人脸识别技术研究进展
人脸识别工作情况汇报
人脸识别工作情况汇报一、背景介绍随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用。
与传统的身份证、指纹识别等身份验证方式相比，人脸识别具有识别速度快、准确率高、使用方便等优势，因此在社会生活、商业领域和公共安全等方面都得到了广泛的应用。
本报告将对公司人脸识别工作情况进行汇报，以便于总结经验，改进工作，提高工作效率。
二、工作内容及进展情况1.技术研究和开发公司人脸识别项目组一直致力于人脸识别技术的研究和开发工作，主要包括人脸检测、人脸特征提取、人脸匹配等方面的工作。
近期，我们在人脸识别算法上取得了一定的进展，针对不同光照、姿态、表情等情况下的人脸识别问题进行了探索和研究，并且在某一特定领域的应用得到了一定的成果。
2.产品应用及优化在人脸识别产品方面，我们不断优化产品的功能和性能，完善了人脸识别系统的用户体验，提高了系统的稳定性和准确性。
经过一系列的应用测试，我们不断对产品进行调整和优化，并取得了良好的效果。
同时，我们也在不断探索人脸识别技术在各个领域的应用，积极开发适用于不同行业的解决方案。
3.业务拓展及合作在业务拓展方面，我们积极与各行各业的客户进行合作，提供定制化的人脸识别解决方案。
同时，我们也不断寻求国内外合作伙伴，积极开展技术合作和产品推广，为公司提供更广阔的市场空间。
我们在国内外举办了多次技术交流和合作会议，扩大了公司在人脸识别领域的影响力。
4.客户服务及售后为了让客户更好地使用我们的产品，我们专门成立了客户服务团队，致力于为客户提供专业的售前咨询和售后服务。
我们以客户满意度为中心，积极优化客户服务流程，提供高质量的服务，不断提高客户满意度，增强公司的市场竞争力。
5.团队建设及人才培养公司人脸识别项目组一直注重团队建设及人才培养，努力提高团队整体素质和业务水平。
通过举办内部培训、技术交流等活动，不断提高团队成员的专业技能，增强团队的凝聚力和战斗力。
同时，我们也积极引进国内外优秀的人才，加强技术团队的建设，提高公司的技术创新能力。
利用神经网络进行人脸识别技术研究
利用神经网络进行人脸识别技术研究一、背景介绍近年来，随着信息技术的迅速发展，人工智能开始崭露头角，人脸识别技术应运而生。
人脸识别技术是一种以数字图像的处理和模式识别为基础的高科技技术，其应用领域非常广泛，例如安防监控、门禁管理、身份认证等。
其中，利用神经网络进行的人脸识别技术更是成为当前领域的研究热点。
二、神经网络及其应用神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，其拥有自我训练的能力，能够从大量的数据中学习并进行预测。
近年来，神经网络的应用得到了广泛关注，已经成为了许多领域中不可或缺的工具。
在人脸识别技术中，神经网络常被用来构建特征提取模型和分类模型。
特征提取模型的目的是提取人脸图像中的关键特征，例如面部特征、眼睛、嘴巴等。
分类模型的目的是将提取的特征归类为某个人，从而实现人脸识别的功能。
三、基于神经网络的人脸识别技术研究基于神经网络的人脸识别技术已经得到了广泛的研究和应用。
这里我们将介绍其中几种重要的技术。
1、卷积神经网络卷积神经网络是一种特殊的神经网络，其能够有效地提取图像特征。
在人脸识别中，卷积神经网络可以用于对人脸图像进行特征提取，从而得到更好的分类结果。
2、深度学习深度学习是对神经网络模型的高度抽象和优化，通过构建深层次的网络结构进行特征提取。
在人脸识别中，深度学习能够更加准确地提取人脸图像中的特征，从而得到更好的分类结果。
3、多模态融合多模态融合是指利用多种不同类型的信息进行分类。
在人脸识别中，可以利用图像、音频和视频等多种不同类型的信息进行分类，从而提高人脸识别的准确度和稳定性。
四、研究进展及应用前景基于神经网络的人脸识别技术在近年来有了很大的进展，其研究已经深入到特征提取、分类模型和多模态融合等不同方面。
