(精品)人脸识别演讲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:人脸识别技术在安全监控中的应用培训ppt (2)

人脸识别技术的应用领域
总结词
人脸识别技术在安全监控、金融支付、门禁系统等领域广泛应用,为人们的生活和工作带来便利。
详细描述
人脸识别技术在安全监控领域的应用包括视频监控、人脸布控等,能够实现快速身份识别和目标追踪 ;在金融支付领域,人脸识别技术作为身份验证手段,提供便捷安全的支付体验;在门禁系统领域, 人脸识别技术能够实现快速的身份验证,提高安全性和便利性。
人脸识别技术在安全监控领域的未来应用
公共安全
人脸识别技术将在公共安全领域 发挥重要作用,如协助警方快速 定位嫌疑人、追踪犯罪活动等。
大型活动安保
在大型活动如奥运会、世界杯等 场合,人脸识别技术可用于身份 验证和安保工作,确保活动的顺
利进行。
边境与机场安检
在边境和机场等重要场所,人脸 识别技术可用于快速检查旅客身
THANKS
人脸识别:人脸识别技术在安全监控中的应用 培训
汇报人:可编辑
2023-12-27
目录
Contents
• 人脸识别技术简介 • 人脸识别技术在安全监控中的应用 • 人脸识别技术的优势与挑战 • 人脸识别技术的前景与未来发展 • 培训总结与展望
01
人脸识别技术简介
人脸识别技术的定义与原理
总结词
人脸识别技术是一种基于计算机视觉 和人工智能技术的生物识别技术,通 过采集和比对人脸特征信息来实现身 份识别。
度下降。
面部遮挡
人脸识别技术难以处理面部被 遮挡的情况,如戴口罩、戴帽 子等,可能导致识别失败。
面部相似性
对于面部相似性较高的人,人 脸识别技术可能存在误识别的 风险。
隐私保护
人脸识别技术的应用需要采集 个人面部信息,涉及到隐私保 护的问题,需要合理合法地使
人脸识别ppt

➢ 人体生物的生物特征包括生理特征和行为特征两大类 ⑴人体的生理特征主要包括人脸、指纹、掌纹、掌形 虹膜、视网膜、静脉、DNA、颅骨等,这些特征是与生 俱来的,是先天形成的; ⑵而行为特征包括声纹、签名、步态、耳形、按键节 奏、身体气味等,这些特征是由后天的生活环境和生 活习惯决定的。
➢这些生物特征本身固有的特点决定了其在生物认证中 所起的作用是不同的.
基于先验形状的水平集图像分割
XDZX
➢优势:既包括使全局形状一致的隐含曲面约 束 ,又保持了水平集捕捉局部形变的能力 。
➢经典处理过程:首先在水平集空间利用一样 本集构造一个形状模型 , 此形状模型使用变 分框架由隐含函数来描述先验形状的变化 。 然后模型引入能量函数作为先验形状项 ,该 项的目的是使演化曲线与形状模型的距离最 小。
2 基于相关匹配的方法
XDZX
➢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。
3 基于神经网络的方法
三.基于水平集的图像分割方法
XDZX
定义:水平集方法是将n维曲面的演化问题转化为n+1维空 间的水平集函数曲面演化的隐含方式来求解。
优势:非参数化、自动处理拓扑结构的变化、捕捉局部形 变、提供一个自然的方法来估计演化曲线的几何特 性
劣势:不能有效的处理有噪声、不完整数据的图像
水平集方法研究现状
XDZX
虹膜 High High High Medium High Low High
视网膜 High High Medium Low High Low High
➢这些生物特征本身固有的特点决定了其在生物认证中 所起的作用是不同的.
