人脸识别技术的核心问题是什么

人脸识别技术的核心问题是什么

人脸识别技术的核心问题是什么

作者:徐顺利1. 最自然的识别方式苹果产品一贯以最佳的用户体验著称,从第一代iPhone支持触摸屏开始,每一代产品都力图在最自然的交互方式上有所创新。无疑,人脸识别是继触摸屏后的又一大革命性创新。人类互相认识的最直接最自然的方式就是通过记住人脸的各种属性和各种姿态,比如我认识你,并不是通过指纹、虹膜或者互相交换密码。那么一部智能的机器也应该用同样的方式认识一个人,这样才最接近人类的自然属性。所以,好的人脸识别技术,会带给人们最舒服的体验,非常容易被接受。2. 可靠的感知系统正如人类的双眼获得的是三维空间中的物体图像,对于机器来说,最佳的识别方式就是拥有像人类一样的眼睛。这里的关键技术就是深度摄像头(或称3D摄像头)。iPhone X为了达成极致体验,不惜在外观设计上多开了若干个孔,为的就是给手机加上真正好的深度视觉感知。3. 数据和算法的重要性人类的认识过程是在不断地自我学习的,并不是每一个视力正常的人都拥有相同的识别能力。孩子记住人脸的能力不如成人,一个外国人初到中国,有可能觉得中国人长得都差不多,生活一段时间后,才可以很容易地辨别每个中国人,而一个经过特殊训练的间谍可以在很短的时间内就记住一个陌生的面孔并且准确识别。这就是学习的过程。机器也是一样,通过对大量人脸样本的学习以及好得算法来增强自己的识别能力。目前的大部分人脸识别方案的数据来源都是2D照片,我们每个人的身份证照片、各种公开场合的照片、注册在各个网站或者系统的照片等等,都可以成为计算机识别人脸的样本,通过大量的技术积累,目前的2D人脸识别技术能够达到0.1~0.2% 的错误接受率,但在某些条件下可能有所限制(比如光照、墨镜、角度、表情等等)。而且最关键的一点,基于2D图像的人脸识别,容易被高清逼真的照片攻击,所以高级别的安全应用(比如支付),往往不敢只用2D信息做认证。为了克服2D数据的限制和攻击漏洞,在3D摄像头普及之前,业内人士想了很多办法来弥补其中的不足,主要思路就是首先确认使用者是一个真正的人,不是照片或者录像,然后利用已有的2D数据和算法进一步识别人脸。最典型的两种方式:4. 安全问题关于人脸识别的安全已经有过很多的争论。首先是关于黑客攻击的,iPhone X用了百万分之一的错误识别率以保证你的设

(完整版)人脸识别技术的弊端

三个方面的缺点: 1.识别精度低 2.自然性、不易察觉以及非接触性也致使人脸识别技术在一些特定领域面临环境复杂性。 便于收集的好处也带来了图像清晰度不高,角度不好等问题 3.人脸识别不只是隐私问题信息泄露面临更大安全隐患 人脸识别的一个缺点也在于信息的可靠性及稳定性较弱。 人脸所蕴含的信息量较指纹、虹膜等生物特征相比是比较少的,其变化的复杂性不够。例如,若要两个人的指纹或者虹膜基本相同,大概需要好几十乃至上百个比特(信息量的度量单位)达到完全重合才可以。但如果是人脸的话,十几个比特达到重合就可以了。在全世界,可以找到很多具有相似性的面孔。所以说,人脸的辨别性不是很高,它并没有那么独一无二。 另外,人自身内在的变化以及外在环境的变化都会影响采集时人脸的信息稳定度。相较于之前的人脸识别技术,目前的人脸识别技术有所提高,但是具体应用时还是不能达到完美状态,如今,保守估计,人脸识别技术准确率能达到99%,但没有达到100%。同时,对于双胞胎,由于相似特征太多,人脸识别基本不可能完成。比如在ATM机上使用人脸识别技术,是在使用密码信息的基础上辅助的认证功能。如果脱离了密码输入,完全使用人脸识别技术进行存取款操作,是不太可能的。 例如,2018年7月,美国公民自由联盟(ACLU)对美国国会议员的照片应用了亚马逊算法,该算法确定其中28人是因犯罪而被捕的人。 如果说双胞胎根本不应该用此技术来进行分辨的情况下,如何解决整容带来的无法辨别的问题?在如今整容手段如此先进的情况下? 其一,应用“人脸识别”技术的视频采集机器设备愈来愈普及化,会否对大家的人身自由权与隐私权产生威协,这个问题如何解决?其二,人工智能的市场应用,会否产生新的岐视与不公平,并对人们具有的社会道德纪律产生挑战? 例如:一些商业算法在识别肤色较深的人员和女性方面不如识别肤色较浅的男人准确。

