人脸识别-英特尔
高考中的科技——人脸识别
007里的人脸识别技术这么厉害，高科技的较量中从来不失对人脸识别的刻画。那么，人脸识别技术到底有多厉害，我们又发展到了哪一步？是时候来扒一扒啦！跟小编一起走在科技的最前沿吧！
高考，这个牵动全国人民心弦的大事已经进入了后半段。随着“作弊入刑”政策的实施，本次高考各地都提升了考场的“反作弊系统”，而各大考场的反作弊系统中最为瞩目的科技应用当属人脸识别了。
首先，我们先了解一下什么是“人脸识别”及它的特点
人脸识别（Automatic Face Recogination）技术是通过计算机提取人脸的特征，并根据这些特征进行身份验证的一种技术。与人体的其他生物特征，如指纹，掌纹，虹膜等一样，都是与生俱来，具有唯一性和不易被复制的良好特性，为身份鉴别提供了必要的前提（当然，你要是有007般的伪装技能，这些都是浮云了）。人脸识别的非接触性，非强制性，隐蔽性也是其一大特点，指纹、虹膜等采集都需要被检测人配合，而人脸识别只需要在远处轻松一照即可。我们的马路上方的摄像头，商场进门处的监控探头都可以方便进行人脸识别，从而在安防，刑侦等方面提供强大的技术支持。
我们再来看一下“人脸识别”的发展史
人脸识别技术最早的研究者Bledsoe，他在上世纪60年代建立了一个半自动的人脸识别系统，基本原理是基于部件的，主要识别以人脸各个特征点的间隙与比率等参数。如脸部轮廓信息鼻子，眼睛，鼻孔，嘴之间的位置与之间连线的几何关系。这种技术方法相对简单，但也非常容易丢失人脸的有用信息。当被识别人的表情变化，或者识别视角等有变化的情况下，识别出错率颇高。
之后，又发展了基于整体的人脸识别方法，其主要利用了人脸各个特征点之间的拓扑关系和各个器官自身的信息，可以避免提取面部局部特征的操作，使识别鲁棒性有所提高。在90年代中期后，人脸识别技术便朝着整体识别和部件分析相结合的趋势发展。
了解完了人脸识别技术的发展，我们再谈一谈人脸识别技术如何“认出”我们的。
第一步，准确识别出“你”的脸在哪里——人脸检测定位。简而言之，人脸检测定位是将图像分为非人脸区域与人脸区域两部分，从中分割出人脸区域。在人脸识别的应用场景中，有静止图像与运动图像之分。例如我们的考勤机，在进行识别时，人基本不动，处于静止状态进行人脸识别；又如我们商场里的安防系统，多为运动自动识别——不可能发一个指令，让大家停下来，然后再走，再停嘛。
在这两个不同的应用场景下，对应不同的模式识别方法。在静止图像识别中，多采用基于模板匹配的方法，如基于器官或轮廓分布特征，基于肤色模型等。该方法的原理是提前建立一个标准的人脸模板，通过先验知识的积累来完成一定的人脸检测任务。正是因为有先验知识的积累与人脸模式的前期录入，这种方法非常适合于考勤机与高考入场的身份识别上。对于运动图像识别上，首先通过前后两帧图像进行差分运算，从而去除背景中的静态部分，保留运动的人体部分，接下来再转入静态图像处理。
第二步，全面看清“你”的脸——面部特征提取。面部特征定位与提取是检测人脸上的某些或所有特征的位置、大小、轮廓线等信息的过程。最常见的是先求出双眼的中心位置，然后进行人脸的归一化，进而可以提取其他一些特征信息。常用的方法有：灰度积分投影曲线分析，Hough变换方法、可变形模板等。
无论使用算法，这一步都是将人脸图像进行处理，确定人脸各器官的基线，再确定各器官的轮廓线，从而计算得出人脸的特征值。
第三步，认出“你”是谁——人脸确认识别。人脸确认识别就是依据前两步所得到的人脸特征值，将待检测人脸与数据库中人脸进行比较，确认和识别待测人脸的身份。基本方法上可以归结为四类即基于几何特征的方法、基于代数特征的方法、基于弹性图匹配方法和基于神经网络的方法。几何特征的方法较易实现，识别速度也是最快的，但是其识别准确率与误判率都有待提高；神经网络的相对来说，准确率较高，对输入图像质量要求低，但是其需要一定量的样本来训练。而基于代数特征的方法主要计算人脸特征值的向量特性，受表情变化，光照角度与视角的变化的影响较大。
基于弹性图匹配方法是在二维空间中为人脸建立属性拓扑图，如下图所示，对于人脸变形具有一定的容忍度。
也正因为其建立了二维模型，因此，此方法对人脸较小角度的旋转以及光照改变等都有较好的容忍性，但识别速度相对较慢。
做为业界的大哥级人物，英特尔也在不断加速人脸识别技术的应用。英特尔的Quark SOC 处理器，凭借其32nm工艺，封装尺寸15×15毫米，单核心单线程，主频400MHz，二级缓存16KB，SRAM整合缓存256KB，内存支持单通道DDR3-800 2GB的高性能，在实现人脸识别能力上提供高性能硬件基础，不仅可以简单视频图像，而且可以部署实现较复杂的算法，从而带来更高识别准确率、更快识别速度与更低的误判率。
正在发展的物联网时代，终端安全是第一道防线。像严格、准确并有一定速度要求的高考中，更是要将提高识别准确率放在第一位，这也正是高性能的英特尔处理的强项。随着人脸识别技术的不断发展，智能硬件水平不断提升，人脸识别技术必将一个更大的发展期，为人们的生产、生活提供帮助与便利。
原文作者：陈双叶，北京工业大学电子信息与控制工程学院工学博士，副教授，硕士生导师。研究方向：智能测控技术；嵌入式系统技术；智能仪器仪表。
*部分图片来自网络
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
DX3004模式识别与人工智能--教学大纲概要
