人脸识别介绍
人脸识别介绍范文
人脸识别介绍范文人脸识别是一种通过计算机技术识别和确认人脸的技术。
它基于人脸的独特特征，如面部轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等，通过采集和分析图像或视频中的人脸信息，进行身份确认或者认证。
人脸识别技术在近年来得到了广泛的应用和发展。
人脸识别技术主要包括图像采集、人脸检测、特征提取和匹配识别四个主要步骤。
首先，图像采集是通过摄像头、红外线摄像头等设备采集到人脸图像。
然后，人脸检测是在采集的图像中识别出人脸的位置和角度。
接下来，特征提取是通过对人脸图像进行分析，提取出人脸的特征信息，如面部轮廓、眼睛、鼻子等。
最后，匹配识别是将提取出的人脸特征与数据库中已有的人脸进行比对，以确认身份或者认证。
人脸识别技术的优点之一是非接触式识别，用户只需在相机的视野范围内，不需要进行任何操作，自动实现识别。
这种无接触的特点使得人脸识别技术在一些需要快速识别大量人员的场景中具有较大的优势，如机场、车站、商场等地的安全检查、通行管理等。
另外，人脸识别技术的准确性也随着技术的迭代上升，现在已经可以达到较高的识别准确率，可以满足大部分实际应用的需求。
人脸识别技术在社会安全领域有广泛的应用。
例如，人脸识别技术可以用于刑侦领域中的追踪犯罪嫌疑人和寻找失踪人口。
通过对摄像头所获取的视频进行人脸识别，可以对犯罪嫌疑人进行准确的追踪和捕获。
此外，人脸识别技术还可以用于边境安全和公共场所的监控。
通过对人脸图像进行实时识别，可以及时发现不法分子或者危险情况，确保社会秩序和公共安全。
此外，人脸识别技术还可以在商业领域发挥重要的作用。
比如，在零售行业，人脸识别技术可以用于顾客的准确识别和个性化推荐服务。
商家可以通过顾客的人脸信息，了解顾客的购买习惯和兴趣爱好，并根据这些信息提供相应的产品推荐和优惠活动，提高顾客的满意度和购买率。
此外，人脸识别技术还可以用于金融领域中的身份认证，提高账户的安全性和用户的便利性。
然而，人脸识别技术也存在一些挑战和争议。
首先，随着人脸识别技术的普及和使用，个人隐私问题变得尤为重要。
人脸识别技术方案
人脸识别技术方案人脸识别技术是一种通过计算机视觉和模式识别等技术，对人脸图像进行分析和比对，从而实现对人脸身份的自动识别与验证的技术。
它具备高效、准确、便捷等特点，在安全、身份认证、门禁控制、人员管理等领域有着广泛的应用。
本文将详细介绍人脸识别技术的工作原理和应用场景，并提出一种人脸识别技术方案。
一、人脸识别技术的工作原理1. 图像采集：人脸识别技术的前提是获取到人脸图像信息。
一般通过摄像头等设备对目标人物进行拍摄，获取到人脸图像。
图像采集需要注意光线、角度等因素的影响，以获得清晰的人脸图像。
2. 图像预处理：获得的人脸图像需要进行预处理，包括去噪、对齐、归一化等步骤。
预处理能够提高图像的质量，减少噪声干扰，使得后续的特征提取和比对更加准确、稳定。
3. 特征提取：在预处理之后，需要从图像中提取人脸的特征。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
这些方法能够将人脸图像转化为特征向量的形式，实现对人脸的定量描述。
4. 特征匹配：将提取到的人脸特征与数据库中的特征进行匹配比对，确定人脸的身份。
匹配算法可以采用欧氏距离、余弦相似度等方法进行计算，找出与输入人脸最相似的特征向量。
5. 判定与识别：根据特征匹配的结果，系统可以判定输入人脸的身份是否与数据库中的数据匹配，从而实现人脸的识别。
如果匹配成功，则可以进行相应的操作，比如门禁开启、身份验证等。
二、人脸识别技术的应用场景1. 安防领域：人脸识别技术可以应用于视频监控系统，实时监测和识别人脸，对可疑人物进行报警，提高安全防范水平。