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

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

智能人脸识别系统技术设计方案

智能人脸识别系统技术方案

目录 1智能人像比对平台 1.1系统结构 建立标准统一的共享人像库,并在此基础上,部署完整的人像比对判定平台。该系统由人像标准化采集系统,人像数据库子系统、基础比对服务平台、人脸识别应用平台4大部分组成,支持前端人像采集、静态人脸查询、移动警务通人脸识别一体化服务。 该平台支持统一人像数据交换接口,兼容大多数人像数据交换标准。统一的安全标准接口,兼容PKI密钥,网络加密狗等常见的安全标准接口。系统总体结构如下: 系统采用B/S架构,以浏览器方式进行人像预处理、人像比对、结果查询、用户管理、系统运行状态查询等管理操作,减少了系统后台管理、人口治安及其他警种成百上千终端安装和维护难度,方便未来多警种共享应用。系统可提供标准的WebService接口,将业务系统获取的人像照片与相关人像库进行比对。 1.2设计原则 本着统一标准、分级管理、资源共享、无缝对接的设计原则,以人像比对算法为核心,整合多区域现有资源,实现准确识别、快速反映,覆盖全面的智能人像识别应用平台。 1.2.1先进性 该平台算法由中国科学院自动化研究所研究员、国际知名人脸识别专家、IEEE院士李子青教授领衔研发,是基于中国自主知识产权,针对公安各警种业务特点专门研发的综合智能人像识别应用系统平台。

1.2.2开放性 人像采集与比对平台具有统一的服务接口,兼容公安部拟指定的统一人像数据交换标准草案。统一的安全验证,兼容PKI密钥,身份认证等常见的安全验证机制。 1.2.3扩展性 整个平台系统接口分为系统级别之间的接口与单个系统开放出来的服务接口组成。系统可“随需而变,以不变应万变”提供多种可靠服务功能。 1、系统级接口 系统级接口指的是不同地区部署的人像辅助识别平台之间的接口,主要有两种访问方式第一种采用页面查询的方式,以只查询方式进行访问,通过系统提供的Guest权限进行页面访问。适用于不同平台之间快速的调阅查询。第二种通过请求服务与直接调阅的形式进行数据库的查询,系统预留标准数据库查询接口,以市,县二层结构进行数据库间的查询调用,采用本系统建立的数据中心,纵向上进行直接的调用,高层中心保留下级中心的数据库信息索引。即市级中心直接查询市级与县级中心,市级中心直接查询县级中心。横向上以请求服务形式进行调用,横向系统间不保留对方的数据库信息索引,而是通过请求服务方式进行。 2、服务接口 服务接口适用于该系统与其他业务应用系统做二次开发或者集成用接口,包括所有系统级接口与平台应用接口。 人像基础比对服务平台通过WebService进行与其他系统的交换机制,通过标准的XML或者Jason格式文件进行数据交换,兼容《GA/T 922.2-2011标准第二部分人像数据采集标准》中的数据格式交换。 服务接口主要以WebService与ActiveX等方式提供。满足各业务系统二次开发,集成使用。 服务接口说明

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:

人脸识别技术的新发展 阅读答案(2014呼和浩特中考试题)