基于先验形状的水平集图像分割
XDZX
➢优势:既包括使全局形状一致的隐含曲面约 束 ,又保持了水平集捕捉局部形变的能力 。
➢经典处理过程:首先在水平集空间利用一样 本集构造一个形状模型 , 此形状模型使用变 分框架由隐含函数来描述先验形状的变化 。 然后模型引入能量函数作为先验形状项 ,该 项的目的是使演化曲线与形状模型的距离最 小。
2 基于相关匹配的方法
XDZX
➢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。
3 基于神经网络的方法
三.基于水平集的图像分割方法
XDZX
定义:水平集方法是将n维曲面的演化问题转化为n+1维空 间的水平集函数曲面演化的隐含方式来求解。
优势:非参数化、自动处理拓扑结构的变化、捕捉局部形 变、提供一个自然的方法来估计演化曲线的几何特 性
劣势:不能有效的处理有噪声、不完整数据的图像
水平集方法研究现状
XDZX
虹膜 High High High Medium High Low High
视网膜 High High Medium Low High Low High
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。
人脸识别技术(PPT46页)

▪ (4) 图像文件的干扰技术。尽量去除色偏、明暗、旋转、放缩
、扭曲、截取等图像干扰。 ❖ 色偏调整 ❖ 抗明暗特征提取算法 ❖ 抗放缩特征提取算法 ❖ 图像尺寸的自动调整 ❖ 抗旋转的特征提取算法 ❖ 抗扭曲的特征提取算法 ❖…
我们的目标--基于人物的人脸识别
▪ (5) 海量图像文件快速算法。分为两部分,一部分是海量图像
❖…
▪ (3) 当前的人物特征与数据库中的人物特征比较。即将当前的
图像的人物特征与数据库中的人物特征进行检索比对。上述的 人物特征可以一定程度上抵抗光线、皮肤色调、色偏、倾斜、 扭曲等变化,具有强大的可靠性,从而使它可以从百万人中识 别出相似的人。 ❖ 特征比对算法
❖…
我们的目标--基于人物的人脸识别
人脸识别技术简介与研发进展
2014年3月
目录
▪ 项目概述 ▪ 系统概述 ▪ 关键技术 ▪ 系统设计 ▪ 项目进展
项目概述
▪ 近年来,社会犯罪率呈逐年升高的趋势,给广大公安人员
侦破案件增加了难度。
▪ 由于罪犯群体不断扩大,要人工在数以百万计的人员照片
数据库中找出犯罪嫌疑人,不仅费时费力,还有可能造成 遗漏等情况,破案的效率大打折扣。
返回相似的图片
抽取和比对人物的 人脸、人身特征
输入图像 特征比对
特征提取
人脸、人身信息数据库
建立人物特征数据库的流程图
图像分割
准备导入图像库的图片
特征提取
数据存储
人脸、人身信息数据库
软件模型
面向技术人员: - 图像数据库的管理 - 人物特征数据管理 - 软件参数设置 - 软件运维
数据模型设计模式 1) 图像数据结构 2) 人物特征数据结构 3) 日志数据结构 4) …
、扭曲、截取等图像干扰。 ❖ 色偏调整 ❖ 抗明暗特征提取算法 ❖ 抗放缩特征提取算法 ❖ 图像尺寸的自动调整 ❖ 抗旋转的特征提取算法 ❖ 抗扭曲的特征提取算法 ❖…
我们的目标--基于人物的人脸识别
▪ (5) 海量图像文件快速算法。分为两部分,一部分是海量图像
❖…
▪ (3) 当前的人物特征与数据库中的人物特征比较。即将当前的
图像的人物特征与数据库中的人物特征进行检索比对。上述的 人物特征可以一定程度上抵抗光线、皮肤色调、色偏、倾斜、 扭曲等变化,具有强大的可靠性,从而使它可以从百万人中识 别出相似的人。 ❖ 特征比对算法
❖…
我们的目标--基于人物的人脸识别
人脸识别技术简介与研发进展
2014年3月
目录
▪ 项目概述 ▪ 系统概述 ▪ 关键技术 ▪ 系统设计 ▪ 项目进展
项目概述
▪ 近年来,社会犯罪率呈逐年升高的趋势,给广大公安人员
侦破案件增加了难度。
▪ 由于罪犯群体不断扩大,要人工在数以百万计的人员照片
数据库中找出犯罪嫌疑人,不仅费时费力,还有可能造成 遗漏等情况,破案的效率大打折扣。
返回相似的图片
抽取和比对人物的 人脸、人身特征
输入图像 特征比对
特征提取
人脸、人身信息数据库
建立人物特征数据库的流程图
图像分割
准备导入图像库的图片
特征提取
数据存储
人脸、人身信息数据库
软件模型
面向技术人员: - 图像数据库的管理 - 人物特征数据管理 - 软件参数设置 - 软件运维
数据模型设计模式 1) 图像数据结构 2) 人物特征数据结构 3) 日志数据结构 4) …
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。
人脸识别技术(PPT46页)

是实际应用的一个重要方向。
人脸区域的标准化
▪ 对图像进行缩小和放大变换,得到统一大小的标准图像,
即保证了人脸大小的一致性,体现了人脸在图像平面内的 尺度不变性。
▪ 根据人脸的左右对称性,进行图像自动裁剪,使得人脸位
置在裁剪后图像的中部,提现了人脸在图像平面内的平移 不变性。
部分关键技术的效果
人脸检测 人身检测
基于人物的 人脸识别软件
面向业务用户 - 可视化界面 - 相似人物查询 - 历史查询回顾
