人脸识别系统技术原理有哪些
要是说到人脸识别系统，大部分人多少都知道一点，但是相比于专业人员，了解就显得很浅显了。接下来，我们就技术原理方面的知识点为例，来为大家普及一下相关信息吧。
人脸识别技术包含三个部分：
(1)人脸检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
①参考模板法首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；
②人脸规则法由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
③样品学习法这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
④肤色模型法这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测；
⑤特征子脸法这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检
测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
(2)人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
(3)人脸比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：
①特征向量法该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
看到这里，大家对于人脸识别系统的具体技术原理有了一个简单的了解了吧，在未来其势必会在我们生活中占据重要地位，大家可以提前了解。
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人脸识别系统
人脸识别解决方案 浙江大华技术股份 有限公司 解决方案部大华人脸识别解决方案
目录 1 人脸识别技术 (3) 2 人脸识别解决方案 (4) 3 第二章. 方案概述 (5) 3.1 项目概况 (5) —
1人脸识别技术 随着平安城市基础建设的不断完善和加强前端摄像机采集到的数据呈现一种爆炸式的增长。对于公安行业来说数据总量不断充实的情况下如何从非结构化数据中挖掘结构化信息是平安城市建设的二期目标。另一方面公安行业对车辆的结构化信息采集已逐渐趋于成熟化、普遍化但对人员信息采集和认证技术一直使用传统技侦方式。人脸识别技术在以上情况下解决视频录像、图片等非结构化信息到人员照片、身份信息等结构化的转变。人脸识别技术相对于其他生物识别技术如指纹、指静脉、虹膜等同属于四大生物识别技术具有生物特征唯一性、可测量性、可识别性、终身不变性等特点。但相较其他识别技术具有本质的区别 1.非强制性用户不需要专门配合人脸采集设备几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像这样的取样方式没有“强制性” 2. 非接触性用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像 3. 并发性在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别人脸识别技术流程主要包括四个组成部分分别为人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及人脸特征数据匹配与识别。人脸图像采集及检测基于人的脸部特征对输入的人脸图像或视频流,首先判断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、大小和各个面部器官的位置信息。人脸图像预处理 对于人脸的图像预处理是基于人脸采集及检测结果通过人脸智能算
法对选择出来的人脸图片进行优化和择优选择挑选当前环境下最优人脸并最终服务于特征提取的过程。其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。 人脸图像特征提取人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类一种是基于知识的表征方法另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成 对这些局部和它们之间结构关系的几何描述可作为识别人脸的重要特征这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。 1.1人脸识别解决方案 人脸特征比对识别通过采集到的人脸图片形成人脸特征数据与后端人脸库中的人脸特征数据模板进行搜索匹配通过设定一个阙值相似度超过这一阈值则把匹配得到的结果输出。这一过程又分为两类一类是确认是一对一进行图像比较的过程另一类是辨认是一对多进行图像匹配对比的过程。