人脸识别技术的新发展阅读答案(2014呼和浩特中考试题) 人脸识别技术的新发展 刘露 ①《谍中谍4》中有一些令人炫目的场景:身在茫茫人海中,一眨眼的功夫已被潜藏着的对手认出,随即被盯梢;对手迎面来时,你的手机立刻发出嘀嘀的报警声,上面已经显示他的姓名和信息……我们不禁要问:这是真的吗?事实上,这些情景不仅仅是电影特技,人脸识别技术已经让科幻成为现实。 ②人脸识别的过程其实并不复杂。首先是人脸检测,即判断输入图像中是否存在人脸,如果有,便给出每个人脸的位置、大小;其次是面部特征定位,即对找到的每个人脸,检测其主要器官的位置和形状等信息;最后进行人脸比对,根据面部特征定位的结果,与数据库中人脸对比,判断该人脸的身份信息。这种生物识别技术与传统的身份鉴定方式相比,有着自身的特点。人脸识别技术的最大特点就是识别过程精度高、速度快,运用起来就更具保密性和方便性。 ③硬件设备方面,苹果正在研究一些方法让用户使用人脸识别技术方便地开关和控制电子设备。这种技术最终会让iPhone和iPad具备人脸解锁功能。联想在新款的笔记本电脑上也配备了人脸识别技术,凭借这种技术,笔记本电脑的主人在登录系统时,就可以免去输入密码的麻烦而直接进入系统。 ④网络应用方面,尤其是社交网络应用,很多社交产品开始利用人脸识别使影像信息和用户的社交网络个人资料连接起来。使用人脸识别技术,让普通用户的面孔直接与网站上的背景资料、好友关系匹配。 ⑤腾讯推出了“搜搜慧眼”,这是一个基于人脸识别的社交产品。用户将手机切换到人脸识别模式,启动“明星脸识别”功能,“慧眼”会自动识别照相镜头中的人脸,并将之拍下来;随后,它会在网上寻找与这张脸最相似的明星的脸显示出来,并对服饰、妆扮等细节进行点评。 ⑥在计算机技术、网络技术和人工智能技术日新月异的今天,高速发展的人脸识别技术将会有更广阔的舞台来展现其价值。也许就在明天,人脸将成为我们电子生活中的重要名片和标签。人脸识别技术将体现在我们生活的方方面面,改变我们的生活方式。 (选自《百科知识》,有删改) 1.文章的说明顺序是(1分) 2.根据文章内容,请你说说什么是“人脸识别技术”。(3分) 3.文章第①段《谍中谍4》中令人炫目的场景,侧重表现了人脸识别技术的特点。(2分) 4.“之前,人脸识别大多用于门禁识别或公安机关追踪等大型应用。现在,人脸识别技术已经逐渐进入人们的日常生活。比如登录电脑、方便网络社交等都可以用到这项技术。”这是从文中抽出的一段话,将其还原,正确的位置应是(2分) A.①和②之间B.②和③之间 C.③和④之间D.⑤和⑥之间

人脸识别技术分析

人脸识别技术分析 近年来,由于反恐、国土安全和社会安全的需要,世界上各个国家都对安防领域加大了投入。在安防行业中,生物识别一直是市场中备受关注的焦点之一,近年来保持着较高的增长率,其中人脸识别是一个活跃的研究领域,也是人类视觉最杰出的能力之一。虽然人脸识别的准确性要低于虹膜、指纹的识别,但由于它的无侵害性和对用户最自然、最直观的方式,使人脸识别成为最容易被接受的生物特征识别方式。目前人脸识别技术不断得到发展,该技术广泛应用到电子护照、生物特征身份证、体育场馆、银行、公安等系统中,对安检、奥运反恐、刑侦追逃等有重要意义。当前由于其应用日渐增多该市场份额比重在不断增加,前景普遍被看好。 对于人脸识别的应用,依照摄像机到用户的距离可将其分为近距离人脸识别(普遍必要用户合作)、中距离人脸识别和远距离人脸识别系统(FaceRecognitionataDistance(FRAD)),其中远距离人脸识别技术关注的是在一个广阔区域内进行非合作的人脸自动识别,这种远距离生物特征的提取和识别可以通过采用主动视觉系统解决。目前,在很多商业、安防和国防应用中都需要在开阔区域内进行远距离(10~20米或更远)非合作的人员识别。比如用于安防目的的人员识别和监督、入侵检测,以及在广阔的区域内通过智能摄像机网络进行人员跟踪等。人脸识别与视频监控的无缝对接可极大地提升传统视频监控的预警功能和智能化程度,并极大地拓展人脸识别技术的应用空间。 在近距离人脸识别中,摄像机可以轻松捕捉高辨别率和相对稳定的人脸图像。而可在FRAD应用中,人脸图像质量却是个大难题,可以说,远距离人脸识别是视频人脸识别应用中最具挑战性的形式之一。近年来国内外针对远距离人脸识别的研究很多,从目前的发展情况来看,对于广阔的覆盖区域已经有一些有效的解决办法,如可通过多摄像机主动视觉系统完成FRAD,即系统通过广视场摄像机(WFOV)检测和追踪人脸,通过自动控制的近视场(NFOV)全方向旋转及变焦(PTZ)摄像机采集高分辨率人脸图像。本文对国外远距离人脸识别系统的研究情况以及美国通用电气公司新研发的远距离人脸识别系统——生物特征监控系统进行介绍。 国外远距离人脸识别的研发情况 近年来,国际上对人脸及人脸面部表情识别的研究逐渐成为科研热点,很多机构都在进行这方面的研究,吸引了大量的研究人员和基金支持,其中走在前边的主要是美国、欧洲、英国和日本等国家。在远距离人脸研究方面,主要是采用主动视觉的方法进行设计和开发,集中用于人脸图像采集和识别目的的自动目标选择和摄像机控制系统,以下介绍一些主要的实现方式。 第一,美国乔治亚理工学院在较早前的工作中,研发了一套由一对WFOV摄像机和一对NFOV摄像机构成的主动视觉系统。该系统用于人机互动,应用范围仅为几米远,但可检测皮肤颜色,并采用三角测量法进行3D定位,并自动控制NFOV摄像机采集人脸图像、 第二,西门子公司推出了一套实时双摄像机人脸图像采集系统,该系统采用了安装于头顶的全景摄像机进行目标定位,PTZ摄像机采集人脸图像。