可视化界面设计模式 1) 信息浏览方式 2) 趋势分析 3) 钻取、切片、导航 4) 交互式分析 5) …
图像特征数据库的模型
查询界面
预览界面
删除界面
……
管 理 层
通过一定的方式在特征层上建立各种管理操作
特
征 层
软件功能详述
▪ 特征库管理
❖ 编辑特征数据集
对选中的人物特征数据集进行编辑,调整名字、图像等。
❖ 特征数据入库
选择一个目录,将目录下的文件转换成特征数据,导入指定数据集
❖ 特征数据集预览
在软件右侧,预览选中的特征数据集中的图像。
❖ 特征数据预览
在软件左下角预览选中图像的原始信息和特征信息。
软件功能详述
中的人脸位置、大小。
▪ 涉及到矩形特征提取、机器学习、特征分类器、并行计算
等算法。
尺度不变特征提取算法
▪ 获取图像的局部特征,然后再逐个匹配,比较复杂,耗时
较长,但相对稳定。
▪ 同时能处理亮度、平移、旋转、尺度的变化,利用特征点
来提取特征描述符,最后在特征描述符之间寻找匹配。
▪ 对于光线、噪声、轻微视角改变的容忍度也相当高。 ▪ 与并行计算相结合,进行特征提取加速、特征比对加速,
人脸区域的标准化
▪ 对图像进行缩小和放大变换,得到统一大小的标准图像,
即保证了人脸大小的一致性,体现了人脸在图像平面内的 尺度不变性。
▪ 根据人脸的左右对称性,进行图像自动裁剪,使得人脸位
置在裁剪后图像的中部,提现了人脸在图像平面内的平移 不变性。
部分关键技术的效果
人脸检测 人身检测
基于人物的 人脸识别软件
面向业务用户 - 可视化界面 - 相似人物查询 - 历史查询回顾
可视化界面设计模式 1) 信息浏览方式 2) 趋势分析 3) 钻取、切片、导航 4) 交互式分析 5) …
图像特征数据库的模型
查询界面
预览界面
删除界面
……
管 理 层
通过一定的方式在特征层上建立各种管理操作
特
征 层
软件功能详述
▪ 特征库管理
❖ 编辑特征数据集
对选中的人物特征数据集进行编辑,调整名字、图像等。
❖ 特征数据入库
选择一个目录,将目录下的文件转换成特征数据,导入指定数据集
❖ 特征数据集预览
在软件右侧,预览选中的特征数据集中的图像。
❖ 特征数据预览
在软件左下角预览选中图像的原始信息和特征信息。
软件功能详述
中的人脸位置、大小。
▪ 涉及到矩形特征提取、机器学习、特征分类器、并行计算
等算法。
尺度不变特征提取算法
▪ 获取图像的局部特征,然后再逐个匹配,比较复杂,耗时
较长,但相对稳定。
▪ 同时能处理亮度、平移、旋转、尺度的变化,利用特征点
来提取特征描述符,最后在特征描述符之间寻找匹配。
▪ 对于光线、噪声、轻微视角改变的容忍度也相当高。 ▪ 与并行计算相结合,进行特征提取加速、特征比对加速,
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”
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- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
要支持未来在无需身份证信息的情况下,依 然可以直接通过人脸识别身份信息,减少身份证 查验、复印存档等环节,提高客户办理业务的便 捷性,提高窗口办理业务的效率。
应用场景③: 智慧城市中的应用
比如人脸实时报警系统。应用人脸检测和识别技术,在人 员进出重点区域设置人脸卡口摄像机,针对经过卡口人员进行 人脸抓拍、识别和自动报警,并可将报警信息推送到警务终端 APP,实现实战预案联动。
2018.09.07
人脸识别 / AI
face detection / AI / week report 汇报人:芥末酱
前言
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。用摄像机或摄像头采集 含有人脸的图像或视频流,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脸部识别。 它 集成了人工智能、机器学习、模型理论、视频图像处理等多样专业技术。
随着智能手机的快速普及,可以通过手机镜头在手机上做基于人脸识别的身份注册、认证、登录 等,使身份认证进程更安全、方便。由于人脸比指纹等视觉辨识度更高,所以刷脸的应用前景更广阔。
目录 / Contents
01
人脸识别 . 应用
02
人脸图像 . 预处理
03
人脸图像 . 特征检测
04 人脸图像 . 匹配与识别
③图像增强
图像增强是为了改善人脸图像的质量,在 视觉上更加清晰图像,使图像更利于识别。
2 灰度化 / Grayscale
简要介绍
最大 值法
平均 值法
加权 平均
将图像中的三分量亮 度的最大值作为灰度
值。
将图像中的三分量亮 度求平均得到一个灰
度值。
将三个分量以不同的 权值进行加权平均。 由于人眼对绿色的敏 感最高,对RGB三分 量进行加权平均。
01
人脸识别 . 初识
人脸识别分为两大类:一是回答我是谁的问题,即辨认(Identification),二是回答这个人是 我吗?即(Verification)。
