中科院半导体所科技成果——基于人脸识别的身份认证系统
人脸识别技术AI技术的身份认证
人脸识别技术AI技术的身份认证随着科技的迅速发展，人脸识别技术日益成熟，被广泛应用于各个领域。
其中，对于身份认证方面的应用尤为突出。
传统的身份认证方式往往需要依赖于卡片、密码等手段，但这些方式存在着易被伪造、泄露的隐患。
而借助人脸识别技术进行身份认证，不仅提高了认证的准确性和安全性，还带来了更加便捷和高效的认证体验。
一、人脸识别技术概述人脸识别技术是一种利用数字图像处理和模式识别技术来自动识别或验证人脸的生物识别技术。
通过对静态图像或动态视频中的人脸进行分析和比对，识别出个体的身份。
近年来，随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术在准确性和鲁棒性上取得了重大突破，已经成为一种成熟可靠的身份认证方式。
二、人脸识别技术在身份认证中的应用1. 政府部门身份认证政府部门是人脸识别技术应用的主要领域之一。
在身份证办理、边境检查、公安治安管理等方面，人脸识别技术能够快速准确地识别和验证个体的身份信息，提高工作效率，防止假冒伪劣行为的发生。
2. 金融机构身份认证在银行、证券、保险等金融机构中，人脸识别技术被广泛应用于客户身份认证和交易授权等环节。
通过采集客户的人脸信息，与事先登记的身份信息进行比对，确保进行交易的客户真实身份，并有效防止欺诈等行为。
3. 企事业单位人员考勤人脸识别技术在企业和事业单位的考勤管理中起到了重要作用。
传统的考勤方式往往存在刷卡漏刷、代刷等问题，通过人脸识别技术可以准确识别员工的身份，实现无接触式考勤，提高考勤的准确性和效率。
4. 教育机构身份认证在学校和教育机构中，人脸识别技术可以用于学生和教职工的身份认证，确保校园安全。
同时，还可以结合教育管理系统，实现自动化的学生考勤和出勤统计，提供数据支持和帮助教育决策。
三、人脸识别技术的优势和挑战1. 优势人脸识别技术相比传统的身份认证方式具有多重优势。
首先，人脸识别技术准确性高，可以通过事先登记的人脸信息进行比对，提高认证的准确率。
其次，人脸识别技术的非接触性和非侵入性，让身份认证更加便捷和高效。
中科院半导体所科技成果——脉冲激光监测成像系统
中科院半导体所科技成果——脉冲激光监测成像系统项目成熟阶段生长期项目来源863项目、院科技支撑、创新基金等项目支持成果简介脉冲激光监测成像系统利用脉冲激光器作为照明光源，采用具有高速电子快门的探测器件作为成像器件，通过时间的先后分开不同距离上的散射光和目标反射光，从而实现目标的成像及信息的采集。
该技术可直接对感兴趣区切片成像，同时抑制大气后向散射并过滤背景，有利于获得高质量的图像，尤其是雾雨雪等恶劣天气环境下，仍可有效工作。
切片成像的特点也是的该技术可提供目标的距离信息，基于透视投影理论可进一步获取目标的特征尺寸信息等，从而满足目标空间信息获取的市场需求；该项目成果主要用于夜间以及雾雨雪条件下小、暗目标的探测识别，可以用于反恐维安、草原森林防火、海事救援、动植物统计监测以及其他一些应急平台的紧急救援等。
技术特点1、可实现距离切片成像，可获取目标的距离及特征尺寸等空间信息；2、可抑制大气等的后向散射，具有破雾雨雪的特性，作用距离远，0-5km；3、可在低照度、恶劣天气环境下工作，可选择性过滤环境背景，突显目标；4、直接成像，图像信噪比高，相同的口径下，与中波、长波红外热像仪相比分辨率更高，并可穿透玻璃成像；5、积分时间可达几十纳秒，甚至几纳秒，对安装平台的稳定性要求不高；6、具有一定的穿透能力，可以探测隐藏于植被、伪装网中的目标。
性能指标最大工作距离：5km典型工作距离（m）：100、200、300、500、1000、2000工作模式：全天候，具有破雾雨雪能力测距精度：优于5m，500m测距精度可小于0.5m工作视场：0-300，定焦或变焦可选视频输出：模拟或数字可选专利情况获得授权专利四项，申请专利十几项；主要涉及光源、成像方法、三维信息获取等方面。
市场分析该项目研究成果主要用于公共安全领域：例如核电站、输线管道、军事等重要目标、大型开放场所的远距离监测；用于森林草原防火、海事救援等应急平台监测；用于智能放牧、动植物状况的统计分析等农林领域；可以用于机载、船载、车载进行辅助驾驶。
基于SeetaFace2人脸识别智慧课堂签到系统设计与实现
1.1 开发环境
本系统采用如表 1 所示的开发环境。
表 1 开发环境
环境类型
环境名称
开发系统
Windows 10
MySQL 5.6
开发环境
Tomcat 8.0
Eclipse 4.8
测试环境
Windows 10
1.2 开发技术说明 1.2.1 Ajax 技术 与传统的应用不同，Ajax 采用的是一种异步交互的处
1.2.2 SeetaFace2 由中科院计算所的山世光带领的科研团队研发的 SeetaFace2 人脸识别引擎是基于 C++ 实现的，且不依赖于第 三方库函数的人脸识别系统 [10]。其中人脸识别引擎最主要 的模块分为人脸检测，人脸对齐，人脸特征提取三步 ， [11] 如图 1 所示。
