无约束人脸识别的方法15页PPT
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人脸识别幻灯片讲义
将人脸识别这一多类问题转化为判断每一对 图像为类内 (同一个人 )还是类间 (不同人 )图像 的两类问题 。 利用局部特征而非全局特征进行识别 。 利用boosting的方法挑选出局部特征并构造 分离器。 分类器采用 cascade结构来解决类间样本过 多，无法一次全部参与训练的问题。
v v
v
相似度函数
v 基于贝叶斯区分特征的方法等
Alignment 的主流方法是ASM(Active Shape Models)
人脸识别的研究历史及现状
方法 几何特征 优点 比较直观 缺点 特征点的定位准确度要求 高 ，计算量大 计 算 量 大 ，对环境变化的 适应性较差 要 求 对 齐 准 确 度 高， 成像 条件不能有较大变化 对单训练样本集合无法计 算类内扩散矩阵 要求对齐准确度高 计算量大 网 络 结 构 、参数调整比较 复 杂；
题
纲
模板匹配 主成分分析 线性判别分 析 局部特征分 析 弹性模板匹 配 神经网络
成像条件不变的情况下效 果较好 方 便、易于实现 利 用 了 类 别 信 息， 效果较 好 ，尤适用于多训练样本 将局部与整体特征结合， 已在实际中应用 效果较好 ，能适应一定程 度的光线和角度变化 学习能力较强
１． 人脸识别简介 ２． 研究目的与系统框架 ２． 研究目的与系统框架 ３． 基于 基于ＡｄａＢｏｏｓｔ ＡｄａＢｏｏｓｔ的实时人脸检测 的实时人脸检测 ４． 基于弹性模板匹配的特征点定位 ５． 基于 ５． 基于Ｂｏｏｓｔｅｄ Ｌｏｃａｌ Ｆｅａｔｕｒｅｓ Ｂｏｏｓｔｅｄ Ｌｏｃａｌ Ｆｅａｔｕｒｅｓ人脸识别 人脸识别 ６． 基于三维可形变模型的人脸识别 ６． 基于三维可形变模型的人脸识别 ７． 已完成的工作和以后的工作 ７． 已完成的工作和以后的工作
人脸识别与身份认证技术培训ppt
人脸识别与身份认证技术培训
汇报人：可编辑 2023-12-23
目录 CONTENTS
• 人脸识别技术基础 • 人脸识别技术的主要算法 • 人脸识别的关键技术挑战与解决方案 • 身份认证技术简介 • 身份认证的主要技术手段 • 人脸识别与身份认证的未来展望
01
人脸识别技术基础
人脸识别技术的定义与原理
身份认证技术的发展历程
01
02
03
传统身份认证方式
包括用户名密码、动态令 牌、智能卡等。
多因素身份认证
引入除用户名密码外的其 他验证方式，如短信验证 、指纹识别、面部识别等 。
无密码身份认证
通过生物特征、行为习惯 等信息进行身份验证，具 有更高的安全性和便利性 。
身份认证技术的应用场景
金融行业
网上银行、移动支付等场 景需要身份认证技术来保 障资金安全。
认证，提高安全性和便捷性。
多因素认证
将多种认证方式（如指纹、面部、 虹膜等生物特征以及手机验证码、 动态口令等）相结合，提高身份认 证的安全性。
隐私保护
在保障安全的同时，加强对用户隐 私的保护，避免个人信息泄露和滥 用。
人脸识别与身份认证的融合发展
1 2 3
跨领域应用拓展
人脸识别与身份认证技术在金融、教育、医疗等 领域的应用将进一步拓展，为各行业提供安全、 便捷的身份认证解决方案。
多因素认证
总结词
结合多种认证方式进行身份验证，提高安全性。
详细描述
多因素认证要求用户通过多种方式进行身份验证，如除了密码外，还需要通过手机验证 码、动态口令等方式进行验证。这种方式结合了多种认证方式的优点，提高了安全性。
06
人脸识别与身份认证的未来展望
汇报人：可编辑 2023-12-23
目录 CONTENTS
• 人脸识别技术基础 • 人脸识别技术的主要算法 • 人脸识别的关键技术挑战与解决方案 • 身份认证技术简介 • 身份认证的主要技术手段 • 人脸识别与身份认证的未来展望
01
人脸识别技术基础
人脸识别技术的定义与原理
身份认证技术的发展历程
01
02
03
传统身份认证方式
包括用户名密码、动态令 牌、智能卡等。
多因素身份认证
引入除用户名密码外的其 他验证方式，如短信验证 、指纹识别、面部识别等 。
无密码身份认证
通过生物特征、行为习惯 等信息进行身份验证，具 有更高的安全性和便利性 。
身份认证技术的应用场景
金融行业
网上银行、移动支付等场 景需要身份认证技术来保 障资金安全。