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

人脸识别介绍

人脸识别技术是生物识别技术的一种,它结合了图像处理、计算机图形学、模式识别、可视化技术、人体生理学、认知科学和心理学等多个研究领域。从二十世纪六十年代末至今,人脸识别算法技术的发展共经历了如下四个阶段: 1. 基于简单背景的人脸识别 这是人脸识别研究的初级阶段。通常利用人脸器官的局部特征来描述人脸。但由于人脸器官没有显著的边缘且易受到表情的影响,因此它仅限于正面人脸(变形较小)的识别。 2. 基于多姿态/表情的人脸识别 这是人脸识别研究的发展阶段。探索能够在一定程度上适应人脸的姿态和表情变化的识别方法,以满足人脸识别技术在实际应用中的客观需求。 3. 动态跟踪人脸识别 这是人脸识别研究的实用化阶段。通过采集视频序列来获得比静态图像更丰富的信息,达到较好的识别效果,同时适应更广阔的应用需求。 4. 三维人脸识别 为了获得更多的特征信息,直接利用二维人脸图像合成三维人脸模型进行识别,即将成为该领域的一个主要研究方向。 人脸识别技术的研究范围主要包括以下几个方面: 1. 人脸检测:在输入的图像中寻找人脸区域。 2. 人脸的规范化:校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。 3. 特征提取:从人脸图像中映射提取一组能反映人脸特征的数值表示样本。 4. 特征匹配:将待识别人脸与数据库中的已知人脸比较,得出相关信息。 人脸识别流程 1图像预处理 1.1 图像去噪 一般来说,自然界中的噪声可以看成是一种随机信号。根据图像获取的途径人脸图像获取 人脸检测 定位人脸区域 预处理 特征抽取 人脸特征 对比识别 结果 人脸特征库

不同,噪声的融入也有多种方式: 1. 图像是直接以数字形式获取的,那么图像数据的获取机制会不可避免地 引入噪声信号; 2. 在图像采集过程中,物体和采集装置的相对运动。或采集装置的抖动, 也会引入噪声,使图像变的模糊不清; 3. 在图像数据的电子传输过程中,也不同程度的引入噪声信号。 这些噪声信号的存在,严重的情况会直接导致整幅图像的不清晰,图象中的景物和背景的混乱。对于用于人脸识别的图像。由于噪声的引入,将不可避免地造成识别率的下降。对图像噪声的消除可以通过两个途径:空间域滤波或频率域滤波。消除噪声的方法很多,对于不同的噪声应该采用不同的除噪方法。主要的方法是:线性滤波、中值滤波、维纳滤波以及小波去噪等。 1.2 增强对比度 为了使人脸在图像中更为突出以便于下一步的特征提取,增强图像对比度是很有必要的。增强对比度有很多种方法,常见的有直方图均衡化和“S ”形变换等方法。 “S ”形变换方法将灰度值处于某一范围(人脸特征范围)内的像素灰度分布差距拉开,从而保证了对比度的提高,但此方法降低了其他灰度值的对比度。而直方图均衡化则是将像素的灰度分布尽量展开在所有可能的灰度取值上,这样的方法同样能使得图像的对比度提高。 将彩色图像转化成灰度图像是人脸识别方法中常见的处理过程,虽然转化过程丢失了一部分色彩信息,但是灰度图像拥有更小的存储空间和更快的计算速度。文献[1]给出了一种能够将RGB 色彩转换成灰度级且适于突出人脸区域对比度的转换模型:()5.0144.0587.0299.0,+?+?+?=b g r y x f ;其中f 代表灰度值,r ,g ,b 分别表示Red,Green,Blue 分量的值。 文献[2]通过将人脸彩色图像从RGB 色彩空间转换到RIQ 色彩空间,得到了更适于频谱分析的特征分量。