《模式识别与人工智能》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：DX3004 课程名称：模式识别与人工智能 课程性质：选修课 课程类别：专业与专业方向课程 适用专业：电气信息类专业 总学时： 64 学时 总学分： 4 学分 先修课程：MATLAB程序设计；数据结构；数字信号处理；概率论与数理统计 后续课程：语音处理技术；数字图像处理 课程简介： 模式识别与人工智能是60年代迅速发展起来的一门学科，属于信息，控制和系统科学的范畴。模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。模式识别技术主要分为两大类：基于决策理论的统计模式识别和基于形式语言理论的句法模式识别。模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛。本课程着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理，注重理论与实践紧密结合，通过大量实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中去，避免引用过多的、繁琐的数学推导。这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别基本原理和方法，使学生具有初步综合利用数学知识深入研究有关信息领域问题的能力。 选用教材： 《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著[M]，北京：清华大学出版社，1999； 参考书目： [1] 《模式识别导论》，齐敏，李大健，郝重阳编著[M]. 北京：清华大学出版社，2009； [2] 《人工智能基础》，蔡自兴，蒙祖强[M]. 北京：高等教育出版社，2005； [3] 《模式识别》，汪增福编著[M]. 安徽：中国科学技术大学出版社，2010； 二、课程总目标 本课程为计算机应用技术专业本科生的专业选修课。通过本课程的学习，要求重点掌握统计模式识别的基本理论和应用。掌握统计模式识别方法中的特征提取和分类决策。掌握特征提取和选择的准则和算法，掌握监督学习的原理以及分类器的设计方法。基本掌握非监督模式识别方法。了解应用人工神经网络和模糊理论的模式识别方法。了解模式识别的应用和系统设计。要求学生掌握本课程的基本理论和方法并能在解决实际问题时得到有效地运用，同时为开发研究新的模式识别的理论和方法打下基础。 三、课程教学内容与基本要求 1、教学内容： （1）模式识别与人工智能基本知识； （2）贝叶斯决策理论； （3）概率密度函数的估计； （4）线性判别函数； （5）非线性胖别函数；
智慧社区安防
智慧社区安防系统解决方案 1.总体概述 近年来，随着外来人口的大量流入，城市人口状况呈现基数大、流动性高、居住位置分散、管控难度高的特点，由此衍生的各类治安、刑事案件以及其他社会问题也出现逐年上升趋势，给人民群众安居乐业、城市综合治理和公安"打、防、管、控"带来了巨大的考验和挑战,同时围绕社区层面的新型案件X查、XX等方面的需求也越来越迫切，因此亟需构建智能化、立体化的社区安全防控体系来提高社区安全治理水平，从而提高城市的综合管理能力。 "智能社区安防系统"按照"统一规划、统一标准、统一平台、统一管理"的设计思路，通过社区内的视频监控、微卡口、人脸门禁和各类物联感知设备，实现社区数据、事件的全面感知，并充分运用大数据、人工智能、物联网等新技术，建设以大数据智能应用为核心的"智能安防社区系统",形成了公安、综治、街道、物业多方联合的立体化社区防控体系，有效提升了特殊人群、重点关注、涉案、涉X等人员的管理能力，不断提高公安、综治等政府机关的预测预警和研判能力、精确打击能力和动态管理能力，提升社区防控智能化水平，提升居民居住幸福指数。 2.系统组成 系统组成图 智能社区安防系统由三大部分组成： 1、前端感知子系统 前端感知子系统主要由智能视频监控子系统、智能视频门禁子系统、人脸识别子系统、停车管理子系统、访客管理子系统、位移检测子系统、智能手机采集子系统、消防感知子系统等组成，实现对前端数据、事件的全面感知。 前端感知子系统包括IPC智能网络摄像机、智能视频门禁人脸识别子系统、智能机器人等。IPC智能网络摄像机包括人脸抓拍超星光枪机系列、经济型筒机系列、经济型半球系列等多款智能网络摄像机产品；智能视频门禁包括了标准型4.3寸横屏、增强型10寸横屏等多款产品。 2、联网传输子系统 联网传输子系统主要包括多维感知网关、PVG视云联网、羚羊云等，实现视频、图片、结构化数据等的可靠接入，转发至后端应用平台。 3、智能安防社区平台 通过对海量社区感知数据和业务数据的云存储、弹性计算以及数据治理，形成各种主题库、
智慧社区人脸识别整体解决方案 智慧小区人脸识别整体解决方案
智慧社区人脸识别整体解决方案智慧小区人脸识别 整体解决方案
目录 1背景概述 (3) 2人脸识别应用优势 (3) 3设计原则 (4) 4设计依据 (5) 5系统组成 (6) 6主要功能 (11) 7产品特点 (12) 8规格参数 (14) 9客户端功能 (16) 10小区应用场景 (17) 10.1新疆庭院化社区 (17) 10.2智慧小区 (18) 11案列 (20)