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
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：
校园人脸识别系统解决方案
项目背景 随着经济的发展，社会开放程度的提高，社会上的一些违法犯罪事件 也日渐影响到学校校园。如何建立一个安全的校园环境，保障师生的学习、校园生活安全一直是教育部门、公安部门和社会各界关注的焦点。 特别是学校的校园安全建设尤其重要，学校师生均属于安全防卫能力较弱的群体，大部分学生尚未成年，防范意识和自我保护能力比较弱。学校园安全问题，维系着社会的稳定，牵动着家庭的幸福，已成为全社会密切关注的话题，直接影响到和谐社会的建设。 据社会调查显示，造成学校安全事故发生的原因，分为校外社会人员的侵害、校园内外舍学生入侵、学生外出活动伤害等等。 近年来，随着人脸识别技术、大数据技术的迅猛发展，并在实际应用中逐步成熟，在校园打击预防违法犯罪、校园园内人员管理、校园出入人员管控、智慧一脸通等方面起到了良好的作用。且通过人脸识别可以校园多场景中应用。 重庆中科云丛科技有限公司是中国科学院旗下专注于人脸识别等计算机视觉技术的人工智能企业，目前拥有技术人员近1000 人，核心技术人员主要来自于中科院各大研究院全球顶级学府和研究机构。云从科技作为中国科学院战略性先导科技专项的唯一人脸识别团队参与了国内首个人脸识别国家 标准起草与制定。 项目需求 1. 校园安防人脸识别需求分析通过校园安防人脸识别系统管理门禁，
针对流窜作案、多次作案人员，在校园出入门、周界、路口、重要区域增加人脸识别拍抓摄像机，对嫌疑人员、多次作案人员、兄弟院校嫌疑人员、公安部门通辑人员等建立嫌疑人数据库，对经过完人脸抓拍机人会实时抓拍与嫌疑人、在校师生、学校服务人员等数据库中的人像比对，发现黑名单或非本校师生等人的时候，校园安防人脸识别系统将自动报警。 2. 校园宿舍人脸识别需求分析 针对学生宿舍安全管理，以及在校学生夜不归寝，导致学生人身安全.学业.得不到妥善保障的解决方案及建议。在当今充满诱惑物欲横流的社会，充满好奇、缺乏分辨能力、自主意识薄弱的学生最容易学会夜不归寝并且无法自拔，还有甚者引以为荣，逐渐的人数越来越多。从而影响了学业，威胁学生的人身安全。通过校园宿舍人脸识别系统可实现以下功能。 大大降低校园被盗事件的发生，往往偷盗事件发生的两个因素，第一是学生防盗意识薄弱，第二是校园硬件设备滞后。而其中一个环节的提高，都会使得偷盗事件发生率的降低。传统的监控设备，起到作用是方便案件发生后的追查。而人脸识别的门禁设备，是把事件的发生制止与未然。把犯罪嫌疑人止于门外。 提高安全，解决潜在隐患。因为钥匙、磁卡可复制性，以及流动性强，决定了一旦钥匙丢失、或者传递，便使得宿舍楼处于亚安全状态，无形中增加管理难度。人脸识别系统采用人脸面部验证，不仅仅能确保出入人员的身份，更能记录下出入详细信息。通过设置，还能实现出入人员的管理（例学生在假期间识别无效，赋予假期留校生专门权限）。
人脸识别发展趋势及应用领域分析
人脸识别发展趋势及应用领域分析 人脸识别技术是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒的生物识别技术，具有极其广阔的市场应用前景。在公安、国防、海关、交通、金融、社保、医疗及其他民用安全控制等行业和部门存在着广泛的需求。 一、人脸识别何以瞬间爆发？ 其实对于整个生物识别领域来说，由于指纹识别应用时间早，价格低廉，而且使用便利，因此早早地便占据了国内的大部分市场，在顶峰时期，甚至可以达到90%左右。但是，又是什么力量，使人脸识别在短短五六年的时间里，就实现了如此迅猛的腾飞呢？ （一）政策因素：抛开技术因素，国家政策的支持可以说是人脸识别崛起的重要因素之一。尤其随着近些年来，平安城市等技术的大力推广，我国安防市场的需求也随之迅速升温，各领域安保的等级也就随之实现明显的提升。甚至在部分地区的部分领域，人脸识别已经开始被列为使用过程中的强制标准。