2019年我国人脸识别技术发展情况及发展趋势综合分析

2019年我国人脸识别技术发展情况 及发展趋势综合分析 2019年2月14日 一、全球生物识别细行业市场占比情况分析 生物识别指的是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段相结合,利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定技术。按不同的识别方式,生物识别可分为指纹识别、虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。 伴随着生物识别产品逐渐从单一的PC处理转变为分布式计算。 用独立的前端独立设备来完成生物特征的采集、预处理、特征提取和比对,通过中心PC或服务器完成与业务相关的处理。随着生物特征 识别技术的不断发展和提高,生物特征识别技术的应用场景不断拓展,预计2015-2020年全球生物识别细分行业复合增长率分别为:人脸识别复合增长率为167%;语音识别为100%;虹膜识别为100%;指纹识别复合增长率为73%。

全球生物识别细行业市场占比情况 二、中国人脸识别技术发展情况分析 1、中国人脸识别行业发展历程 人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末,经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。其中,2014年是深度学习应用于人脸识别的关键一年,该年FaceBook发表一篇名为“DeepFace系统:达到肉眼级别的人脸识别系统”(翻译名),之后Face++创始人印奇团队以及香港中文大学汤晓鸥团队均在深度学习结合人脸识别领域取得优异效果,两者在LFW数据集上识别准确度均超过了99%,而肉眼在该数据集上的识别准确度仅为97.52%,可以说深度学习技术让计算机人脸识别能力超越人类的识别程度。

人脸识别与其他生物识别方式相比,优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触,而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像,在采集过程中体验感不佳。目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何保证识别率。此外,隐私性和安全性也是值得考虑的问题。 2、3D人脸识别与2D人脸识别数据对比 目前,国内的人脸识别技术已经相对发展成熟,该技术越来越多的被推广到安防领域,延伸出考勤机、门禁机等多种产品,产品系列达20多种类型,可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利 保障、电子商务及安全防务等领域,人脸识别的全面应用时代已经到来。 中游人脸识别技术的进步,是推动下游场景应用拓展的关键所在。目前,人脸识别市场的解决方案主要包括2D识别、3D识别技术。市场上主流的识别方案是采用摄像头的2D方案,但由于人的脸部并非 平坦,因此2D识别在将3D人脸信息平面化投影的过程中存在特征信息损失。3D识别使用三维人脸立体建模方法,可最大程度保留有效 信息,因此3D人脸识别技术的算法比2D算法更合理并拥有更高精度。

浅谈人脸识别技术VS指纹识别技术

浅谈人脸识别技术VS指纹识别技术 1、指纹识别系统适宜的使用单位界定在:人数少、且环境好的单位,比如政府机关,或100人以下且环境好的企事业单位,不然使用起来很勉强和难受。人脸识别技术,不受环境影响。是指基于人的脸部特征信息,通过计算机与生物传感器等高科技手段结合,利用人体固有的生理特性,进行个人身份鉴定的一种生物识别技术。这种技术先对输入的人脸图象或者视频流进行判断,给出每张脸的位置、大小和面部各个主要器官的具体信息。依据这些信息,进一步提取人脸中所蕴涵的身份特征,将其与已知的人脸进行比对,从而识别每个人的身份。 2、指纹识别的民用技术目前还不成熟,真实的识别率在95%以下,也就是说100人中基本上有超过5个人的指纹识别不了,或者要反复识别。与传统的身份鉴定方式相比,人脸识别技术的最大特点就是识别精确度高。人脸识别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、蜡像欺骗识别系统,无法仿冒。此外,人脸识别速度快,不易被察觉。与其他生物识别技术相比,人脸识别属于一种自动识别技术,一秒内可以识别好几次。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要,这会使该识别方法不令人反感。 3、目前的指纹考勤机均采取指纹识别+密码识别相结合的方式,就是因为有较多的不能识别指纹的情况人脸识别技术是基于生物统计学原理来实现的。先通过计算机相关软件对视频里的图像进行人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理,从中提取人像特征点。然后利用生物统计学的原理进行分析,建立数学模型,即人脸特征模板。将已建成的人脸特征模板与被测者的面像进行特征比对,根据分析的结果给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。现在这一技术已得到广泛应用。人脸识别技术的最大特点就是识别精确度高。 4、指纹识别技术目前对于:手指脏了、手指湿了、手指太干、手指脱皮(包括季节性脱皮)、手指破了……等等情况,都不能正常识别。人脸识别技术,非接触式识别。不受环境影响,不受生理影响。更环保更卫生。 5、为什么说指纹识别考勤只适合于小型单位使用呢。指纹识别对于感应卡刷卡的时间要长很多,以一个人站到考勤机前识别指纹到下一个人站过来开始识别作为一个人的识别周期,一般在6-7秒左右,也就是每个人在一次性识别都很正常的情况下,完成考勤签到需要6秒左右,如果100个人哪怕是提前了5分钟到达排着队等候签到,也需要600秒即10分钟左右完成,指纹识别一般为了提高识别率,都要求每个人留不同手指的2-3枚左右的指纹档案存到考勤机里,一枚不能识别时赶紧换用另一枚,这样反复重试才能达到90%左右的识别率。 与传统的身份鉴定方式相比,人脸识别技术的最大特点就是识别精确度高。人脸识别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、蜡像欺骗识别系统,无法仿冒。人脸识别速度快,不易被察觉。与其他生物识别技术相比,人脸识别属于一种自动识别技术,一秒内可以识别好几次。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要。 6、指纹考勤机的关键部位,也是最脆弱部位就是指纹膜,指纹膜时间用的越长,指纹识别率就越低,在没有任何人为刮擦破坏的情况下,一片指纹膜一般在半年以后就越来越多的指纹不能识别或者需要反复识别,解决办法是更换指纹膜,更