1背景概述 随着社会经济的高速发展和我国城镇化进程的加快，城市人口日趋密集，居住环境的舒适性和安全性已经成为人们居住首选，而门禁系统在安居环境中起到的重要作用得到越来越多的重视。目前国内的门禁系统主要以卡类设备、视频门禁、指纹设备或密码设置为主，这些识别方式都要求人员近距离操作，当使用者双手被占用时则显得极不方便，同时也带来卡片或密码丢失、遗忘，复制以及被盗用的隐患和成本高的问题，而指纹识别，被网上的指纹套破解了“密码”，更让人觉得惶恐不安。 为切实解决小区门禁系统存在的问题，夯实社会稳定和长治久安的基层基础，及高清技术、智能化技术、网络技术的日趋普及与成熟，我司立足实际需求，针对小区门禁操作不便、卡片易丢失容易被复制、密码容易忘记等问题，推出人脸识别系统解决方案。 系统采用先进的人脸识别算法，高速芯片作为识别算法的运行硬件平台，通过出入口的身份证信息采集、实时人脸抓拍识别和人证比对，从而实现人证合一验证。并针对小区实现固定人员刷脸通行，访客人员登记后刷脸通行或刷身份证人证比对成功后通行，解决固定人员通行时需要刷卡或遗忘密码的问题，人证比对失败人员则需要小区管理人员确认后手工放行。 2人脸识别应用优势 人脸识别技术特指利用比较不同人脸视觉特征信息进行身份鉴别的最新识别技术，属于生物特征识别技术的一种。人脸识别技术是一种基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流进行处理，根据每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，进一步提取每个人脸中的身份特征，并将其与一直的人脸进行对比，配合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，确认具体人员的身份。 人脸识别技术在人员身份识别方面的应用优势与特点： 非接触的，用户不需要和设备直接接触；
AI人工智能人脸识别系统设计方案
AI智能人脸识别系统 技 术 方 案 北京XX软件科技 2019年X月
目录 第1章设计背景 (1) 第2章系统方案 (4) 2.1 智能人像比对平台 (4) 2.1.1 系统结构 (4) 2.1.2 设计原则 (5) 2.1.3 人像对比算法 (8) 2.1.4 人像资源库 (10) 2.1.5 软件系统介绍 (12) 2.1.6 移动终端介绍 (18) 2.1.7 网络环境 (19) 2.2 动态人脸监控识别平台 (19) 2.2.1 动态监控数据库 (22) 2.2.2 人像基础比对服务平台 (24) 2.2.3 可用实例分析 (25) 2.3 校园人脸识别系统 (27) 2.3.1 概述 (27) 2.3.2 系统组成 (28) 2.3.3 系统功能 (29) 2.4 系统集成 (31) 2.4.1 集成建设总体原则 (31) 2.4.2 本期集成项目集成规划思路 (52) 2.4.3 项目成果交付 (74) 2.4.4 项目质量服务体系 (77) 第3章售后服务计划 (89)
第1章设计背景 随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，城市监控的高清化进一步得到普及，摄像机数量大规模增长，使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小，提升了人脸识别的质量与应用领域。在人脸识别的应用场景中，面部解锁、上班打卡、机场安检等一些场景被不断尝试，成为人脸识别最重要的应用场景。 据统计数据显示，仅在中国大陆，在未来三年内有望形成年销售额过百亿，并在未来十年内则有望形成年销售额过千亿的市场规模。从2010年起，其118个成员国家和地区，必须使用机读护照，人脸识别项目技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。中国公安部一所正在加紧规划和实施中国的电子护照计划。在技术越来越先进的未来，技术的不断进步势必会倒逼信息安全标准的不断升级，因此包括身份证以及电子护照等证件的升级换代势必会给人脸识别领域带来更多的机会。 目前我公司人脸识别项目系统基于神经网络”深度学习”的模型选择算法，提供人脸布控、人脸比对、以图搜图、轨迹跟踪、白/ 黑名单管理等核心业务功能，克服了传统技术的缺点，可实现重点监控区域人员的快速查找。 1、平安城市：延安市公安局高清视频监控指挥系统，延安市公安局高清视频监控指挥系统建设项目是由延安市公安局负责牵头建设的市府2012年重点建设项目之一。作为市政府数字延安的重要组成部
人工智能与模式识别
人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract: The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology,
KMeans聚类算法模式识别