认证，提高安全性和便捷性。
多因素认证
将多种认证方式（如指纹、面部、 虹膜等生物特征以及手机验证码、 动态口令等）相结合，提高身份认 证的安全性。
隐私保护
在保障安全的同时，加强对用户隐 私的保护，避免个人信息泄露和滥 用。
人脸识别与身份认证的融合发展
1 2 3
跨领域应用拓展
人脸识别与身份认证技术在金融、教育、医疗等 领域的应用将进一步拓展，为各行业提供安全、 便捷的身份认证解决方案。
多因素认证
总结词
结合多种认证方式进行身份验证，提高安全性。
详细描述
多因素认证要求用户通过多种方式进行身份验证，如除了密码外，还需要通过手机验证 码、动态口令等方式进行验证。这种方式结合了多种认证方式的优点，提高了安全性。
06
人脸识别与身份认证的未来展望
人脸识别课件
04
人脸识别技术的发展趋势与挑战
人脸识别技术的性能优化
1 2 3
特征提取优化
采用更有效的特征提取方法，如深度学习技术 ，提高人脸识别的准确性和速度。
模型训练优化
利用更大量的数据和强大的计算资源，训练出 更精准、更高效的模型，提高人脸识别的准确 性和速度。
算法改进
不断研究和改进算法，提高人脸识别的准确性 和速度。
特征提取与匹配
总结词
特征提取与匹配是人脸识别技术的核心环节，其目的是从人脸图像中提取出 具有区分度的特征，并将这些特征与已知的人脸特征进行比较，从而实现对 人脸的识别。
详细描述
特征提取与匹配通常采用基于深度学习的算法，通过训练大量带标签的人脸 图像数据集来学习人脸的特征，并利用这些特征对新的未知人脸图像进行分 类和识别。
详细描述
人脸识别技术为人机交互提供了新的交互方式。通过人脸识别技术，计算机可以快速地识别人的面部 表情和情感，从而进行更加智能化的交互。在智能客服、智能助手等应用中，人脸识别技术使得人机 交互更加自然、便捷和高效。
THANKS
谢谢您的观看
02
人脸识别技术的基本原理
人脸的几何特征提取
01
基于几何特征的人脸识别方法是最早的人脸识别方法之一，也是目前仍在广泛 应用的方法之一。其主要思想是通过人脸的几何特征来识别人的身份。
02
人脸的几何特征包括眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部位的形状、大小、位置等信 息。这些特征可以通过人脸图像的像素信息进行提取。
总结词
安全、可靠、实时
详细描述
人脸识别技术在安防领域发挥了重要作用。在公共场所，如机场、车站、银行等，人脸识别技术被用于监控和 报警系统，有效地防范了恐怖袭击和犯罪行为。同时，人脸识别技术也在智能楼宇、智能家居等场景中得到了 应用，提高了安全防范的可靠性。
人脸识别分解课件
05
人脸识别技术的发展趋势
3D人脸识别技术
3D人脸识别技术通过获取人脸的深度信息，提高了人脸识别的
01
准确性和可靠性。
02
3D人脸识别技术能够抵抗光照、角度和面部表情变化等干扰因
素，提供更稳定的识别效果。
3D人脸识别技术可以构建人脸数据库，实现快速检索和比对，
03
提高人脸识别的速度和效率。
动态人脸识别技术
人脸识别的活体检测技术
活体检测是一种重要的技术，用于区分真实的人脸和伪造的人脸，以防止恶意攻击 和欺诈行为。
活体检测技术可以通过分析人脸的纹理、颜色、形状等信息来检测是否为真实的人 脸，或者通过分析人脸动态信息来检测是否为真实的视频流。
活体检测技术可以有效地防止恶意攻击和欺诈行为，保护用户隐私和数据安全。
03
人脸识别关键技术
深度学习在人脸识别中的应用
深度学习在人脸识别中扮演着至关重要的角色， 它能够从大量的数据中自动提取有用的特征， 提高了人脸识别的准确率和鲁棒性。
深度学习技术可以用于人脸检测、特征提取和 比对等各个环节，其中卷积神经网络（CNN） 是最常用的一种深度学习模型。
深度学习技术还可以通过迁移学习和微调来适 应特定场景的人脸识别任务，进一步提高人脸 识别的准确率。
人脸识别的数据增强技术
01
数据增强是一种有效的技术，可以通过对原始图像进行各种变换来生成新的图 像，从而增加模型的泛化能力。
02
在人脸识别中，数据增强技术可以通过对人脸图像进行旋转、缩放、平移、翻 转等操作来生成新的图像，或者通过改变图像的亮度和对比度来增加模型的鲁 棒性。
03
数据增强技术可以有效地解决数据集不平衡和过拟合等问题，提高人脸识别的 准确率和泛化能力。
人脸识别与身份认证技术培训ppt