随着技术的不断发展，其应用前景也将逐渐扩展到更多的领域，例如智能家居、自动售货机、自助服务等。
总的来说，基于神经网络的人脸识别技术极大地提高了人们对安全性和隐私的保护。
我们可以期待这项技术在未来的应用中发挥更多的作用。
基于人工智能的人脸识别技术研究及应用
基于人工智能的人脸识别技术研究及应用前言随着科技的发展，越来越多的人工智能技术被广泛应用于各个领域中。
其中，人脸识别技术是一项热门的应用之一。
它的重要性在于，它可以为许多日常生活和工作场景提供便利。
本文将介绍基于人工智能的人脸识别技术的研究进展和应用。
一、人脸识别技术的介绍人脸识别技术是一种基于人工智能的模式识别技术，它旨在将人脸中的主要特征提取出来并进行识别。
在实际应用中，人脸识别技术可以用于识别和验证人员身份、智能监控、刑侦和安全防范等方面。
二、人脸识别技术的研究进展1. 人脸识别技术的发展历程人脸识别技术的发展历程可以追溯到上个世纪50年代，并在1988年开始被商业化。
随着计算机处理速度的提高和机器学习算法的不断改进，人脸识别技术已经取得了重大进展。
2. 人脸识别技术的主要算法目前，人脸识别技术主要采用的算法包括人工神经网络算法、决策树算法和支持向量机算法等。
其中，深度学习算法是目前最火热的一种算法。
它可以处理大量复杂的数据，并通过多层神经网络对数据进行分类和识别。
3. 人脸识别技术的关键技术在实际应用中，人脸识别技术需要面对许多技术难题，如光照、姿态、表情、年龄、人种等方面的干扰。
因此，如何解决这些技术问题，成为了人脸识别技术研究的关键之一。
现在，许多新型的人脸识别技术正在被开发出来，以解决这些问题。
三、人脸识别技术的应用1. 人脸识别技术在安防领域中的应用人脸识别技术已经被广泛应用于安防领域中，如智能门禁、刑侦和巡逻等。
使用人脸识别技术可以使安全检查更加高效和准确，同时也可以防止身份欺骗和非法入侵。
2. 人脸识别技术在社会生活中的应用人脸识别技术不仅可以被应用于安防领域，还可以被应用于社会生活中。
比如，在人脸支付、出入校园和自动签到等方面。
这种技术可以给社会生活带来重大的便利和效率提高。
3. 人脸识别技术在医疗领域中的应用人脸识别技术还可以被应用于医疗领域中，如在病人识别、个性化治疗和健康评估等方面。
基于深度学习的人脸识别研究
基于深度学习的人脸识别研究人脸识别技术在当今社会得到了广泛的应用和关注。
随着深度学习技术的发展，人脸识别系统的性能和准确率得到了极大的提升。
本文将介绍人脸识别的原理、深度学习的应用以及当前研究的进展。
一、人脸识别的原理人脸识别是一种通过图像或视频中人脸的特征进行身份认证的技术。
它可以分为两个主要步骤：人脸检测和人脸特征提取。
1. 人脸检测：人脸检测是指在一副图像或视频中找到人脸的位置。
常用的方法包括基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征等）和基于深度学习的方法（如卷积神经网络）。
2. 人脸特征提取：人脸特征提取是指从检测到的人脸中提取出有用的信息以进行身份认证。
其中最常用的方法是使用深度学习技术，例如使用卷积神经网络（CNN）可以学习到高级的面部特征。
二、深度学习在人脸识别中的应用深度学习在人脸识别领域的应用主要体现在两方面：人脸检测和人脸特征提取。
1. 深度学习在人脸检测中的应用：传统的人脸检测方法通常需要手工设计特征，而深度学习方法通过学习海量的数据，可以自动学习到更高级别的特征。
例如，基于卷积神经网络的人脸检测算法可以通过训练大量的人脸图像，自动学习到人脸的特征，并在测试阶段准确地检测到人脸。
2. 深度学习在人脸特征提取中的应用：深度学习可以学习到更加鲁棒和区分性的特征表达，从而提高人脸识别系统的准确率。
一种常用的深度学习模型是基于卷积神经网络的人脸特征提取算法。
这些算法可以学习到人脸的局部和整体特征，并将其映射为低维的特征向量。