同时，在边境口岸、机场等地，可以通过人脸识别系统对人员进行快速的识别和监测。
2. 身份认证：通过人脸识别技术，可以对个人身份进行快速准确的验证。
在金融、电子商务等领域，可以用于用户登录、支付验证等环节，提高用户交易的安全性。
3. 出入控制：人脸识别技术可与门禁系统结合，实现对人员进出的控制。
如何进行人脸识别和身份验证
如何进行人脸识别和身份验证人脸识别和身份验证技术已经成为现代生活中不可或缺的一部分。
它们被广泛应用于各个领域，如支付系统、手机解锁、安全通行、追踪犯罪嫌疑人等。
本文将介绍人脸识别和身份验证的基本原理、常见应用以及一些潜在的问题。
一、人脸识别的基本原理人脸识别技术是一种通过对人脸图像进行特征提取和匹配的技术，以识别和验证个体身份。
它的基本过程包括四个步骤：图像获取、人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配。
1.图像获取：通常使用摄像头、相机或其他图像设备来获取人脸图像。
这些图像可以是静态图像或视频流。
2.人脸检测：在图像中检测出人脸的位置。
常见的方法有Haar特征检测、人工神经网络等。
这一步通常涉及到人脸姿势、光照变化和遮挡的问题。
3.人脸特征提取：从人脸图像中提取出具有识别特征的信息。
这些特征通常是人脸的几何和纹理特征，如眼睛的位置、鼻子的形状、嘴巴的轮廓等。
4.人脸匹配：将提取到的人脸特征与数据库中的已知人脸特征进行比对。
比对方法通常是计算两个特征向量之间的相似度或距离。
如果相似度高于一定阈值，则认为匹配成功，否则认为匹配失败。
二、身份验证的基本原理身份验证是一种通过验证个体的身份证明来确定其真实性和合法性的过程。
在人脸识别中，身份验证是指将识别到的人脸与事先已知的身份进行比对，以确认是否匹配。
身份验证的基本过程一般可以分为以下几个步骤：1.注册：用户首先需要在系统中注册自己的人脸信息。
这一步骤包括拍摄人脸照片、提取特征并存储到数据库中。
2.识别：当用户需要进行身份验证时，系统会获取用户当前的人脸图像，并提取特征。
3.比对：系统将提取到的人脸特征与数据库中已注册的人脸特征进行比对。
如果相似度高于事先设定的阈值，则认为是同一人，验证成功。
4.输出结果：系统根据比对结果返回验证成功或验证失败的信息。
三、人脸识别和身份验证的应用人脸识别和身份验证技术已经在各个领域得到广泛应用。
1.支付系统：在支付宝等移动支付平台上，用户可以使用人脸识别进行支付，提高支付的安全性和便利性。
人脸识别技术的应用场景及使用方法详解
人脸识别技术的应用场景及使用方法详解人脸识别技术是一种通过计算机视觉和模式识别技术来识别和验证人脸的技术。
它具有快速、准确、非接触等特点，因此在各个领域都有广泛的应用。
本文将详细介绍人脸识别技术的应用场景以及使用方法。
一、应用场景1. 安全领域：人脸识别技术在安全领域的应用是最为广泛的。
它可以用于身份识别与验证，例如在边境安全控制、机场安检、银行系统中，通过人脸识别来确认身份，提高安全性。
此外，人脸识别还可以用于犯罪侦查，通过与数据库中的犯罪嫌疑人照片比对，协助警方追踪犯罪嫌疑人。
2. 出入管理：人脸识别技术在出入管理方面也有重要的应用。
传统的刷卡或密码方式容易被冒用，而人脸识别技术通过与注册的人脸图像比对，可以实现更加安全的出入管理。
这在企业、学校、公共场所等都有广泛的应用，可以提高出入安全性、减少人力成本。
3. 金融领域：人脸识别技术也在金融领域得到了广泛应用。
例如，可以用于人脸支付，用户无需携带银行卡或手机，通过人脸识别技术即可完成付款。
此外，人脸识别还可以用于ATM机的安全认证，提高提款的安全性。
4. 教育领域：人脸识别技术在教育领域也逐渐得到应用。
例如，可以用于学生考勤系统，通过人脸识别技术可以准确记录学生的出勤情况，提高教学管理效率。