总结词
人脸识别技术广泛应用于安全、金融、交通、医疗等领域，为人用于门禁系统、边境检查等；在金融领域中可用于ATM 机、移动支付等；在交通领域中可用于地铁、机场安检等；在医疗领域中可用于患者身 份识别等。此外，人脸识别技术还应用于社交媒体、智能家居等领域，为人们的生活和
工作带来了便利。
CHAPTER 02
人脸识别技术原理
人脸检测与定位
检测图像中的人脸位置
通过算法和计算机视觉技术，自动检 测图像中的人脸位置，为后续处理提 供基础。
定位面部特征点
在检测到人脸后，系统自动定位眉毛 、眼睛、鼻子、嘴巴等面部特征点， 用于提取更准确的特征信息。
人脸特征提取
提取面部特征
多模态识别融合
将人脸识别与其他生物特征识别技术（如指纹、虹膜等）相结合， 提高身份认证的安全性和可靠性。
动态人脸识别
研究如何在动态场景下进行人脸识别，如视频监控、智能家居等， 提高人脸识别的实时性和应用范围。
身份认证技术的多元化发展
01
02
03
多因素认证
将单一的密码认证扩展为 多因素认证，包括生物特 征、动态口令、手机验证 等，提高账户安全保护。
VS
详细描述
人脸识别技术在安全领域的应用包括视频 监控、门禁系统等。通过实时监测和识别 ，可以快速发现可疑人员，提高监控效率 ，预防犯罪行为的发生。
人脸识别在智能家居领域的应用
总结词
提供个性化服务，提升居住体验
详细描述
人脸识别技术可以为智能家居系统提供个性 化服务，如智能音箱、智能门锁等。通过人 脸识别技术，可以快速识别家庭成员，提供 个性化的家居服务，提升居住体验。
技术创新
随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，人脸识别和身份认证技 术将更加精准、快速和智能化。
人脸识别技术广泛应用于安全、金融、交通、医疗等领域，为人用于门禁系统、边境检查等；在金融领域中可用于ATM 机、移动支付等；在交通领域中可用于地铁、机场安检等；在医疗领域中可用于患者身 份识别等。此外，人脸识别技术还应用于社交媒体、智能家居等领域，为人们的生活和
工作带来了便利。
CHAPTER 02
人脸识别技术原理
人脸检测与定位
检测图像中的人脸位置
通过算法和计算机视觉技术，自动检 测图像中的人脸位置，为后续处理提 供基础。
定位面部特征点
在检测到人脸后，系统自动定位眉毛 、眼睛、鼻子、嘴巴等面部特征点， 用于提取更准确的特征信息。
人脸特征提取
提取面部特征
多模态识别融合
将人脸识别与其他生物特征识别技术（如指纹、虹膜等）相结合， 提高身份认证的安全性和可靠性。
动态人脸识别
研究如何在动态场景下进行人脸识别，如视频监控、智能家居等， 提高人脸识别的实时性和应用范围。
身份认证技术的多元化发展
01
02
03
多因素认证
将单一的密码认证扩展为 多因素认证，包括生物特 征、动态口令、手机验证 等，提高账户安全保护。
VS
详细描述
人脸识别技术在安全领域的应用包括视频 监控、门禁系统等。通过实时监测和识别 ，可以快速发现可疑人员，提高监控效率 ，预防犯罪行为的发生。
人脸识别在智能家居领域的应用
总结词
提供个性化服务，提升居住体验
详细描述
人脸识别技术可以为智能家居系统提供个性 化服务，如智能音箱、智能门锁等。通过人 脸识别技术，可以快速识别家庭成员，提供 个性化的家居服务，提升居住体验。
技术创新
随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，人脸识别和身份认证技 术将更加精准、快速和智能化。
人脸识别授课课件
7
人脸识别的意义
Bill Gates: 以人类生物特 征进行身份验证的生物 识别技术，在今后数年 内将成为IT产业最为重 要的技术革命
人脸识别的军事应用
导弹基地、军火库房等要地的门禁或通道控制 核能设施等重要军事装备的启动控制 中国人民银行规定所有的金库安防监控系统都要有人脸识别 功能
9
研究现状
这对最大化类间差异（即不同人之间的差异）并最小化类内差异 （即同一人的不同图像间的差异）很有效
用PCA将2维数据降到1维的例子，绿色点表示二维 数据，PCA的目标就是找到这样一条直线，使得所 有点在这条直线上的投影点之间的平均距离最大。 也就是最大化地保留了原数据的差异性
本征脸方法
直接计算C 的本征值和本征向量是困难的，可以通过
