对 10.关于专用人工智能与通用人工智能,下列表述不当的是()。(3.0分) A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破,在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案:D√答对 多选题 1.人工智能研究范畴广泛而又异常复杂,其发展需要与()和社会科学等学科深度融合。(4.0分)) A.计算机科学 B.数学 C.认知科学 D.神经科学 我的答案:ABCD√答对 2.机器学习的相关算法包括()。(4.0分)) A.轨迹跟踪 B.决策树 C.数据挖掘 D.K近邻算法 我的答案:BCD√答对 3.目前,深度学习主要包括()。( 4.0分))

浅谈基于深度学习的人脸识别技术

信息通信 INFORMATION & COMMUNICATIONS 2019年第6期(总第198期) 2019 (Sum. No 198) 浅谈基于深度学习的人脸识别技术 刘晓波 (中国联合网络通信有限公司湖北省分公司,湖北武汉430040) 摘要:互联网科技和大数据技术飞速发展的时代,日新月异的各种前沿技术,一再刷新人们的认知,人工智能(AI )成为了 一 门最热门的行业应用能力。AI 技术不仅仅要够炫够酷,更要有足够的“温度",让机器更加人性化。人脸识别技术(Face Recognition Technology, FRT )是近年来模式识别、图像处理以及人工智能等领域的重要研究课题之文章重点对现有 的人脸检测识别方法以及应用领域关键技术进行总结,分析和比较当前主流识别方法优缺点,分享其中关键技术及发展 前景。 关键词:人脸识别;人工智能;深度学习;人脸检测;面部特征中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1673-1131(2019)06-0018-03 0引言 随着社会对个人身份的自动验证需求的加深,一些技术 成熟且传统上被认为更加稳健的身份验证方案如指纹识别、 虹膜识别、语音识别等,都具有侵入性的特征,即需要参与者 的一定程度的合作(指纹识别需要用户将手指按在传感器上, 虹膜识别需要用户与相机靠得很近,语音识别则需要用户大 声说话),因此寻找一种更优且非侵入式的自动身份验证方案 成为了大势所趋。 人脸识别技术(Face Recognition Technology, FRT )是基于 人的面部特征信息能够识别或验证图像或视频中主体身份的 技术生物识别技术。用图像釆集工具(如摄像机或摄像头)釆 集含有充分且足够的人面部特征的图像或视频流,并自动在 图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行识别和验 证的一系列相关技术总成。 相比传统的身份验证方法,人脸识别技术具有非接触性 (不用肢体接触)、非强制性(路过即可,甚至无察觉)、可并发 性(可同时进行多个人脸的分拣、判断及识别)等优势。 直观的人脸识别如下图所示: * 2 z 5 n e s i e 图1人脸识别示例 简单来说就是通过输入一个自然人的面部特征,和自然 人面部特征库中的注册在库身份进行面部特征逐项比对,找 出一个与输入的面部特征相似度最高(需预设阀值,必须大于 阀值)的个体,以确定输入面部特征对应的身份。如没有找到 大于阀值的个体,则返回“unknown ”。 1传统的人脸识别 传统的人脸识别被当作模式识别/模式匹配问题。主流的 人脸识别技术基本上可以归结为三类,即:基于几何特征的方 法、基于模板的方法和基于模型的方法。 (1)基于几何特征的方法是最早投入实际应用的人脸识别 方法。该方法通过定位人面部主要器官的详细位置,如:眉、 眼、鼻、嘴、耳等,获取主要器官等重要面部特征的形状、相对 位置以及特征之间的距离等参数,利用参数构成一个可以代 表个体人脸的特征向量。 (2) 基于模板的方法可以分为神经网络方法、动态连接匹 配方法、线性判别分析方法、特征脸方法、基于相关匹配的方 法、奇异值分解方法等。 (3) 基于模型的方法则有基于主动外观模型、隐马尔柯夫 模型方法、主动形状模型等。 传统的人脸识别是人脸识别的初级阶段,重要成果不多, 人工依赖性较强,鲁棒性较差,基本没有实际应用。 随着大数据时代的到来,沉寂了许久的神经网络卷土重 来。作为人工智能时代的利器一深度学习逐渐走入人们的 视野。基于深度学习,人脸识别技术迅速发展。各种学习框 架如 Tensorflow 、Caffe >KerasMxnet >Darknet 等不断涌出。基 于深度学习的人脸识别一般被处理为回归/分类问题。一般流 图2人脸识别一般流程图 2人脸检测算法 人脸检测是人脸识别中的第一个环节,是一项关键技术。 人脸检测是指假设在输入图像中存在一个或者多个人脸情况 下,确定图像中全部人脸的位置、大小和姿势的过程。 图3人脸检测不意图 早期的人脸检测算法使用了模板匹配技术,即用一个人 脸模板图像与被检测图像中的各个位置进行匹配,确定这个 位置处是否有人脸,如果存在则定位人脸的位置、大小及主要 特征;此后机器学习被用于解决该问题,神经网络、支持向量 机等将人脸检测处理为二分类问题。如下图所示: 18