另外，人脸识别还可用于学生监控系统，通过人脸识别来确保学生的安全，避免校园欺凌等问题。
5. 智能家居：人脸识别技术还可以应用于智能家居，例如通过人脸识别来实现智能门锁的自动开关。
家庭成员只需通过人脸识别即可进出门，提高家庭安全性，免去了使用钥匙、刷卡等的麻烦。
二、使用方法1. 数据采集与预处理：首先，需要采集一定数量的人脸图像作为训练样本。
采集时应充分考虑不同人的不同面部表情、角度和光照等因素。
采集的图像需要进行预处理，包括去除噪声、对齐姿态、人脸检测等操作。
2. 特征提取与建模：接下来，需要提取人脸图像中的特征信息。
常用的特征提取方法包括主成分分析(PCA)和局部二值模式(LBP)等。
人脸识别的技术流程
人脸识别的技术流程人脸识别技术是一种通过计算机系统识别和验证人脸特征的技术，它已经广泛应用于安防监控、手机解锁、门禁系统等领域。
人脸识别技术的流程一般包括人脸采集、人脸检测、人脸特征提取、人脸匹配等步骤。
下面就人脸识别技术的流程进行详细介绍。
1. 人脸采集人脸采集是人脸识别技术的第一步，通过摄像头或者其他传感器设备采集到人脸图像或视频。
采集到的人脸图像可能受到光照、角度、表情、遮挡等因素的影响，因此在后续的处理中需要对图像进行预处理和增强。
2. 人脸检测人脸检测是指在采集到的图像或视频中自动识别出人脸所在位置的技术。
这一步通常采用计算机视觉技术，通过检测人脸的轮廓、肤色、特征点等方式来确定人脸的位置和大小。
3. 人脸对齐人脸对齐是在人脸检测的基础上，将检测到的人脸图像进行校正，使其能够对齐标准的正脸位置。
对齐后的人脸图像能够减小不同角度、光照等因素对后续处理的影响。
4. 人脸特征提取人脸特征提取是将经过对齐的人脸图像转换为特征向量的过程。
通常采用的方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、高斯混合模型（GMM）、深度学习等。
这些方法能够提取人脸的关键特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等位置信息以及纹理特征等。
5. 人脸匹配人脸匹配是将提取到的人脸特征向量与数据库中的人脸特征向量进行比对，从而确定输入的人脸属于数据库中的哪一个人。
在人脸匹配过程中，通常使用的方法有欧氏距离、余弦相似度、支持向量机（SVM）等。
根据比对结果，系统可以输出识别的人脸对应的身份信息。
6. 决策与应用在人脸匹配完成后，系统会根据设定的阈值来判断人脸识别的结果。
如果匹配结果符合预设条件，则系统可以进行相应的决策，例如开启门禁、解锁手机、进行报警或者记录识别结果等。
如果匹配结果不符合条件，则可以进行相应的拒绝或者记录。
人脸识别技术的流程包括人脸采集、人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取、人脸匹配和决策与应用这几个基本步骤。
通过这些步骤，人脸识别系统能够实现对人脸图像的快速、准确的识别和验证，为各种安防、生活场景带来了很大的便利和安全保障。
人脸识别方法
人脸识别方法人脸识别是一种通过技术手段对人脸图像进行识别和验证的技术，它在安防监控、手机解锁、人脸支付等领域有着广泛的应用。
目前，人脸识别方法主要包括传统的基于特征的方法和深度学习方法两大类。
传统的基于特征的人脸识别方法主要包括几何特征法、灰度特征法和皮肤特征法。
几何特征法是通过提取人脸图像中的几何特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等位置关系，然后进行匹配和识别。
而灰度特征法则是通过提取人脸图像的灰度特征，如纹理、边缘等信息，进行模式匹配和识别。
皮肤特征法则是通过提取人脸图像中的皮肤颜色特征，进行肤色分割和识别。