(完整)人脸识别技术大总结,推荐文档

人脸识别技术大总结 百度《人脸识别技术大总结》,觉得应该跟大家分享,这里给大家转摘到百度。 篇一:人脸识别技术的主要研究方法、绪论人脸识别是通过分析脸部器官的唯一形状和位置来进行身份鉴别。 人脸识别是一种重要的生物特征识别技术,应用非常广泛。 与其它身份识别方法相比,人脸识别具有直接、友好和方便等特点,因而,人脸识别问题的研究不仅有重要的应用价值,而且在模式识别中具有重要的理论意义,目前人脸识别已成为当前模式识别和人工智能领域的研究热点。 本章将简单介绍几种人脸识别技术的研究方法。 关键词:人脸识别、人脸识别技术的主要研究方法目前在国内和国外研究人脸识别的方法有很多,常用的方法有:基于几何特征的人脸识别方法、基于代数特征的人脸识别方法、基于连接机制的人脸识别方法以及基于三维数据的人脸识别方法。 人脸识别流程图如图.所示:图.人脸识别流程图、基于几何特征的人脸识别方法基于特征的方法是一种自下而上的人脸检测方法,由于人眼可以将人脸在不此研究人员认为有一个潜在的假设:人脸或人脸的部件可能具有在各种条件下都不会改变的特征或属性,如形状、肤色、纹理、边缘信息等。 基于特征的方法的目标就是寻找上述这些不变特征,并利用这些

特征来定位入脸。 这类方法在特定的环境下非常有效且检测速度较高,对人脸姿态、表情、旋转都不敏感。 但是由于人脸部件的提取通常都借助于边缘算子,因此,这类方法对图像质量要求较高,对光照和背景等有较高的要求,因为光照、噪音、阴影都极有可能破坏人脸部件的边缘,从而影响算法的有效性。 模板匹配算法首先需要人作标准模板(固定模板)或将模板先行参数化(可变模板),思想汇报专题然后在检测人脸时,计算输入图像与模板之间的相关值,这个相关值通常都是独立计算脸部轮廓、眼睛、鼻子和嘴各自的匹配程度后得出的综合描述,最后再根据相关值和预先设定的阈值来确定图像中是否存在人脸。 基于可变模板的人脸检测算法比固定模板算法检测效果要好很多,但是它仍不能有效地处理人脸尺度、姿态和形状等方面的变化。 基于外观形状的方法并不对输入图像进行复杂的预处理,也不需要人工的对人脸特征进行分析或是抽取模板,而是通过使用特定的方法(如主成分分析方法()、支持向量机()、神经网络方法()等)对大量的人脸和非人脸样本组成的训练集(一般为了保证训练得到的检测器精度,非人脸样本集的容量要为人脸样本集的两倍以上)进行学习,再将学习而成的模板或者说分类器用于人脸检测。 因此,这也是种自下而上的方法。 这种方法的优点是利用强大的机器学习算法快速稳定地实现了很

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