通过计算这些特征向量的相似度，可以进行人脸的比对和识别。
三、当前研究的进展当前，人脸识别领域的研究集中在以下几个方面：1. 大规模数据集的应用：采集和标注大规模的人脸数据集对于深度学习模型的训练至关重要。
研究人员正在开展大规模的数据集收集工作，以提升人脸识别系统的性能。
2. 人脸生成和对抗训练：通过生成对抗网络（GAN）等技术，研究人员可以生成具有逼真度的虚假人脸图像，用于增强训练数据的多样性和鲁棒性。
基于深度学习的人脸识别与表情识别技术研究
基于深度学习的人脸识别与表情识别技术研究人脸识别与表情识别技术是目前计算机视觉领域的重要研究内容之一。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人脸识别与表情识别技术也取得了显著的进展。
本文将重点探讨深度学习在人脸识别和表情识别方面的应用和研究现状。
一、深度学习在人脸识别方面的应用人脸识别是一种通过对人脸图像进行处理和分析，识别出其中的个体身份信息的技术。
深度学习在人脸识别方面的应用主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸识别三个方面。
1. 人脸检测人脸检测是人脸识别的第一步，其主要目标是在图像中准确地找到人脸的位置。
传统的人脸检测方法通常是基于图像特征和机器学习算法，但其准确率和鲁棒性都有一定的局限性。
而基于深度学习的人脸检测技术通过使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）进行特征学习和分类，能够显著提高人脸检测的准确率和鲁棒性。
2. 人脸特征提取人脸特征提取是指从检测到的人脸图像中提取出能够表征个体身份信息的特征向量。
在过去的几年中，基于深度学习的方法逐渐取代了传统的特征提取算法，如局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）和主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）。
深度学习方法如卷积神经网络（CNN）和人脸识别网络（FaceNet）能够提取出更加鲁棒和具有判别性的人脸特征。
3. 人脸识别人脸识别是将得到的人脸特征向量与已知的人脸数据库进行比对，以实现个体身份的识别。
深度学习在人脸识别方面的最大贡献之一就是利用深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）进行人脸识别。
例如，著名的深度学习模型Siamese网络通过将两张人脸图像通过卷积神经网络进行编码，然后通过判断两个编码向量之间的距离来判断是否为同一个人。
二、深度学习在表情识别方面的应用表情识别是一种通过对人脸图像中的表情信息进行分析和识别，推测出人物的情感状态的技术。
强化学习在人脸识别中的探索与利用
强化学习在人脸识别中的探索与利用人脸识别技术在当今社会中扮演着重要的角色，被广泛应用于安全监控、身份认证、社交媒体等领域。
然而，由于人脸图像的复杂性和多变性，传统的人脸识别算法在面对复杂场景和变化环境时往往表现不佳。
为了提高人脸识别系统的性能，研究者们开始将强化学习应用于该领域，并取得了一系列重要进展。
本文将探讨强化学习在人脸识别中的应用，并讨论其研究现状、挑战和未来发展方向。
一、强化学习在人脸识别中的应用1.1 个体特征提取与表示学习个体特征提取是人脸识别系统中最关键的环节之一。
传统方法主要依赖于手工设计特征提取算法，但这种方法需要大量专业知识和经验，并且对不同场景和环境缺乏泛化能力。
为了解决这一问题，研究者们开始利用强化学习来学习个体特征的表示。
通过构建一个强化学习模型，系统可以根据反馈信号来自动调整特征提取器的参数，从而提高人脸识别系统的性能。