K-Means聚类算法 1.算法原理 k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高，所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。 k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下：首先，随机地选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。这个过程不断重复，直到准则函数收敛。通常，采用平方误差准则，其定义如下： 这里E是数据库中所有对象的平方误差的总和，p是空间中的点，mi 是簇Ci的平均值。该目标函数使生成的簇尽可能紧凑独立，使用的距离度量是欧几里得距离,当然也可以用其他距离度量。k-means聚类算法的算法流程如下： 输入：包含n个对象的数据库和簇的数目k； 输出：k个簇，使平方误差准则最小。 步骤： (1) 任意选择k个对象作为初始的簇中心； (2) repeat； (3) 根据簇中对象的平均值，将每个对象(重新)赋予最类似的簇； (4) 更新簇的平均值，即计算每个簇中对象的平均值；
(5) 直到不再发生变化。 2.主要代码 主程序： clc; clear; close all; %% 聚类算法测试 nSample = [500, 500, 500]; % 3维情况 dim = 3; coeff = { [-2 0.8; -1 0.9; 2 0.7;], .... [1 0.9; -2 0.7; -2 0.8; ], ... [-2 0.7; 2 0.8; -1 0.9; ], }; data = createSample(nSample, dim , coeff); %% 得到训练数据 nClass = length(nSample); tlabel = []; tdata = []; for i = 1 : nClass
2020年公需课程-人工智能技术与应用(一骨骼识别、二人脸识别、三步态识别、四虹膜识别、五语音识别)
人工智能技术与应用（练习一：骨骼识别） 1、（单选，10分）单人骨骼识别不需要包含如下处理过程（） A 、关键点区分 B 、关键点检测 C 、关键点串联 D 、结果输出 答案：A 2、（单选，10分）以下哪项不属于目前常用的人体骨架关键点的定义方式（） A 、18 个关键点 B 、14 个关键点 C、25 个关键点 D、7 个关键点 答案：D 3、（单选，10分） 以下哪种环境/ 条件有助于提升人体骨骼识别的准确率（） A 、肢体遮挡 B 、光照良好 C 、观察视角变化 D 、衣服包裹严实 答案：B 4、（单选，10分）人体骨骼识别与哪项技术的关联程度最低（） A 、区块链技术 B 、视频采集技术 C 、图像处理技术 D 、人工智能相关技术 答案：A 5、（单选，10分）以下哪项不是骨骼识别系统包含的功能（） A 、图像采集 B 、图像预处理 C 、图像模糊化 D 、骨骼关键点识别 答案：C 6、（单选，10分）以下哪项不属于造成多人骨骼识别较单人骨骼识别更具挑战的因素（） A 、关键点区分性弱 B 、背景中的局部区域容易混淆 C 、人与人的重叠 D 、需串联的关键点个数增多 答案：D
7、（单选，10分）当前的骨骼识别技术不适用于以下哪个应用场景（） A 、身份认证 B 、视频监控 C 、体感游戏 D 、运动员辅助训练答案：A 8、（单选，10分） 8. 以下哪家公司不属于人体骨骼识别领域的代表企业（） A 、商汤科技 B 、旷视科技 C 、携程旅行网络科技 D 、凌感科技 答案：C 9、（单选，10分）人的头颈、肩部、手肘关节、手腕关节、髋关节、膝关节等可作为人体骨骼关键点。 A 、正确 B 、错误 答案：A 10、（单选，10 分）在自顶向下方法中，人体目标检测需要用方框标记出一块尽可能大的区域。 A 、正确 B 、错误 答案：B 人工智能技术与应用（练习二：人脸识别） 1、（单选，10分） 以下哪项不是人脸识别系统包含的功能（） A 、图像采集 B 、图像预处理 C 、图像模糊化 D 、匹配比对 答案：C 2、（单选，10分） 未来人脸识别的个人隐私防护不包含（） A 、随意授权自己的人脸信息 B 、立法保障“脸权” C 、规范化人脸数据的使用方法 D 、打击隐私泄露行为 答案：A 3、（单选，10分） 以下哪项不属于生物识别技术（） A 、人脸识别 B 、车牌识别 C 、掌纹识别 D 、语音识别 答案：B
智慧小区人脸识别解决计划方案方法
智慧小区 人脸识别解决方案2015年4月
目录 1 概述 (2) 1.1 应用概述 (2) 1.2 人脸识别技术的原理： (3) 1.3 人脸识别门禁系统应用目的 (3) 1.4 人脸识别的应用 (5) 2 主流厂商解决方案 (7) 2.1深圳飞瑞斯科技有限公司 (7) 2.2 汉王科技有限公司 (10) 2.3 赛为智能科技有限公司 (12) 3 其他厂商解决方案 (13) 3.1 北京众智益华科技有限公司 (13) 3.2 深圳市安睿智科技有限公司 (16) 3.3 上海石安实业有限公司 (17) 3.4深圳市科葩信息技术有限公司 (17) 4 乌鲁木齐小区人脸识别项目需求 (31)