这种情况的出现，对于人脸识别的推广无疑是一种非常有力的推动。因此，虽然政策的角色只是一种诱导的作用，但是这种诱导对于人脸识别的爆发，却又是不可或缺的。 （二）社会需求：在我国，随着城镇化的进程加快，流动人口比例大大增加，面临的突发事件和异常事件越来越复杂。因此这也就给城市的安保工作，以及视频监控带来了更大的压力。传统依靠人工来“盯”的方式难免会因疲劳或精神不集中等原因影响监视效果，难以胜任对庞大数据库的分析与理解，从而影响事后查找证据，更难以满足时代的需求，于是，人们对于具有智能分析的视频监控应用的呼声越来越高。 二、人脸识别发展趋势 （一）与视频监控相结合：随着人脸识别技术的进一步发展，将人脸识别技术将实现与数字监控系统的进一步融合，将成为人脸识别技术的另外一大应用领域。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。（二）逐步取代指纹考勤：人脸识别考勤，通过对人脸一些独一无二的特征识别对验进行考
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
信息安全技术 远程人脸识别系统技术要求(标准状态：现行)
I C S35.040 L80 中华人民共和国国家标准 G B/T38671 2020 信息安全技术 远程人脸识别系统技术要求 I n f o r m a t i o n s e c u r i t y t e c h n o l o g y T e c h n i c a l r e q u i r e m e n t s f o r r e m o t e f a c e r e c o g n i t i o n s y s t e m 2020-04-28发布2020-11-01实施 国家市场监督管理总局
目 次 前言Ⅲ 1 范围1 2 规范性引用文件1 3 术语二 定义和缩略语1 3.1 术语和定义1 3.2 缩略语2 4 概述3 4.1 系统参考模型3 4.2 客户端说明3 4.3 服务器端说明4 4.4 安全传输通道 5 5 安全分级5 6 功能要求5 6.1 基本级要求5 6.2 增强级要求8 7 性能要求11 7.1 基本级要求11 7.2 增强级要求12 8 安全功能要求12 8.1 基本级要求12 8.2 增强级要求15 9 安全保障要求18 9.1 基本级要求18 9.2 增强级要求18 附录A (资料性附录) 远程人脸识别系统基本级和增强级对应关系19 附录B (资料性附录) 远程人脸识别系统安全描述21 参考文献25
前言 本标准按照G B/T1.1 2009给出的规则起草三 请注意本文件的某些内容可能涉及专利三本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任三 本标准由全国信息安全标准化技术委员会(S A C/T C260)提出并归口三 本标准起草单位:公安部第一研究所二北京数字认证股份有限公司二浙江蚂蚁小微金融服务集团股份有限公司二北京旷视科技有限公司二重庆中科云从科技有限公司二中国信息安全测评中心二中国金融认证中心二中国电子技术标准化研究院二四川远鉴科技有限公司二深圳市亚略特生物识别科技有限公司二深圳市腾讯计算机系统有限公司二广州广电运通金融电子股份有限公司二中科天地科技有限公司三本标准主要起草人:郑征二刘军二胡志昂二张翔二李敏二陈星二吕盟二李军二王宇航二李哲二王学华二刘琳二卢玉华二许玉娜二郝春亮二沈思成二王玉坚二汤海鹏二刘梦涛二张默男三
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，
人脸识别系统技术
脸识别与其他认证技术的比较： 人脸识别应用模式：
人脸识别优点： 对姿态、光照、遮挡鲁棒、年龄，有较强的自适应性。在国际公开数据库FDDB评测中拥有国际领先的检测性能 从海量数据中自动学习得到有效特征，判别性强，紧致度高 活体检测技术，防止人脸照片、模型、视频等攻击 马尔可夫算子，千万级样本训练 基于可变形状模型的人脸检测算法 基于级联回归的人脸特征点定位算法 基于3D模型的人脸姿态校正 基于深度学习的人脸识别算法
系统优势- 高效人脸检测 在提高速度的同时，我们的算法还降低了漏检，避免了误检。以下几个例子是公认的比较困难的情况（通常是不能检测的），我们的方法对多数情况都能够检测。