这些方法在一定程度上可以实现人脸识别的功能，但是对于光照、表情、姿态等因素的影响较大，识别率不稳定。
深度学习方法是近年来人脸识别领域的研究热点，主要包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等技术。
CNN可以通过多层卷积和池化操作，提取人脸图像中的高级抽象特征，然后进行分类和识别。
RNN则可以对人脸图像序列进行建模和学习，实现对视频中的人脸进行识别和跟踪。
深度学习方法在大规模数据集上训练后，可以取得较高的识别准确率和鲁棒性，对光照、遮挡、姿态等因素具有较强的鲁棒性。
除了以上介绍的方法外，人脸识别还可以结合多模态信息，如结合人脸和声纹、指纹等信息进行融合识别，提高识别的准确率和安全性。
同时，人脸识别方法还可以结合三维信息，如使用三维人脸重建技术，提高对光照、姿态等因素的鲁棒性。
总的来说，人脸识别方法经过多年的发展和研究，已经取得了较大的进展。
传统的基于特征的方法和深度学习方法各有优势，可以根据具体的应用场景选择合适的方法。
未来，随着计算机视觉和模式识别技术的不断发展，人脸识别方法将会更加准确和稳定，为人们的生活带来更多便利和安全保障。
人脸识别技术的原理与应用
人脸识别技术的原理与应用人脸识别技术是指通过使用计算机科学及电子技术，对摄像头或摄像设备拍摄的人脸进行识别的一项技术。
人脸识别技术近年来在安防、金融、教育等行业中得到广泛应用，主要是因为它具有高效、准确、可靠、自动化等诸多优点。
本文将从技术原理和应用两个方面，分别进行介绍。
一、技术原理人脸识别技术的原理主要有两种方式，一种是基于图像处理和分析的方法，另一种是基于人工智能、神经网络等技术。
1.基于图像处理和分析的方法基于图像处理和分析的方法，主要是利用摄像头或摄像设备对场景进行拍摄，然后对拍摄对象的人脸进行图像处理。
1.1特征点法特征点法是将人脸的关键特征点提取出来，进行识别。
当人脸被拍摄之后，会对图像中的关键点进行提取，以此判断出人脸是否匹配。
1.2纹理法纹理法是利用人脸图像的纹理特征来进行识别。
它将特征点和纹理特征结合起来，提高人脸识别的准确率。
1.3三维重建法三维重建法是将人脸图像进行三维模型重建，进行识别。
这种方法对环境要求相对较高，需要较好的光照、环境等条件。
2.基于人工智能、神经网络等技术基于人工智能、神经网络等技术的人脸识别方法则是通过计算机模拟人类的认知过程，使其可以进行人脸识别。
2.1人脸检测人脸检测是指在图像或视频中检测人脸的过程，它是进行人脸识别的第一步。
检测到人脸之后，才能对人脸进行特征提取和识别。
2.2人脸特征提取人脸特征提取是指从人脸图像中提取出具有辨识性的特征，例如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的特征以及图像的纹理、颜色等。
2.3人脸识别人脸识别是利用计算机技术将提取的特征与数据库中的数据进行比对，从而判断人脸是否匹配的过程。
二、应用人脸识别技术的应用范围非常广泛，下面主要介绍一些实际的应用场景。
1.安防领域在安防领域，人脸识别技术被广泛应用。
例如，通过安装摄像头，人脸识别技术可以用于进出口通道的管理、犯罪嫌疑人的追踪等。
2.金融领域在金融领域，人脸识别技术可以用于身份识别、支付等方面。
人脸识别技术介绍
人脸识别技术介绍人脸识别技术是一种基于人脸图像或视频的生物识别技术，通过对人脸的特征进行提取、比对和识别，来辨别身份。
随着计算机视觉和模式识别的不断发展，人脸识别技术在各行各业得到了广泛的应用。
本文将就人脸识别技术的原理、应用和挑战进行介绍。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术主要基于三个步骤：人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配。