1 概述 随着社会经济的高速发展，居住环境的舒适性和安全性已经成为人们居住首选。而门禁系统在安全的居住环境中起到的重要作用得到越来越多的重视。目前国内的门禁系统以卡类设备、指纹设备或密码设置为主。这些识别方式都要求人员近距离操作，当使用者双手被占用时则显得极不方便，同时也带来卡片或密码丢失、遗忘，复制以及被盗用的隐患和成本高的问题。而指纹识别，被网上叫座的指纹套破解了“密码”，更加让人觉得恐慌不安。如何使小区的门禁系统真正实现安全性、智能性、便捷性，成为所有公民最期待的事，而此时人脸识别门禁系统的问世，真正解决了住户进、出及来访客人的管理，同时也对小区、楼宇防盗形成有效的高安全管理。 1.1 应用概述 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，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。而人脸识别门禁系统就是把人脸识别技术和门禁系统相结合，通过对人脸的识别作为门禁开启的钥匙。它不仅免去了忘带钥匙或卡的烦恼，同时因为人脸识别门禁系统无需任何介质开门，而节省了不少成本，如人员变动不需要更换门锁、钥匙、IC卡等，只需要重新对人脸进行注册即可；另外人脸识别门禁系统还可根据出入人员情况设置门禁权限，包括不同时间段，不同的门禁点等。 在小区门禁应用中，人脸识别门禁系统由于操作简单、安全、便捷、智能，且无论室内还是室外均可使用的特性，一直比“认卡不认人”的IC卡更具优势。近几年人脸识别技术已在公安、海关、金融、军队、机场、企业等领域得到了广泛的应用。有专家进一步指出，人脸识别的全面应用时代已经到来，他将成为一种方便人们日常生活的重要技术。
人工智能中的模式识别
人工智能与模式识别 摘要：模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词:人工智能模式识别模式识别的方法模式识别的应用模式识别的发展潜力 正文: 模式识别的定义是借助计算机，就人类对外部世界某一特定环境中的客体、过程和现象的识别功能(包括视觉、听觉、触觉、判断等)进行自动模拟的科学技术。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。 模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数 值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。 此外，模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。 模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。 模式识别与很多学科都有联系，它与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 模式识别的方法主要有决策理论方法和句法方法，模式识别方法的选择取决于问题的性质。如果被识别的对象极为复杂，而且包含丰富的结构信息，一般采用句法方法；被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息，一般采用决策理论方法。这两种方法不能截然分开，在句法方法中，基元本身就是用决策理论方法抽取的。在应用中，将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次，常能收到较好的效果。 模式识别的应用非常广泛，比较典型的有：1 文字识别：在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。
小区人脸识别系统解决方案设计2018-11-30
实用 小区人脸识别系统 解决方案
目录 1背景概述 (3) 2人脸识别应用优势 (3) 3设计原则 (4) 4设计依据 (5) 5系统组成 (6) 6主要功能 (11) 7产品特点 (12) 8规格参数 (14) 9客户端功能 (16) 10小区应用场景 (17) 10.1新疆庭院化社区 (17) 10.2智慧小区 (18) 11案列 (20)
1背景概述 随着社会经济的高速发展和我国城镇化进程的加快，城市人口日趋密集，居住环境的舒适性和安全性已经成为人们居住首选，而门禁系统在安居环境中起到的重要作用得到越来越多的重视。目前国内的门禁系统主要以卡类设备、视频门禁、指纹设备或密码设置为主，这些识别方式都要求人员近距离操作，当使用者双手被占用时则显得极不方便，同时也带来卡片或密码丢失、遗忘，复制以及被盗用的隐患和成本高的问题，而指纹识别，被网上的指纹套破解了“密码”，更让人觉得惶恐不安。 为切实解决小区门禁系统存在的问题，夯实社会稳定和长治久安的基层基础，及高清技术、智能化技术、网络技术的日趋普及与成熟，我司立足实际需求，针对小区门禁操作不便、卡片易丢失容易被复制、密码容易忘记等问题，推出人脸识别系统解决方案。 系统采用先进的人脸识别算法，高速芯片作为识别算法的运行硬件平台，通过出入口的身份证信息采集、实时人脸抓拍识别和人证比对，从而实现人证合一验证。并针对小区实现固定人员刷脸通行，访客人员登记后刷脸通行或刷身份证人证比对成功后通行，解决固定人员通行时需要刷卡或遗忘密码的问题，人证比对失败人员则需要小区管理人员确认后手工放行。 2人脸识别应用优势 人脸识别技术特指利用比较不同人脸视觉特征信息进行身份鉴别的最新识别技术，属于生物特征识别技术的一种。人脸识别技术是一种基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流进行处理，根据每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，进一步提取每个人脸中的身份特征，并将其与一直的人脸进行对比，配合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，确认具体人员的身份。 人脸识别技术在人员身份识别方面的应用优势与特点： 非接触的，用户不需要和设备直接接触；