视觉技术 此套技术在人脸识别、物体识别、图像搜索、图像处理、智能监控等多个领域均有创新性技术积累。联合全球视觉计算技术的行业领袖NVIDIA，提供基于大数据下的深度学习打造的下一代计算机视觉识别和人工智能引擎，以产品和应用以及在线云API 的产品形式，让广大企业级用户可以快速集成最好的计算机视觉识别技术。 人脸技术 基于BIG DATA下的Deep Learning 的人脸识别算法 基于大数据下的深度学习的卷积神经网络人脸识别算法，大幅提升了各种现实情况如侧脸、半遮挡、面部涂抹，模糊人脸等中的人脸识别能力。并且随着大数据的深度学习可持续优化与提升。 人脸识别技术 人脸识别算法包括人脸检测、关键点定位、特征提取、匹配识别等功能模块： ①人脸检测模块采用了基于多尺度、多视角、多通道的Adaboost 算法，可对不同姿态、不同场景、不同光照的人脸进行实时检 测； ②关键点定位模块采用了随机蕨级联回归算法，可对表情丰富、 角度多变的人脸进行精准定位； ③特征提取和匹配识别模块分别采用了深度卷积网络和联合贝 叶斯模型，训练过程更加自动化、学习特征更具代表性、识别
人脸识别巡更系统设计方案
动态人脸识别巡更系统 设 计 方 案 北京博睿视科技有限责任公司 2017年8月18日
目录 第一章人脸识别巡更系统设计要求 一、人脸识别巡更系统社会意义 略 第二章系统概述 人脸识别智能巡更系统为基于深度学习算法的通过式人脸记录巡检系统。根据需要将用于人脸抓拍的监控摄像机安装在需要巡逻的线路或执勤岗位上，人员对该地进行巡更通过时摄像机自动抓拍巡更人员的人脸照片同时将抓拍时间与对应的巡更人员人脸库进行比对结果通过局域网存入系统数据库。此记录将成为巡更人员何时到达该地巡更的依据。管理人员通过系统管理系统软件可清晰地了查询巡更人员巡更的实际情况，如漏查、误点、非本人带班等信息，方便管理人员有效管理。 1、人脸识别巡更系统构成 该系统由人脸静态建库、人脸动态入库、人脸信息修改、实时人脸抓拍、人脸检索、人脸图像聚类、以图搜图、联动报警八大部分组成。整个软件的逻辑体系结构如下图所示。 软件结构体系（C/S结构）
图3-3 软件逻辑体系示意图 3.3.1、人脸静态建库 实现布控人员建库，提供用户建立临时人脸库的功能，使用者可自行注册，批量导入人脸照片，静态人脸库包括黑名单、白名单。 图3.3.1人脸静态建库 3.3.2、人脸动态入库 将摄像机抓拍的人脸图片，建立动态抓拍人脸库，不断累积抓拍数据，为后 期进行人脸管理和提升识别率提供必要的支撑。
图3.3.2人脸动态入库 3.3.3、人脸信息修改 人脸信息修改模块主要是针对各个不同的人脸库，查询符合条件下的人员信息，并对其 中的信息进行修改删除等操作，同时也可针对选择的人脸库进行新人员信息的注册。 图3.3.3人脸信息修改
(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
营门出入管理人脸识别系统技术方案
营门出入管理人脸识别 系统技术方案 LEKIBM standardization office【IBM5AB- LEKIBMK08- LEKIBM2C】
营区出入管理人脸识别系统
1.系统概述 根据管理需求对通行人员使用出入管理人脸识别系统进行验证识别。出入管理人脸识别系统实现对人脸的采集、识别和验证。出入管理人脸识别系统主要由人脸注册管理软件、人脸采集摄像机、人脸验证识别服务器组成，具有人脸注册、人脸特征库管理、支持人脸图像的输入、人脸验证识别、记录管理、人脸库参数设置等功能，并提供相应的的软件接口，支持与上层应用系统对接和集成。 2.人员验证识别方式 为了进一步提高出入管理业务的效率，增强内部、来访人员通行的便利性，提出了1:N人脸验证识别方式。 1:N人脸识别业务流程如下所示： 内部人员内部管理中心预先采集所有人员人脸图像信息，来访人员在传达室采集人脸图像信息，人脸图像经过特征提取存储到人脸识别系统人脸库中。 通行人员通过出入口时，设置在出入口的人脸采集摄像机现场采集内部人员人脸信息，与指定人脸库中的N个人脸进行比对，找出最相似的一张脸或多张人脸。根据待识别人脸与现有人脸库中的人脸匹配程度，返回用户信息和匹配度，匹配度超过指定阈值时，对该当通行人员予以放行。在人脸验证识别方式无法正常验证通过时，由执勤人员验证确认后予以放行。流程图见图1。
人脸特征库人脸特征库 人脸照片和身份证信息 出入口 出入管理系统 人脸识别设备 人脸采集摄像机 出入管理系统后台服务 ①信息采集出入管理人脸识别系统组成图如图2、3所示。
图2 出入管理人脸识别系统组成框图 测试机A 测试机B 人脸识别服务器S1 人脸采集摄像机C1 人证采集设备 (身份证T1、军官证T2)图 图2 出入管理人脸识别系统组成与连接关系图