1.2 动态人脸识别与追踪传统的人脸识别系统通常是基于静态图像进行识别，而在实际应用中，人脸图像往往是动态变化的。
为了解决动态人脸识别问题，研究者们开始利用强化学习来实现动态追踪和识别。
通过建立一个强化学习模型，系统可以根据当前状态和环境来决策下一步应该采取的行动，并根据反馈信号进行调整和优化。
1.3 多模态信息融合传统的人脸识别系统通常只利用了单一模态（如图像）信息进行特征提取和匹配。
然而，在实际应用中，多模态信息（如声音、姿势等）可以提供更多有价值的信息，并能够提高人脸识别系统的性能。
为了利用多模态信息进行人脸识别，在研究者们开始利用强化学习来实现多模态信息的融合。
通过构建一个强化学习模型，系统可以根据不同模态信息的权重来自动调整特征提取器的参数，从而提高人脸识别系统的性能。
二、强化学习在人脸识别中的研究现状2.1 强化学习在个体特征提取中的应用近年来，研究者们提出了一系列基于强化学习的个体特征提取方法。
例如，一种基于深度强化学习的方法通过构建一个深度神经网络来自动学习个体特征表示。
基于图像识别的人脸识别技术研究
基于图像识别的人脸识别技术研究人脸识别技术是近年来计算机科学领域中非常热门的话题，其可以应用于安保领域、人机交互领域、计算机视觉领域等多个领域。
而基于图像识别的人脸识别技术作为其中的一种，由于其灵敏度高、准确度高等特点得到了人们的广泛应用和研究。
一、人脸识别技术基础1.1 人脸图像采集为了让计算机对人脸进行识别，首先需要采集人脸图像。
常见的采集手段有摄像头、照相机等。
在采集人脸图像的同时，需要注意图像的质量，光照的均匀性、角度等各种因素都会影响人脸识别技术的准确性。
1.2 人脸检测人脸检测是人脸识别技术中非常重要的一环。
简单来说，就是从一张图片中找出脸部区域。
这个问题在计算机视觉中被称为目标检测问题。
常见的人脸检测算法有Haar特征分类器、Viola-Jones算法等。
1.3 人脸关键点定位人脸关键点定位是指定位出人脸的各个特征点，比如眼睛、鼻子、嘴巴等等。
关键点的定位对于后续的特征提取非常重要。
常见的算法有基于模板匹配的算法、基于深度学习的算法等。
1.4 人脸特征提取人脸特征提取是指从采集到的人脸图像中提取能够反映人脸特征的信息。
常见的算法有主成分分析法、线性判别分析法、局部二值模式算子法等。
1.5 人脸识别人脸识别是指根据图像识别技术提取到的人脸特征对人脸进行鉴别的过程。
常见的算法有基于最近邻算法的人脸识别、基于支持向量机的人脸识别等。
二、基于图像识别的人脸识别技术研究进展2.1 基于深度学习的人脸识别技术近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的人脸识别技术也不断取得了突破性进展。
深度学习模型能够学习到更为抽象的特征，从而极大地提高了人脸识别的准确性和鲁棒性。
常见的基于深度学习的人脸识别算法有DeepFace、FaceNet、OpenFace等。
2.2 基于模型的人脸识别技术基于模型的人脸识别技术是指通过构建人脸识别模型，对已知的人脸样本进行训练，从而实现对新的未知人脸的识别。
常见的基于模型的人脸识别算法有局部Gabor二值模式算法、自适应特征融合方法等。
智能家居中的人脸识别与身份验证技术研究
智能家居中的人脸识别与身份验证技术研究智能家居是指通过各种智能设备和物联网技术实现对家居环境的智能化管理和控制。
近年来，智能家居市场呈现蓬勃发展的态势，人们对于智能家居产品的需求也不断增加。
而在智能家居的核心技术中，人脸识别与身份验证技术扮演着至关重要的角色。
本文将对智能家居中的人脸识别与身份验证技术进行深入研究，并探讨其应用前景与挑战。
1. 人脸识别技术在智能家居中的应用人脸识别技术是通过对人脸图像的采集、处理和分析，从而识别和验证人的身份。
它具有独特的优势，如高精度、非接触式等。
在智能家居中，人脸识别技术可以广泛应用于以下方面：1.1 安全防护通过在智能家居设备中集成人脸识别技术，可以实现居民的身份验证和权限管理。