人工智能的模式识别与机器视觉
人工智能的模式识别与机器视觉 模式识别 “模式”(Panern)一词的本意是括完整天缺的供模仿的标本或标识。模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。 模式识别是一个不断发展的学科分支，它的理论基础和研究范围也在不断发展。在二维的文字、图形和图像的识别方而，已取得许多成果。三维景物和活动目标的识别和分析是目前研究的热点。语音的识别和合成技术也有很大的发展。基于人工神经网络的模式识别技术在手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面已经有许多成功的应用。模式识别技术是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础 机器视觉 实验表明，人类接受外界信息的80％以上来自视觉，10％左右来自听觉，其余来自嗅觉、味觉及触觉。在机器视觉方面，只要给计算机系统装上电视摄像输入装置就可以“看见”周围的东西。但是，视觉是一种感知，机器视觉的感知过程包含一系列的处理过程，例如，一个可见的景物由传感器编码输入，表示成一个灰度数值矩阵；图像的灰度数值由图像检测器进行处理，检测器检测出图像的主要成分，如组成景物的线段、简单曲线和角度等；这些成分又校处理，以便根据景物的表面特征和形状特征来推断有关景物的特征信息；最终目标是利用某个适当的模型来表示该景物。 视觉感知问题的要点是形成一个精练的表示来取代极其庞大的未经加工的输入情息，把庞大的视觉输人信息转化为一种易于处理和有感知意义的描述。 机器视觉可分为低层视觉和高后视觉两个层次，低层视觉主要是对视觉团像执行预处理，例如，边缘检测、运动目标检测、纹理分析等，另外还有立体造型、曲面色彩等，其目的是使对象凸现出来，这时还谈不上对它的理解。高层视觉主要是理解对象，显然，实现高层视觉需要掌捏与对象相关的知识。 机器视觉的前沿研究课题包括：实时图像的并行处理，实时图像的压缩、传输与复原，三绍景物的建模识别，动态和时变视觉等。 人娄的钉能活动过程主要是一个获得知识并运用知识的过程，知识是智能的基础。为了使计算机具有钉能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。把人类拥有的知识采用适当的模式表示出来以便存储到计算机中，这就是知识表示要解决的问题。知识表示是对知识的一种描述，或者说是一组约定，是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构，对知识进行表木就是把知识表示咸便于计算机存储和利用的菜种数据结构。知识表示方法给出的知识表示形式称为知识表示程式，知识表示模式分为外部表示模式和内部表示模式两个层次。知识外部表示模式是与软件开发的工具、运行的软件平台无关的知识表示的形式化描述。知
Fisher线性判别分析实验(模式识别与人工智能原理实验1)
实验1 Fisher 线性判别分析实验 一、摘要 Fisher 线性判别分析的基本思想：通过寻找一个投影方向（线性变换，线性组合），将高维问题降低到一维问题来解决，并且要求变换后的一维数据具有如下性质：同类样本尽可能聚集在一起，不同类的样本尽可能地远。 Fisher 线性判别分析，就是通过给定的训练数据，确定投影方向W 和阈值y0，即确定线性判别函数，然后根据这个线性判别函数，对测试数据进行测试，得到测试数据的类别。 二、算法的基本原理及流程图 1 基本原理 （1）W 的确定 各类样本均值向量mi 样本类内离散度矩阵i S 和总类内离散度矩阵 w S [ 12w S S S =+ 样本类间离散度矩阵b S 在投影后的一维空间中，各类样本均值T i i m '= W m 。样本类内离散度和总类内离散度 T T i i w w S ' = W S W S ' = W S W 。样本类间离散度T b b S ' = W S W 。 Fisher 准则函数满足两个性质： ·投影后，各类样本内部尽可能密集，即总类内离散度越小越好。 ·投影后，各类样本尽可能离得远，即样本类间离散度越大越好。 根据这个性质确定准则函数，根据使准则函数取得最大值，可求出W ： -1w 12W = S (m - m ) 。 （2）阈值的确定 实验中采取的方法：012y = (m ' + m ') / 2。 \ T x S (x m )(x m ), 1,2 i i i i X i ∈= --=∑T 1212S (m m )(m m )b =--
（3）Fisher线性判别的决策规则 对于某一个未知类别的样本向量x，如果y=W T·x>y0，则x∈w1；否则x∈w2。 2 流程图 方差标准化（归一化处理） 一个样本集中，某一个特征的均值与方差为： 归一化： 三、实验要求 寻找数据进行实验，并分析实验中遇到的问题和结论，写出实验报告。
实验三K均值聚类算法实验报告