正常人眼的识别准确率是97%,而目前专业的人脸识别研究企业机构可让其精确度高达99%以 上,若结合眼纹等多因子验证,准确率能达到99.99%。且以人脸识别技术为核心的系统,能解决人 脸识别在现实应用场景中面临的众多问题。
2 图像预处理 / Image preprocessing
②几何变换
通过平移、转置、镜像、旋转、缩放等 几何变换对采集的图像进行处理,用于改正 图像采集系统的系统误差。
④归一化
归一化工作的目标是取得尺寸一致,灰 度取值范围相同的标准化人脸图像。
①灰度化
将彩色图像转换为灰度图,其中有三种 方法:最大值法、平均值法、以及加权平均 法。
% %%%%%缩放 img4=imresize(img1,2); figure,imshow(img4); imwrite(img4,'a4.jpg');
2 几何变换 / Geometric transformation
方法
平移
转置
旋转
缩放
%%%%%%平移 se=translate(strel(1),[20 20]); img2=imdilate(img1,se); figure,imshow(img2); imwrite(img2,'a2.jpg');
imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma)
rgbImage = imread('Lena.jpg'); grayImage=rgb2gray(rgbImage); J1 = imadjust(grayImage,[0 1],[0 1],2.5); J2 = imadjust(grayImage,[0 1],[0 1],1.5); J3 = imadjust(grayImage,[0 1],[0 1],0.67); J4 = imadjust(grayImage,[0 1],[0 1],0.4); subplot(1,5,1);imshow(J1);title('gamma=2.5'); subplot(1,5,2);imshow(J2);title('gamma=1.5'); subplot(1,5,3);imshow(grayImage);title('原灰度图像'); subplot(1,5,4);imshow(J3);title('gamma=0.67'); subplot(1,5,5);imshow(J4);title('gamma=0.4');
I=imread('baby.bmp');
[height,width,dim]=size(I); tform1=maketform('affine',[ 0,1,0;1,0,0;0,0,1]); I1=imtransform(I,tform1,'ne arest');
%%%%%%旋转 img3=imrotate(img1,90 ); figure,imshow(img3); imwrite(img3,'a3.jpg');
在RGB模型中,当R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值 (又称强度值、亮度值),灰度范围为0-255。
2 灰度变换方法 / Gray scale transformation method
左图是一张进行灰度变换的灰度图。先从左上角看,该像素的灰 度值为254。然后下一个灰度值143,对其进行映射,得到的值是一 个比143少的数。matlab当中常用的灰度变换函数是:
1 应用场景 / Application scenario
应用场景①: 身份证查验,证据留存
当前主要是通过扫描或者复印身份证信 息,人工比对身份证照片。扫描或复印身份 证只是作为备案,并不能有效核实身份证真 伪。要确保是采用真实身份证办理业务,必 须有某种技术手段对办事人提供的身份证进 行查验。
应用场景②: 支持未来刷脸办理业务
人脸卡口系统可独立部署,也可作为子系统对接到第三方 管理平台,可广泛应用于公安、交通、金融、司法、教育、医 院等领域。
02
人脸图像 . 预处理
预处理是人脸识别过程中的一个重要环节。输入图像由于图像采集环 境的不同,如光照明暗程度、以及设备性能的优劣等,往往存有噪声,对 比度不够等缺点。因此我们需要对其进行图像预处理。
应用场景③: 智慧城市中的应用
比如人脸实时报警系统。应用人脸检测和识别技术,在人 员进出重点区域设置人脸卡口摄像机,针对经过卡口人员进行 人脸抓拍、识别和自动报警,并可将报警信息推送到警务终端 APP,实现实战预案联动。
2018.09.07
人脸识别 / AI
face detection / AI / week report 汇报人:芥末酱
前言
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。用摄像机或摄像头采集 含有人脸的图像或视频流,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脸部识别。 它 集成了人工智能、机器学习、模型理论、视频图像处理等多样专业技术。
随着智能手机的快速普及,可以通过手机镜头在手机上做基于人脸识别的身份注册、认证、登录 等,使身份认证进程更安全、方便。由于人脸比指纹等视觉辨识度更高,所以刷脸的应用前景更广阔。