例如，在家庭智能锁中添加人脸识别功能，只有经过验证的用户才能解锁门禁，提高了家庭的安全性。
1.2 个性化服务智能家居设备可以通过人脸识别技术识别居民的身份，根据不同用户的喜好和习惯提供个性化的服务。
例如，智能音箱可以根据用户的身份调整音乐播放列表或提供个性化的语音助手服务。
1.3 情感交互人脸识别技术还可以帮助智能家居设备实现情感交互。
通过识别面部表情，智能家居设备可以获取用户的情感状态，从而根据用户的情感变化调整环境氛围和提供相应的服务。
2. 智能家居中人脸识别技术的研究进展随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，智能家居中的人脸识别技术也在不断突破和创新。
以下是一些人脸识别技术的研究进展：2.1 深度学习算法深度学习算法在人脸识别领域取得了显著的突破。
通过构建深度神经网络模型，可以实现对人脸的高效准确识别。
在智能家居中，智能摄像头配备深度学习算法可以更好地应对光照变化和面部表情等复杂情况。
2.2 三维人脸识别技术传统的二维人脸识别技术存在着光照、角度等限制，而三维人脸识别技术可以通过对人脸进行三维建模，解决这些问题。
智能家居中采用三维人脸识别技术可以提高人脸识别的准确性和稳定性。
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不变特征：比如彩色信息、纹理分布等 样本学习 (多数为Appearance-based )
– 将人脸检测视为人脸样本与非人脸样本两类分类问题，通 过对人脸 样本集和非人脸样本集的学习产生分类器 – 比如SVM，NN，再比如目前非常热门的Boosting方法
面部特征提取的主要方法 ( Face Alignment)
人机交互(HCI) 人脸图像编码/压缩 表情分析，情感计算 人脸动画 face animation 人脸属性分类
– 种族、性别、年龄
Attractiveness判别
Part I ：人脸识别研究概述
我们为什么对人脸识别感兴趣？
为什么要做人脸识别？
多学科领域的挑战性难题
– – – – 模式识别：最典型、最困难的模式识别问题 人工智能：人类智能的基本体现 计算机视觉：实现人眼的功能 下一代人机交互
输入视频、数字图像文 件、扫描仪照片输入 声明的用 户身份 输入视频、 数字图像文 件、扫描仪照片输入 人脸检测与跟踪 人脸检测与跟踪
面部特征提取
面部特征提取
生成人脸模型
生成人脸模型
与库存所有已知 人脸模型比对
库存人脸 模型
与声称用户模型 比对
相似性排序
同一性判断
输入图片中人 脸的身份信息 识别系统流程
人脸检测的主要方法
人脸规则
– 人脸模式的变化满足一定的规律，所以可以归纳描述人脸特征的规 则，如灰度分布、比例关系、纹理信息等
模板匹配
– 固定模板，采用不同的匹配测度，将目标图象与标准模板相匹配。 通过阈值判定是否存在人脸 – 变形模板 模板中包含一些非固定的构件。采用参数化的曲线模型描 述模板， 用来逼近人脸图象的某些构件，如眼睛、鼻子和嘴唇等。 检测时利用这些曲线进行“弹性”匹配
人脸识别与其他生物特征识别 的比较
生物特征识别：未来的身份验证方法！
– 指纹、人脸、虹膜、掌纹、视网膜、红外温谱 – 笔迹、步态、声纹
人脸识别的优点
– 可以隐蔽操作，特别适用于安全问题、罪犯监控与抓逃应用 ，这是其他生物特征识别技术不能替代的 – 非接触式采集，没有侵犯性，容易接受 – 方便、快捷、强大的事后追踪能力（普通人并不具备指纹、 虹膜、视网膜判别能力） – 更符合我们人类的识别习惯，可交互性强，一般人就可以进 行评判 – 设备成本较低（摄像头可望很快成为标准外设）
From the same person? Yes? No? …
没有你想象的那么简单！
How many individuals in this picture?