1. 人脸检测人脸检测是人脸识别技术的第一步，其目的是在图像或视频中准确地定位和标记出人脸的位置。
常用的人脸检测算法包括Haar级联分类器、卷积神经网络等。
2. 人脸特征提取人脸特征提取是将人脸图像或视频中的关键特征提取出来的过程，以便后续的比对和识别。
常见的人脸特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
3. 人脸匹配人脸匹配是将提取到的人脸特征与已有的人脸数据库进行比对和匹配，以确定其身份。
匹配方法包括欧氏距离、余弦相似度等。
二、人脸识别技术的应用人脸识别技术在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 安全领域人脸识别技术可应用于个人手机、电脑、门禁系统等的解锁和身份认证，以加强安全性。
此外，它还可用于公共场所的视频监控系统，帮助监测和追踪嫌疑人。
2. 金融领域人脸识别技术在金融领域广泛应用于个人银行卡的开户、支付验证、ATM机取款等环节，提高了交易安全性和便利性。
3. 教育领域人脸识别技术可应用于学校考勤系统，实现学生考勤的自动化和准确性，减轻了教师的工作负担。
同时，它还能用于校园安全，及时识别陌生人员或追踪学生动向。
4. 社交娱乐领域人脸识别技术可以应用于人像摄影、手机相册分类以及人脸美颜等领域，提供个性化和便捷的用户体验。
三、人脸识别技术的挑战尽管人脸识别技术有着广泛的应用前景，但在实际应用中仍面临一些挑战。
1. 光照和角度变化光照和角度的变化会影响人脸识别算法的准确性，特别是在复杂的光照环境下，如夜晚或背光情况。
2. 遮挡问题面部遮挡也是人脸识别技术面临的挑战之一，如戴墨镜、口罩等，都会降低人脸的可识别性能。
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五、總結
特徵提取與識別:與剛體不同,人臉是塑性變形體,更適合用 彈性模型來描述。因此,任何基於剛體特性的特徵抽取方法 都很難達到滿意的效果。其次,人臉識別被認為是人類視覺 中獨特的過程,因此對生理學和心理學結合是很有幫助的。 可以預見,在人類視覺和非剛體兩方面的研究成果將有助於 找到抽取和描述人臉特徵的最終解決方案。
每個Haar特徵對應著一個弱分類器，但並不是任何一個Haar特徵都能 較好的描述人臉灰度分佈的某一特點，如何從大量的Haar特徵中挑選 出最優的Haar特徵並製作成分類器用於人臉檢測，這是Adaboost演算 法訓練過程所要解決的關鍵問題。
三、人臉識別的過程-人臉識別的兩個技術環節
2.人臉特徵提取與識別的方法
三、人臉識別的過程-圖像的預處理工作
原始圖像及原始長條圖
長條圖均衡
直方均衡化的圖像及長條圖
長條圖均衡化處理的主要思想是把原始圖像的灰度長條圖從 某個比較集中的灰度區間映射到全部灰度範圍內的均勻分佈 。簡單來說，長條圖均衡化就是將圖像非線性拉伸，重新分 配圖像圖元值，使得一定灰度範圍內的圖元數量基本相同。
三、人臉識別的過程-人臉識別的兩個技術環節
2.人臉特徵提取與識別的方法
支援向量機(SVW)的方法
近年來，支援向量機是統計模式識別領域的一個新熱點，支持向量機 主要解決的是一個兩分類問題，它的基本思想是試圖把一個低維的線 性不可分的問題轉化成一個高維的線性可分的問題。實驗結果表明支 持向量機有較好的識別率。
基於幾何特徵的方法
人臉由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件構成,正因為這些部件的形狀、 大小和結構上的各種差異才使得世界上每個人臉千差萬別,因此對這些 部件的形狀和結構關係的幾何描述,可以做為人臉識別的重要特徵.