人脸识别技术的应用
人脸识别技术的应用 面部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。人脸因具有不可复制、采集方便、不需要被拍者的配合而深受欢迎。现如今，人脸识别这个词已经慢慢走进了我们的生活，开始逐渐广泛的应用到日常生活之中。 手机、笔记本电脑中的人脸识别软件就是一个很好的例子，它帮助我们解锁手机、电脑，无需再输入密码，不用担心密码泄露从而导致的信息隐私泄露，它很好的帮助我们保护手机、电脑的安全。除此之外，人脸识别门禁系统开始应用于一些高档住宅和办公楼中，为人们省去了带钥匙刷卡的麻烦，也不用担心密码忘记的苦恼。人脸识别考勤机也开始被一些企业应用于日常管理。而一些美颜相机、美图软件的推出跟迎合了消费者的市场。它可以自动识别人脸，并对人脸进行美化。甚至一些小游戏被开发出来，可以将自己的脸与明星的脸比对相似之处，评价出你最有有谁的明星相。虽然这仅仅是一个游戏软件，只是供人们娱乐，真实度不高，但也可以看出现今人脸识别技术的广泛使用。 人脸识别技术在过去几年中得到了广泛的关注，正是因为它的应用程序涵盖了许多不同的领域。对于许多的应用程序来说，脸部识别系统的性能在可控的环境下已经达到了一个令人满意的水平。但是现有的大部分面部识别技术在不受控制的环境下识别性能明显下降。 在这次第十四届KSS国际知识与系统科学研讨会中，教授为我们介绍了如何在面部识别中应对不同光照环境下的情况。在过去几年中，处理不同光照的方法主要有： 1. histogram equalization. 2.logarithm transformations. 3.Apply DCT in the logarithm domain. 4.QI (Quotient Image). 5.SQI(Self-Quotient Image). 6.MQI (Morphological Quotient Image). 7.Local binary patterm operator. 经过了他们团队的研究，将这几种进行对照比较，建立一个PSO-SQI框架，利用算法的性能处理人脸识别中的光照问题。 PSO算法是一个新的基于群体智能的进化算法，其研究远没有像遗传算法和模拟退火算法那样深入，在理论上并不能保证能够得到最优解。PSO算法在进行优化问题的求解时应用范围有限,尤其对离散的组合优化问题,其理论建模还处于起步阶段。PSO算法中的一些参数，如学习因子、惯性权重以及粒子个数往往根据有限的应用经验确定,并不具有广泛的适应性。 而SQI是指自商图像(self-quotient image),以提取一个目标(如人脸)图像的内在特性,同时去除与光照相关的外在因素.SQI (self-quotient image) 方法克服了原始的QI 方法的局限性,且能够提取与光照无关的内在特性.对算法适用的条件进行了理论分析,并在SQI 计算过程中提出了一个非迭代的各向异性滤波器以减小光晕现象和提高计算速度.实验结果表明该方法可以有效地提高不同光照条件下的人脸识别系统的识别率. 由着POS-SQI两种方法的结合，更好的处理了人脸识别在不可控的光线下识
人脸识别系统需求方案
前后门人脸识别系统需求方案为进一步加强厂区人员管控，杜绝无关人员及违禁物品进入厂区，把好人员、物品入场安全第一关，辅助和提升管理人员工作效率，提高公司安全生产管理技术水平，现申请安装前后门人脸识别系统，需求如下: 一、公司人员出入管理存在问题 目前，公司合作单位人员通过办理出入证卡，由前门内勤员进行核对放行的方式进入厂区。但出入证件卡在实际使用过程中存在以下问题：1.卡面磨损程度严重，无法确认人员真实信息，一般情况下多为依靠内勤人员的印象辨别外来人员，如此一来需要耗费大量人力，无法保证厂区人员识别的准确性；2.人员离职后没有及时办理退卡，仍使用出入证逗留厂区；3.一卡多用、借给他人使用；4.合作单位常以未能及时取到证件卡为由，临时通行等。 二、系统实现功能 1.采用快速人脸检测技术，实行一人一脸录入，支持现场设备或者移动客户端录入。 2.系统验证方式需支持人脸识别及身份证均可认证。 3.可在系统管理设置限定时间内（如3-5天，具体时间由我司管理人员自定义），如人员未进行验证，系统会自动发出相关人员名单信息警报提示或停止其使用。 4.前后门验证设备数据要求放置前门值班室处进行统一管