实验三 K-Means聚类算法 一、实验目的 1) 加深对非监督学习的理解和认识 2) 掌握动态聚类方法K-Means 算法的设计方法 二、实验环境 1) 具有相关编程软件的PC机 三、实验原理 1) 非监督学习的理论基础 2) 动态聚类分析的思想和理论依据 3) 聚类算法的评价指标 四、算法思想 K-均值算法的主要思想是先在需要分类的数据中寻找K组数据作为初始聚类中心，然后计算其他数据距离这三个聚类中心的距离，将数据归入与其距离最近的聚类中心，之后再对这K个聚类的数据计算均值，作为新的聚类中心，继续以上步骤，直到新的聚类中心与上一次的聚类中心值相等时结束算法。 实验代码 function km(k,A)%函数名里不要出现“-” warning off [n,p]=size(A);%输入数据有n个样本，p个属性 cid=ones(k,p+1);%聚类中心组成k行p列的矩阵,k表示第几类，p是属性 %A(:,p+1)=100; A(:,p+1)=0; for i=1:k %cid(i,:)=A(i,:); %直接取前三个元祖作为聚类中心 m=i*floor(n/k)-floor(rand(1,1)*(n/k)) cid(i,:)=A(m,:); cid; end Asum=0; Csum2=NaN; flags=1; times=1; while flags flags=0; times=times+1; %计算每个向量到聚类中心的欧氏距离 for i=1:n
for j=1:k dist(i,j)=sqrt(sum((A(i,:)-cid(j,:)).^2));%欧氏距离 end %A(i,p+1)=min(dist(i,:));%与中心的最小距离 [x,y]=find(dist(i,:)==min(dist(i,:))); [c,d]=size(find(y==A(i,p+1))); if c==0 %说明聚类中心变了 flags=flags+1; A(i,p+1)=y(1,1); else continue; end end i flags for j=1:k Asum=0; [r,c]=find(A(:,p+1)==j); cid(j,:)=mean(A(r,:),1); for m=1:length(r) Asum=Asum+sqrt(sum((A(r(m),:)-cid(j,:)).^2)); end Csum(1,j)=Asum; end sum(Csum(1,:)) %if sum(Csum(1,:))>Csum2 % break; %end Csum2=sum(Csum(1,:)); Csum; cid; %得到新的聚类中心 end times display('A矩阵，最后一列是所属类别'); A for j=1:k [a,b]=size(find(A(:,p+1)==j)); numK(j)=a; end numK times xlswrite('data.xls',A);
模式识别人工智能论文
浅谈人工智能与模式识别的应用 一、引言 随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高，不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。这时，能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生，并得到了快速的发展，同时也成为了未来电子信息产业发展的必然趋势。 人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。近年来电子产品中也加入了诸多此类的功能：如手机中的指纹识别解锁功能；眼球识别解锁技术；手势拍照功能亦或是机场先进的人耳识别技术等等。这些功能看起来纷繁复杂，但如果需要一个概括的话，可以说这都是模式识别技术给现代生活带来的福分。它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知，从而将非电信号转化为计算机可以识别的电信号。 二、人工智能和模式识别 （一）人工智能。人工智能（Artificial Intelligence），是相对与人的自然智能而言的，它是指采用人工的方法及技术，对人工智能进行模仿、延伸及扩展，进而实现“机器思维”式的人工智能。简而言之，人工智能是一门研究具有智能行为的计算模型，其最终的目的在于建立一个具有感知、推理、学习和联想，甚至是决策能力的计算机系统，快速的解决一些需要专业人才能解决的问题。从本质上来讲，人工智能是一种对人类思维及信息处理过程的模拟和仿真。 （二）模式识别。模式识别，即通过计算机采用数学的知识和方法来研究模式的自动处理及判读，实现人工智能。在这里，我们将周围的环境及客体统统都称之为“模式”，即计算机需要对其周围所有的相关信息进行识别和感知，进而进行信息的处理。在人工智能开发，即智能机器开发过程中的一个关键环节，就是采用计算机来实现模式（包括文字、声音、人物和物体等）的自动识别，其在实现智能的过程中也给人类对自身智能的认识提供了一个途径。在模式识别的过程中，信息处理实际上是机器对周围环境及客体的识别过程，是对人参与智能识别的一个仿真。相对于人而言，光学信息及声学信息是两个重要的信息识别来源和方式，它同时也是人工智能机器在模式识别过程中的两个重要途径。在市场上具有代表性的产品有：光学字符识别系统以及语音识别系统等。 在这里的模式识别，我们可以将之理解成为：根据识别对象具有特征的观察值来将其进行分类的一个过程。采用计算机来进行模式识别，是在上世纪60年