三、人臉識別的過程-人臉識別的兩個技術環節
2.人臉特徵提取與識別的方法
基於特徵臉的方法
三、人臉識別的過程-圖像的預處理工作
灰度變化
人臉圖像的灰度分佈是基於灰度圖像進行人臉識別的主要 資訊依據。不同光照條件下所獲得的同一人臉的兩幅圖像 可以說是完全不同的兩幅圖像，這兩幅圖像之間的灰度分 佈差異有可能大於不同人臉之間的灰度分佈的差異，因而 可能會導致識別率的下降。
三、人臉識別的過程-圖像的預處理工作
Low Medium Low
High
Low
一、人臉識別技術概述-常用生物特徵的比較
從表1中，我們可以看出指紋和虹膜生物特徵識別技術各個方 面都比較好，與指紋、虹膜相比，它們的穩定性包括性能都 比較好，但指紋、虹膜識別技術需要被識別者在設備前停留 、觸摸，而人臉識別只要人經過攝像頭，攝像頭就會將人臉 拍攝下來，這種識別方式適合在公共場合、特別是人群聚集 處使用。
平滑處理
人臉圖像邊緣也是人臉識別中的重要資訊，它是基於局部特徵的 人臉檢測與識別方法的重要依據。基於局部特徵的人臉檢測和識 別方法是依賴於眼睛、嘴等人臉器官的幾何結構特徵的提取，但 是人臉圖像的邊緣資訊對光照的反應很敏感。特別是光照角度發 生變化時，人臉表面紋理被陰影遮蔽，無法檢測到較完整的人臉 邊緣，從而導致識別的錯誤 。
三、人臉識別的過程-人臉識別的兩個技術環節
人臉檢測與定位 特徵提取與人臉識別
图像或 图像序列
人脸的检测与 定位
特征提取与 识别
名字
圖1人臉識別關鍵技術
三、人臉識別的過程-人臉識別的兩個技術環節
1.人臉檢測與定位
人臉識別的第一步就是要從原始的圖像提取我們感興趣的 區域。現在我們獲取原始圖像的管道主要有，導入原始的 圖像或者從視頻流中獲取。
人臉識別介紹
目錄
一、人臉識別技術概述 二、人臉識別的應用 三、人臉識別的過程
1、大致步驟 2、圖像與處理工作 3、人臉識別的兩個技術環節
四、人臉識別中的關鍵問題 五、總結
一、人臉識別技術概述
作為生物特徵識別領域中一種基於生理特徵的識別技術， 人臉識別技術是通過有攝像頭的終端設備拍攝人的行為圖 像，通過人臉檢測演算法，從原始的行為圖像中得到人臉 區域，用特徵提取演算法提取人臉的特徵，並根據這些特 徵確認身份的一種技術。
與傳統的身份鑒定手段相比，基於人臉生物特徵資訊的身份 鑒定技術具有以下優點： ①用戶易接受：簡單易用，對用戶無特殊要求。 ②防偽性能好：不易偽造或被盜。 ③“隨身攜帶”：不用擔心遺漏或丟失，隨時隨地可用。
二、人臉識別的應用
• 人臉識別系統在金融、證券、社保、公安、軍隊 及其他需要安全認證的行業和部門有著廣泛的應 用
它根據一組人臉訓練圖像構造主元子空間,由於主元具有臉的形狀,也 稱為特徵臉。識別時將測試圖像投影到主元子空間上,得到一組投影係 數,和各個已知人的人臉圖像比較進行識別。 特徵臉方法是一種簡單、快速、實用的基於變換係數特徵的演算法,但 由於它在本質上依賴於訓練集和測試集圖像的灰度相關性,而且要求測 試圖像與訓練集比較像,所以它有著很大的局限性。
一、人臉識別技術概述-生物特徵識別
人臉
臉部熱量圖
指紋
手形 手部血管分佈
虹膜
視網膜
簽名
語音
一、人臉識別技術概述-常用生物特徵的比較
生物特徵 普遍性
人臉
High
獨特性 Low
穩定性
可採集 性
Medium High
性能 Low
接受程 度
防欺騙性
High
Low
指紋 Medium High
High Medium High Medium High
三、人臉識別的過程-人臉識別的兩個技術環節
1.人臉檢測與定位
基於知識建模的人臉檢測方法