人脸识别技术的应用背景及研究现状

人脸识别技术的应用背景及研究现状 文件管理序列号:[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]

人脸识别技术的应用背景及研究现状1.人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求,生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性,并且具有很强的自身稳定性及个体差异性,生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有:指纹识别,视网膜识别,虹膜识别,步态识别,静脉识别,人脸识别等。与其他识别方法相比,人脸识别由于具有直接,友好,方便的特点,使用者无任何心理障碍,易于为用户所接受,从而得到了广泛的研究与应用。除此之外,我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析,得到有关人的性别,表情,年龄等诸多额外的丰富信息,扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面: (1)刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片,当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后,可以从数据库中迅速查找确认,大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 ??(2)证件验证在许多场合(如海口,机场,机密部门等)证件验证是检验某人身份的一种常用手段,而身份证,驾驶证等很多其他证件上都有照片,使用人脸识别技术,就可以由机器完成验证识别工作,从而实现自动化智能管理。

?(3)视频监控在许多银行,公司,公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时,需要实时跟踪,监控,识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析,且要用到人脸的检测,跟踪和识别技术。 (4)入口控制入口控制的范围很广,既包括了在楼宇,住宅等入口处的安全检查,也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 (5)表情分析根据人脸图像中的面部变化特征,识别和分析人的情感状态,如高兴,生气等。此外,人脸识别技术还在医学,档案管理,人脸动画,人脸建模,视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2.人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究,主要有美国,欧洲国家,日本等,着名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Compute r Interface Institute,Microsoft Research,英国的Department of Engine ering in University of Cambridge等。综合有关文献,目前的方法主要集中在以下几个方面: (1)模板匹配 主要有两种方法,固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板,然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量,以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单,在早期的系统中采用得比较多。但是由于人脸特征的变化很大,很难得到有效的模板来表示人脸的共性。变形模板在原理上与固定模板相同,但其中包含一些非固定的元素,一种方法是手工构造参数化的曲线和曲面以表征人脸中的某些非固定特征,如眼