➢ 国内众多大学和研究所都有人员从事人脸及人脸表情识 别的研究
人脸识别的关键问题
1.人脸面部形态（面型、眼睛、鼻子） 2.人脸识别中的视觉特征 （早期MARR理论框架3个层次计算理论、算法、实现机制； 现多层次） 3人脸识别中的光照问题 4.人脸识别中的姿态问题
人脸识别的过程
人脸识别的过程
登记过程 识别过程
总结与展望
人脸自动识别技术已取得了巨大的成就，随着科技的发展， 在实际应用中仍然面临困难，不仅要达到准确、快速的检 测并分割出人脸部分，而且要有效的变化补偿、特征描述、 准确的分类的效果。
下一个大师在哪里？
2 基于相关匹配的方法
基于相关匹配的方法包括模板匹配法和等强度线方法。 ①模板匹配法：Poggio和Brunelli专门比较了基于几何特
征的人脸识别方法和基于模板匹配的人脸识别方法。 ②等强度线法：等强度线利用灰度图像的多级灰度值的
等强度线作为特征进行两幅人脸图像的匹配识别。
人脸识别ppt分解
形状模型构建
XDZX
标记法：采用一系列的点来表达先验形 状，它基于一个形状训练集 ,利用主成 分分析法来构建典型的形状和形状的变 化。 缺点：形状分析的性能依赖于点标记的 质量 ,手动确定这些点 ,工作量巨大且易 出错 ,尤其是在处理三维物体时 。
水平集方法的形状建模
XDZX
特点：首先 ,它是一种隐含的和内在的表达 方式 ,独立于轮廓的参数化 ,并能自动处理拓 扑结构的变化 。其次 , 它提供一个自然的方 法来估计形状的几何特性 ( 如曲率和法向 量) , 而水平集函数常常由定义在图像空间 的符号距离函数来描述 。最后 , 这种形状表 达方式与曲线演化的水平集变分模型相一 致 ,可以自然地融合于活动轮廓分割框架。
常用生物特征的比较
XDZX 生物特 征
人脸 普遍性 独特性 稳定性
指纹
手形 虹膜 视网膜 签名 声音
Mediu High Low High Low High Low m Mediu Mediu Mediu High High High High m m m Mediu Mediu Mediu Mediu Mediu Mediu High m m m m m m Mediu High High High High Low High m Mediu High High Low High Low High m Low Low Low High Low High Low Mediu Mediu Low Low Low High Low m m
XDZX
XDZX
先验形状的获取 及在人脸识别中的应用
目录
XDZX
一.人脸识别的概况 二.人脸识别的方法 三.基于先验形状的人脸识别 四.研究的主要内容和拟解决的 de 问题
人脸识别技术介绍课件 PPT
人像验证 输入两张照片，确定它们是否来自于 持证人身份核实、电子政务、电子商务、移动设
Verification 同一个人。
备访问控制等。
-15-
1 : 1 的验证过程
-16-
1 : N 的辨识过程（N : N）
-17-
人脸识别应用场景
根据对公安现有的业务现状及系统分析，我们可以归纳为两类应用： 静态和动态两种应用模式。其中某些管理工作可以两种模式共同应用。
选择一张经人像识别系统比对后的相片打印在成绩单上。
-23-
监管
数据采集及核查：公安监管部门在采集人员身份信息时，只有身份证号等字符信息确定唯 一身份，缺乏相片比对等辅助手段，常遇到被监管人员不报或谎报信息、送押单位核实难等问 题，造成了人员信息不完整不真实、数据复用效果不佳，且容易引起公民身份被冒用的上访事 件。现有人工核查手段单一繁琐，被监管人员存疑数据量大，导致了监所核查工作难度大、效 率低。建议开发接口，使人像比对系统增加人口库信息，并与监所业务系统对接，以便较准确 完整地采集和核查信息。
深挖犯罪：隐瞒个人真实信息的被监管人员往往存在劣迹或在逃信息，是监所开展深挖犯 罪工作的重要打击对象。建议通过与在逃人员库进行相片信息比对碰撞，可有效加强深挖犯罪 工作。
安全管理：在监所日常管理中，可增加门禁管理、外来人员管理等系统的人像比对功能， 把好出入口关。
-24-
出入口（监狱/劳教/看守所）
人脸识别技术介绍
目录
第一部分 第二部分 第三部分
人脸识别原理 人脸识别的应用场景 人脸识别算法
-1-
生物识别技术
生物特征
生理特征 what you have?
-人像 -DNA -虹膜 -指纹 “与生俱来”