理，同时实现网络远程管理。5.前后门人行道设置双通道区分进出道，进道只允许进入通行不允许出，出道只允许出通行，不允许进入；人员进厂需进行人脸认证，出口红外线感应开启（明确的通行指示功能）。 6.当断电时，闸门能自动打开，确保人员安全通行。 7.前后门各加装2个摄像头，1台监控主机设备，监控闸门位置，防止人员违规通行或设备破坏，有效调查录像取证。 8.单独配置管理电脑套装（主机加显示器等）。 9.在系统出现故障，或者非法闯入时，系统产生声光报警提示功能。 10.系统管理需考虑预留出口道闸后续可以实现增加人脸识别功能融合使用。 三、系统硬件要求
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
《人脸识别技术》阅读答案
《人脸识别技术》阅读答案 《人脸识别技术》阅读答案 阅读下文，完成第15-16题。（共6分） ①人脸识别技术，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。
④例如，由于儿童被拐卖事件时有发生，为了保护孩子的安全，有些幼儿园安装了面部识别系统。这些系统主要采用人脸识别加IC/ID卡（非接触式智能卡)双重认证。每一位儿童在入学注册登记时必须提供IC/ID 卡号、儿童面像、接送者面像等相关资料。每次入园、出园时都应刷卡并进行家长人脸认证。如果认证成功，拍照放行；如果认证失败，拍照后报警通知管理员。不论识别成功与否，系统都会记录下被识别者的详细资料。有的系统还有短信扩展功能，家长可在手机上看到认证时所拍的照片以及整个接送过程。这样，有效防止了儿童被拐事件的发生。 ⑤目前，人脸识别技术是生物科技领域在可行性、稳定性和准确性等专业技术指标中数值最高的技术，也是各行各业安全保卫工作中运用最广、效果最好的一种技术。在未来的几年内，它必将超越指纹识别等其他生物技术，成为生物识别技术领域的霸主。 15.本文首先概述了人脸识别技术，然后逐段介绍了人脸识别技术的特点和，以及现在这一技术的，最后说明了它在生物识别技术领域的重要地位。（2分） （共2分）原理（过程）（1分）应用（1分） 本文分别从哪些方面对人脸识别技术进行说明的？ 16.结合文章第②段内容，分析下面两则材料分别着重表现了人脸识别技术的什么特点，并说明理由。（4分） 【材料一】
人脸识别系统技术方案
智能人脸识别系统 技 术 方 案 2018年3月
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
人脸识别安全防范系统建设
XX学校 校园人脸识别安全防范系统建设 方案建议书 北京圣邦天麒科技有限公司 2016年1月
目录 1 前言 (1) 2 需求分析 (2) 3 方案设计遵循标准和原则 (3) 3.1设计依据 (3) 3.2设计目标 (3) 3.3设计原则 (3) 3.4设计思想 (4) 4 技术概述 (5) 4.1关于人脸识别技术 (5) 4.2人脸识别技术原理 (5) 4.3人脸识别技术特点 (5) 4.4人脸识别应用于身份鉴别的优势 (6) 4.4.1 与密码、IC卡身份验证系统比较 (6) 4.4.2 与指纹身份验证系统比较 (6) 4.4.3 与虹膜、手指静脉身份验证系统比较 (6) 5 方案设计 (7) 5.1系统拓扑结构 (7) 5.2系统建设目标 (8) 5.3系统功能设计 (8) 5.4人脸识别流程示意图 (10) 5.5人脸识别终端设备 (10) 5.5.1产品资料 (10) 5.5.2电气特性 (11) 5.5.3人脸识别参数 (11) 5.5.4 I/O接口 (11) 5.5.5系统平台及存储能力 (11) 5.6系统管理平台 (12)
5.7系统使用简介 (13) 5.8应用设计 (14) 5.8.1学校门禁应用 (14) 5.8.2学校宿舍管理应用 (14) 5.8.3学生家长身份验证应用 (14) 5.8.4学生防逃课系统应用 (15) 附录一：系统配置表 (16)
1前言 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最重要的手段之一。近年来，人脸识别在中国的市场，也经历着迅速的发展，而且发展的脚步也越来越快。主要原因为： 1、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。 2、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，即在一个较复杂的场景中，在较远的距离就识别出特定的人，这显然是其它生物识别方法所欠缺的，而人脸识别却是一个极佳的选择。