Part I ：人脸识别研究概述
人脸识别的基本原理及其计 算模型探讨
图像生成过程
照相机成像原理
– 光源发出的光照射到物体上，物体表面点反 射这些光线，经过小孔/透镜直线传播到胶 片上 – 光强不同，反映为胶片的腐蚀程度
– 信息安全
– 家庭娱乐
– 特别值得关注：奥运安全
应用模式
典型具体应用
出入境管理
特点说明
过滤敏感人物（间谍、恐怖分子等）
应用领域
嫌疑人照片比对
公安系统用于确定犯罪嫌疑人身份
敏感人物智能监控
网上追逃 身份识 别 会议代表身份识别 关键场所视频监控 家政服务机器人 自动系统登陆 智能Agent 真实感虚拟游戏
– PMT（光电增倍管）：通常只应用在医学影像等高级设备上 – CCD（电荷耦合器）：贝尔实验室在1969年发明，体积小巧 ，价格适中，感光能力优秀(比PMT稍差) – CMOS(互补金属氧化物半导体)：目前低价数码相机和摄像头 广泛采用的感光器，最大的好处就是便宜，但是感光效果比 较差
数字图象是什么？
基于3D形变模型的方法
典型方法简介
基于几何特征的人脸识别方法 基于模板匹配的人脸识别方法 可变形模板方法 Eigenface Fisherface, subspace LDA 双子空间贝叶斯判别方法 AdaBoost-based face detection Elastic Graph Matching ASM/AAM 3D Morphable-Model
人脸检测 面部特征定位 人脸识别/确认
问题分解
图像获取 人脸检测/跟踪 面部特征点定位 人脸特征建模 特征比对
– 计算人脸模型之间的相似度 – 排序输出
人脸识别技术性能评价方法
对识别问题
– 首选识别率
相似度最大的人脸是正确的比率
正确识别结果在前n候选中的比率
– 累积识别率曲线
基本元素：像素
– 在数字图像中，每个像素对应1个或者多个数值， 反映场景中相应点反射到相机中光的强度（能量） – 可见光波长范围内：三原色
图像：
– 反映反射光的强度 – 一个2D数据矩阵I(x,y) – (r, g, b) = (58, 83, 147)
r gbr gb… r gb r gb.