智慧社区技术方案资料讲解
XXXXXXX智慧社区 技 术 方 案 2017年12月
目录 XXXXXXXX智慧社区 (1) 1、系统概述 (4) 1.1系统简介 (4) 1.2和传统对讲的比较 (4) 1.3系统功能强大 (5) 1.4组网方式简便、灵活 (5) 1.5适合大型社区和复杂环境的联网 (5) 1.6克服占线问题 (5) 1.7采用标准接口 (6) 1.8设计依据的标准 (6) 1.9设计原则 (6) 2、方案设计 (8) 2.1、系统功能设计 (8) 2.2、功能规划 (8) 2.3、系统主要功能 (9) 3、智慧社区网络架构 (11) 4、智慧社区功能模块 (11) 5、智慧社区整体架构 (12) 6、智慧社区服务门户平台管理 (12) 6、智慧安防监控系统 (14) 7、智慧社区功能应用 (16) 7.1、小区出入口多种通过方式 (16) 7.2、云对讲和本地对讲应用 (17) 7.3、人脸识别门禁系统应用 (18) 7.4、门禁应用场景 (20) 7.5、停车场管理应用 (21) 7.6、视频监控应用场景 (21) 7.7、物业云服务信息及广告推送应用 (22) 7.8、云服务软件架构及应用 (23) 7.9、电梯联动应用 (24)
8、相关设备简介 (25) 8.1、室内智能终端机 (25) 8.2、梯口数字主机 (28) 8.3、物业管理主机 (29) 8.4、开关电源 (30) 8.5、管理软件 (30)
前言 智能化社区是住宅建设中提高居住质量的一个技术手段。随着社会的发展和人们生活水平的提高，人们对居住的要求已经提高到一个全新的层次，绿色、健康、安全、舒适、休闲、方便、快捷，与外部保持信息交流的通畅，优质的物业管理和社区服务已成为人们追求的目标。一个高档优美的生活社区应具有以下特征：安全、宁静、整洁、舒适、方便，回归自然的环境和优秀的人文环境。 社区智能化管理系统是随着现代科学技术的迅猛发展，尤其是计算机技术、通讯技术、信息网络技术、自动化控制技术、办公自动化技术的普及和应用而发展起来的。是将家庭或社会中各种与信息相关的通讯设备，家用电器设备，以及其它设备装置通过集成技术连接到一个智能化系统平台上进行集中或异地监视、控制和管理，有利于提高人们的生活质量，有利于与社会的交流，有利于提高物业管理的效率与质量，营造信息多元化、安全舒适、健康便利、节能、娱乐的生活环境。 数字社区智能化管理系统基于宽带网络（TCP\IP）通讯，采用数据共享的统一技术平台，技术先进、集成度高、功能强大，由小到大，由里及外，分层次的构成家庭生活服务、小区管理、社区服务完整的智能的数字化家庭生活和工作服务体系。
人脸识别厂家排名
人脸识别厂家排名 1、商汤科技 作为全球领先的人工智能平台公司，商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时，商汤科技也是“全球最具价值的AI创新企业”，总融资额、估值等在行业均遥遥领先。商汤科技以“坚持原创，让AI引领人类进步”为愿景。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心，推出了一系列领先的人工智能技术，包括：人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲领先的AI算法提供商。 2、旷视科技 北京旷视科技有限公司是一家行业领先的人工智能公司，在深度学习方面拥有核心竞争力。旷视向客户提供包括先进算法、平台软件、应用软件及内嵌人工智能功能的物联网设备的全栈式解决方案，并在多个行业取得领先地位。2017年和2019年，旷视跻身《麻省理工科技评论》发布的两项「50大最聪明公司」榜单中。 3、云从科技 云从科技孵化自中科院重庆研究院，公司受托参与了人工智能国标、行标制定，并成为第一个同时承担国家发改委人工智能基础平台、应用平台，工信部芯片平台等国家重大项目建设任务的人工智能科技企业。云从为客户提供个性化、场景化、行业化的智能服务。 4、暖果科技 暖果科技是中国视觉AI领域专家品牌，致力于视觉 AI 算法、应用与终端产品的研究与开发。公司创始人、中科院自动化所博士、原北航软件学院副院长康一梅教授于2005年创立了嵌入式专业及嵌入式系统实验室，是视觉AI边缘计算领域知名专家。暖果科技拥有实力雄厚的软硬件研发力量，核心团队由来自中科院、北大、北航等著名学府的硕士、博士组成。15年来，公司依托嵌入式系统实验室进行预先研究，将成熟技术进行产品化，构建了集算法、软件、硬件于一体的视觉AI系统解决方案。 5、依图科技 依图从事人工智能创新型研究，致力于将先进的人工智能技术与行业应用相结合，建设
人工智能学习研究的现状及其发展趋势
浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智
能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献，而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致，特别是在计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前，人工智能应用的主要领域，也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具