(1)器官分佈規則:雖然人臉在外觀上變化很大,但遵循一些幾乎是普遍 適用的規則,如五官的空間位置分佈大致符合“三庭五眼”等。 (2)輪廓規則:人臉的輪廓可以簡單地看成一個近似橢圓,而人臉檢測可 以通過橢圓檢測來完成。 (3)顏色、紋理規則:同民族人的面部膚色在顏色空間中的分佈相對比 較集中,顏色資訊在一定程度上可以將人臉同大部分背景區分開來。 (4)運動規則:通常相對背景人總是在運動的,利用運動資訊可以簡單有 效的將人從任意複雜背景中分割出來。其中包括利用眨眼、說話等方 法的活體人臉檢測方法。 (5)對稱性:人臉具有一定的軸對稱性,各器官也具有一定的對稱性。
三、人臉識別的過程-人臉識別的兩個技術環節
1.人臉檢測與定位
Adaboost是一種反覆運算演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓 練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一 個更強的最終分類器(強分類器)。其演算法本身是通過改變資料分佈 來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上 次的總體分類的準確率，來確定每個樣本的權值。將修改過權值的新 資料集送給下層分類器進行訓練，最後將每次訓練得到的分類器最後 融合起來，作為最後的決策分類器。
二、人臉識別的應用-Example
門禁系統： 受安全保護的地區可以通過人臉識 別辨識試圖進入者的身份，高檔社 區的門禁系統以及家庭安保系統。
網路應用： 利用人臉識別系統確認信用卡網 路支付，以防止盜用信用卡等。
三、人臉識別的過程-大致步驟
自動人臉識別技術基本框圖
三、人臉識別的過程-大致步驟
登記過程
11
三、人臉識別的過程-大致步驟
一對一的驗證過程
三、人臉識別的過程-大致步驟
一對多的辨別過程
13
三、人臉識別的過程-圖像的預處理工作
光線補償
光照變化主要表現為強度變化和角度變化。光照強度變化 會導致極端光照情況的出現(如暗光、高光等現象的出現) ；而光照角度變化會產生不同程度的表面明暗區，光照暗 區會遮蓋人臉本身的紋理資訊。這兩種光照變化都會對人 臉圖像的整體灰度分佈、對人臉圖像的邊緣資訊和人臉的 彩色圖像的色度空間產生很大的影響。
三、人臉識別的過程-人臉識別的兩個技術環節
2.人臉特徵提取與識別的方法
局部特徵方法
主元子空間的表示是緊湊的,特徵維數大大降低,但它是非局部化的,其 核函數的支集擴展在整個座標空間中,同時它是非拓撲的,某個軸投影 後臨近的點與原圖像空間中點的臨近性沒有任何關係,而局部性和拓撲 性對模式分析和分割是理想的特性,似乎這更符合神經資訊處理的機制 ,因此尋找具有這種特性的表達十分重要.這種方法構成FaceIt人臉識別 軟體的基礎。
另外,無論對於檢測定位還是識別,如何將能夠獲得的各種 資訊最大限度、有機地集成起來加以利用,這是一個具有普 遍意義的課題,而且也是有效提高人臉識別系統效率的手段 。
Thank You
手形 Medium Medium Medium High Medium Medium Medium
虹膜
High
High
High Medium High
Low
High
視網膜 High
High Medium Low
High
Low
High
簽名
Low
Low
Low
High
Low
High
Low
聲音 Medium Low
三、人臉識別的過程-人臉識別的兩個技術環節
1.人臉檢測與定位
基於統計的人臉檢測方法
(1)事例學習：將人臉檢測視為區分非人臉樣本與人臉樣本的兩類模式 分類問題,通過對人臉樣本集和非人臉樣本集進行學習以產生分類器. 目前國際上普遍採用人工神經網路。 (2)子空間方法：在人臉識別中利用的是主元子空間(特徵臉) ,而人臉檢 測利用的是次元子空間(特徵臉空間的補空間)。用待檢測區域在次元 子空間上的投影能量,也即待檢測區域到特徵臉子空間的距離做為檢測 統計量,距離越小,表明越像人臉。子空間方法的特點在於簡便易行,但 由於沒有利用反例樣本資訊,對與人臉類似的物體辨別能力不足。 (3)空間匹配濾波器方法：包括各種範本匹配方法、合成辨別函數方法 等。