目录 / Contents
01
人脸识别 . 应用
02
人脸图像 . 预处理
03
人脸图像 . 特征检测
04 人脸图像 . 匹配与识别
③图像增强
图像增强是为了改善人脸图像的质量,在 视觉上更加清晰图像,使图像更利于识别。
2 灰度化 / Grayscale
简要介绍
最大 值法
平均 值法
加权 平均
将图像中的三分量亮 度的最大值作为灰度
值。
将图像中的三分量亮 度求平均得到一个灰
度值。
将三个分量以不同的 权值进行加权平均。 由于人眼对绿色的敏 感最高,对RGB三分 量进行加权平均。
01
人脸识别 . 初识
人脸识别分为两大类:一是回答我是谁的问题,即辨认(Identification),二是回答这个人是 我吗?即(Verification)。
正常人眼的识别准确率是97%,而目前专业的人脸识别研究企业机构可让其精确度高达99%以 上,若结合眼纹等多因子验证,准确率能达到99.99%。且以人脸识别技术为核心的系统,能解决人 脸识别在现实应用场景中面临的众多问题。
2 图像预处理 / Image preprocessing
②几何变换
通过平移、转置、镜像、旋转、缩放等 几何变换对采集的图像进行处理,用于改正 图像采集系统的系统误差。
④归一化
归一化工作的目标是取得尺寸一致,灰 度取值范围相同的标准化人脸图像。
①灰度化
将彩色图像转换为灰度图,其中有三种 方法:最大值法、平均值法、以及加权平均 法。
% %%%%%缩放 img4=imresize(img1,2); figure,imshow(img4); imwrite(img4,'a4.jpg');
2 几何变换 / Geometric transformation
方法
平移
转置
旋转
缩放
%%%%%%平移 se=translate(strel(1),[20 20]); img2=imdilate(img1,se); figure,imshow(img2); imwrite(img2,'a2.jpg');
imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma)
rgbImage = imread('Lena.jpg'); grayImage=rgb2gray(rgbImage); J1 = imadjust(grayImage,[0 1],[0 1],2.5); J2 = imadjust(grayImage,[0 1],[0 1],1.5); J3 = imadjust(grayImage,[0 1],[0 1],0.67); J4 = imadjust(grayImage,[0 1],[0 1],0.4); subplot(1,5,1);imshow(J1);title('gamma=2.5'); subplot(1,5,2);imshow(J2);title('gamma=1.5'); subplot(1,5,3);imshow(grayImage);title('原灰度图像'); subplot(1,5,4);imshow(J3);title('gamma=0.67'); subplot(1,5,5);imshow(J4);title('gamma=0.4');
I=imread('baby.bmp');
[height,width,dim]=size(I); tform1=maketform('affine',[ 0,1,0;1,0,0;0,0,1]); I1=imtransform(I,tform1,'ne arest');
%%%%%%旋转 img3=imrotate(img1,90 ); figure,imshow(img3); imwrite(img3,'a3.jpg');
在RGB模型中,当R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值 (又称强度值、亮度值),灰度范围为0-255。
2 灰度变换方法 / Gray scale transformation method
左图是一张进行灰度变换的灰度图。先从左上角看,该像素的灰 度值为254。然后下一个灰度值143,对其进行映射,得到的值是一 个比143少的数。matlab当中常用的灰度变换函数是:
1 应用场景 / Application scenario
应用场景①: 身份证查验,证据留存
当前主要是通过扫描或者复印身份证信 息,人工比对身份证照片。扫描或复印身份 证只是作为备案,并不能有效核实身份证真 伪。要确保是采用真实身份证办理业务,必 须有某种技术手段对办事人提供的身份证进 行查验。
应用场景②: 支持未来刷脸办理业务
人脸卡口系统可独立部署,也可作为子系统对接到第三方 管理平台,可广泛应用于公安、交通、金融、司法、教育、医 院等领域。
02
人脸图像 . 预处理
预处理是人脸识别过程中的一个重要环节。输入图像由于图像采集环 境的不同,如光照明暗程度、以及设备性能的优劣等,往往存有噪声,对 比度不够等缺点。因此我们需要对其进行图像预处理。