基于几何特征的例子
建模：用面部关键特征的相对位置、大 小、形状、面积等参数来描述人脸 人脸图像f特征向量v v = (x1, x2,…, xn) 对所有已知人脸提取同样描述的几何特 征 D={v1, v2,.., vp} 待识别的人脸f提取的几何特征为vf 计算vf与D中所有vi的相似度s(vf,vi)(比如 欧式距离、cosine(.)等)，进行排序 根据相似度最大的已知人脸的身份即可 判断待识别人脸的身份信息
让计算机不再“熟视无睹” 让计算机具有人类的情感
广泛的应用前景… 人脸识别相比其他生物特征识别的优势…
人脸识别的应用前景
– 国家公共安全
敏感人物智能监控、罪犯抓逃与比对、 门禁、出入境管理 电子商务、电子政务、 社会保险、信息系统 金融领域的持卡人身份验证 智能考勤系统 真实感游戏、虚拟社区 智能玩具、家政服务机器人 敏感人物监控、各类门禁 代表身份认证
基于模板匹配的例子
建模
– 2D 灰度矩阵，按行向量化为1D向量 – 所有图像均表示为这样的向量
识别
– 计算输入图像的向量与已知人脸库中 所有向量的相似度，排序即可给出识 别结果
主要的人脸识别方法综述
主要的人脸识别方法综述
广义的人脸识别包括
– 人脸检测主要方法 – 面部特征提取(Face Alignment) – 人脸识别/确认
人脸建模
理想状态下，应该利用：
– 3D shape的不同 – 皮肤表面点的反射系数属性的不同 – 但是，从2D图像恢复上述信息是病态问题
目前算法主要应用
– – – – – 2D 结构信息——基于几何结构的人脸特征 2D 图像灰度数据矩阵的特征——比如模板匹配 2D 图像灰度数据矩阵的变换特征——比如Gabor, DCT, FFT… 2D 图像灰度高维数据的低维子空间分布——子空间、流形等 出现了少量利用3D信息进行识别的方法
统计学习
– Eigenface – SVM, Boosting, NN, Bayesian等等
人脸识别的典型方法
基于几何特征的方法 模板匹配、可变形模板 基于神经网络的方法 弹性图匹配的方法 基于HMM的方法 基于统计模型的方法
– – – – Eigenface, Fisherface, subspace LDA等等 统计形状模型、统计纹理模型 双子空间贝叶斯判别方法 基于局部特征分析的方法（LFA）
光反射基本模型
光反射模型
– 比如Lambert反射模型（漫反射模型）
K为物体表面点漫反射系数 L为入射光强度
I K L cos( )
为光源方向与表面法向的夹角
数码摄像设备光强感知方法
光纤传播方式与传统相机相同，只是感光设备不同 数字图像传感器的工作原理：用感光原件感光，光信 号转化为电信号，通过放大器传送到相机的DSP芯片 计算，目前有三种主流感光原件：
安全可靠的授权
国家安全 公共安全
人机交互
公共安全 教育 公共安全 信息安全 企业应用 金融安全 金融安全 信息安全 公共安全 人机交互
准考证查验 机要部门物理门禁 机要信息系统门禁 身份验 证 面像考勤系统 金融用户身份验证 电子商务身份验证
智能卡
会议代表身份验证 屏幕保护程序
防止非法人员进入会场带来危险因素 方便快捷的允许合法用户打开屏保
人脸识别的不足
– 安全性低，识别性能受外界条件的影响非常大
生物特征识别技术(Biometrics)
技术挑战
影响人脸图像表观的因素 人与摄像设备的位置关系（距离角度等） 光照环境条件 摄像设备 图像存储质量 年龄变化 意外损伤 饰物（眼镜帽子等） 化妆、整容 精神状态 健康状况 面部毛发(头发，胡须)
模式识别典型应用案例 —人脸识别技术研究进展
提纲
Part I ：人脸识别研究概述
– – – – 是什么：问题描述、基本概念、涉及学科领域 为什么：要做人脸识别？ 怎么做：人脸识别原理及主要技术方法简介 相关知识、背景材料
国际知名研究机构/人员 主要商业系统及其技术特点 主要人脸数据库、性能评测体系
护照、身份证、驾照等各类证件查验
监控敏感人物（间谍、恐怖分子等）
在PDA等移动终端上进行现场比对 防止非法人员进入会场带来危险因素 如银行大厅，预警可能的不安全因素 能够识别家庭成员的智能机器人 自动识别用户身份，提供个性化界面 自动识别用户身份，提供个性化界面 提供真实感的人物面像，增加交互性 海关、港口、机要部门等查验持证人的身份是否合 法 防止替考问题 避免钥匙和密码被窃取造成失窃 避免单纯的密码被窃取造成信息被窃 方便，快捷，杜绝代考勤问题 避免单纯的密码被窃取造成财产损失 安全可靠的身份验证手段