人脸识别技术综述

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/9a3032654.html, 人脸识别技术综述 作者:唐勇 来源:《硅谷》2011年第09期 摘要:人脸识别是模式识别领域中一个具有实际应用价值和广阔应用前景的研究课题。 系统的对主流人脸识别算法进行综述,总结现阶段人脸识别研究的困难,并对未来人脸识别的发展方向进行展望。 关键词:人脸识别;光照补偿;人脸检测 中图分类号: TP316文献标识码:A文章编号:1671-7597(2011)0510029-01 0 引言 在信息技术飞速发展的今天,电子商务、电子银行、网络安全等应用领域急需高效的自动身份认证技术。当前,我国的各种管理系统大部分都使用证件、磁卡、IC卡和密码等传统技 术保障系统安全,在一定程度上无法避免伪造、丢失、窃取或遗忘,存在极大的安全隐患。基于人体生物特征的身份鉴别方法,如指纹识别、虹膜识别、人脸识别等利用生物特征的普遍性、唯一性、永久性、可接受性、防卫性进行身份识别可以避免上述已有的身份鉴别技术缺陷。 1 人脸识别常用算法 随着社会对人脸识别系统的迫切需求人脸识别研究再次成为热门课题。2008年我国在奥 运会的历史上是第一次采用人脸识别这种生物识别系统为之提供安全保障。目前常见的人脸识别基本算法可分为以下几类: 1.1 基于几何特征的人脸识别方法[2]。这类方法是通过人脸面部拓扑结构几何关系的先验知识,利用基于结构的方法在知识的层次上提取人脸面部主要器官特征,将人脸用一组几何特征矢量表示,识别归结为特征矢量之间的匹配。基于几何特征的识别方法具有存储量小、对光照不敏感等优点。但这种方法抽取稳定的特征比较困难,对强烈的表情变化和姿态变化鲁棒性较差,适合用于粗分类。 1.2 基于特征脸的人脸识别方法。特征脸法是人脸识别中常用的一种方法。该方法的主要是从人脸图像的全局特征出发,运用Karhunen Loeve变换理论,在原始人脸空间中求得一组正交向量,并以此构成新的人脸空间,使所有人脸的均方差最小,达到降维的目的。特征脸方法易受角度、光照、表情等干扰导致识别率下降。

人脸识别文献综述

文献综述 1 引言 在计算机视觉和模式识别领域,人脸识别技术(Face Recognition Technology,简称FRT)是极具挑战性的课题之一。近年来,随着相关技术的飞速发展和实际需求的日益增长,它已逐渐引起越来越多研究人员的关注。人脸识别在许多领域有实际的和潜在的应用,在诸如证件检验、银行系统、军队安全、安全检查等方面都有相当广阔的应用前景。人脸识别技术用于司法领域,作为辅助手段,进行身份验证,罪犯识别等;用于商业领域,如银行信用卡的身份识别、安全识别系统等等。正是由于人脸识别有着广阔的应用前景,它才越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。 虽然人类能够毫不费力的识别出人脸及其表情,但是人脸的机器自动识别仍然是一个高难度的课题。它牵涉到模式识别、图像处理及生理、心理等方面的诸多知识。与指纹、视网膜、虹膜、基因、声音等其他人体生物特征识别系统相比,人脸识别系统更加友好、直接,使用者也没有心理障碍。并且通过人脸的表情/姿态分析,还能获得其他识别系统难以获得的一些信息。 自动人脸识别可以表述为:对给定场景的静态或视频序列图像,利用人脸数据库验证、比对或指认校验场景中存在的人像,同时可以利用其他的间接信息,比如人种、年龄、性别、面部表情、语音等,以减小搜索范围提高识别效率。自上世纪90年代以来,人脸识别研究得到了长足发展,国内外许多知名的理工大学及TT公司都成立了专门的人脸识别研究组,相关的研究综述见文献[1-3]。 本文对近年来自动人脸识别研究进行了综述,分别从人脸识别涉及的理论,人脸检测与定位相关算法及人脸识别核心算法等方面进行了分类整理,并对具有典型意义的方法进行了较为详尽的分析对比。此外,本文还分析介绍了当前人脸识别的优势与困难。 2 人脸识别相关理论 图像是人们出生以来体验最丰富最重要的部分,图像可以以各种各样的形式出现,我们只有意识到不同种类图像的区别,才能更好的理解图像。要建立一套完整的人脸识别系统(Face Recognetion System,简称FRS),必然要综合运用以下几大学科领域的知识: 2.1 数字图像处理技术 数字图像处理又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机

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