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收稿日期：2020-09-02 基金项目：一般研究项目（102061903）
合 Servlet、DbUtils、EasyUI、jQuery 等 实 现 系 统 功 能， 具 有运行稳定、使用简便、操作灵活等特点。该系统经过大量 的测试和修改，已经处于比较完善的阶段并具有投入实际使 用的条件。
1 系统概述
人脸检测
人脸对齐
人脸特征提取
人脸特征对比，计算出人脸相似比
输出人脸相似比
结束 图 1 Seetaface2 人脸识别流程图 人脸检测（face detect）：在图像中定位出人脸的位置， 然后裁剪出包含人脸位置的矩形框，并进行填充、缩放到指 定尺寸，对人脸图像进行标准化。 人脸对齐（face alignment）：提取人脸关键点坐标，然 后使用相似变换或放射变化等变换进行人脸对齐。该步骤目 的就是把所有的人脸图片统一到一个固定的正脸姿态和大 小，从而提高模型对人脸姿态变化的鲁棒性。 人脸特征提取（extract feature）：使用深度学习等方法 提取人脸的特征。
中科院半导体所科技成果——实时图像处理技术
中科院半导体所科技成果——实时图像处理技术
项目成熟阶段孵化期
项目来源国家自然科学基金委主任基金项目、重大研究计划
项目概况
本项目根据人眼的亮度自适应感知特性和视网膜神经节细胞的感受野去抑制特性，研究出一种仿生图像处理新技术，能够自适应地根据图像内容调整参数，自动对图像进行低亮度区域增强、去雾、去薄云、去散焦模糊、去运动模糊等实时清晰化处理，使图像或视频更适于人类视觉系统的感知与分析。
技术特点
实时图像增强、实时视频去雾清晰化、实时遥感图像去薄云。
市场分析
国际市场调查公司IMS预计，从2010年至2014年，中国摄像头的数量将以每年20%的速度增加。
按照英国1：15的摄像头与人口比例推算，中国的摄像头数目将达近亿个。
摄像头在视频采集过程中，不可避免受到烟雾、散焦、运动等干扰因素，以及传感器动态范围有限的技术缺陷等影响，导致最终采集到的图像质量严重低于真实的图景，无法及时地自动或人工分析与利用。
因此实时图像处理技术具有广阔的市场前景。
合作方式技术服务、技术入股
产业化所需条件场地：约200平米；资金投入：约500万元人民币；技术开发人员：约5-8人。
基于机器学习的身份认证专利技术综述
基于机器学习的身份认证专利技术综述作者：段玥来源：《中国新通信》 2020年第17期段玥国家知识产权局专利局专利审查协作江苏中心【摘要】随着云计算、物联网、大数据等新兴技术的迅猛发展，给网络空间安全带来了巨大的困难和挑战，传统的安全问题解决方案面对海量数据变得效率低下，尤其是在数据信息安全领域，身份认证面临着巨大的挑战，而机器学习以其强大的自适应性、自学习能力为安全领域提供了一系列有效的分析决策工具，近年来引起了学术界与工业界的广泛关注和深入研究。
基于机器学习的身份认证技术有效保证用户的身份安全，对提高用户数据和设备的安全性起着十分重要的作用。
本文围绕基于机器学习的身份认证技术进行研究，总结了与基于机器学习的身份认证技术相关的国内和国外专利的申请发展趋势，其中对主要申请人分布以及重点技术的发展路线进行了脉络梳理。
【关键词】机器学习身份认证识别生物特征行为模式引言随着大数据时代的到来，机器学习与深度学习技术已经成为当前人工智能领域的一个研究热点，与此同时国内外各大公司，高校，研究所开始着重进行机器学习方面的学习和研究；同时，用户现在可以在他们的智能手机上使用和存储更为私密和敏感的信息，所以识别用户身份的真实性以保护用户隐私在现下已经势在必行，基于机器学习的身份认证是指从信号中提取反映身份的特征，利用机器学习算法对身份特征进行训练学习，建立相应模型，通过综合分析后得到是否来自合法用户的判断，有效保证用户的身份安全，对提高用户数据和设备的安全性起着十分重要的作用。
一、专利申请现状分析本节主要对全球的专利申请状况的趋势以及重要申请人进行分析，如图1所示，从专利技术的国家/地区来源来看，美国申请的专利数量最多，接近全部专利的二分之一，其次是中国，其专利数量也相当可观，占全部专利的39%，分别位列世界第一位和第二位，韩国和日分别本占全部专利的7%和4%，其他国家/地区的申请总量和为11%，前四位专利申请量国家/地区专利申请总量超过全部专利的90%。
人脸识别实现精确身份认证的核心技术
人脸识别实现精确身份认证的核心技术随着科技的不断发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用，尤其是在身份认证领域。
人脸识别技术通过分析和比对个体的面部特征，能够准确地识别一个人的身份。
本文将探讨人脸识别实现精确身份认证的核心技术。
一、面部特征采集人脸识别的核心技术之一是面部特征采集。
面部特征采集是指通过摄像头或其他设备对人脸进行扫描并提取图像中的面部特征。
面部特征包括面部轮廓、眼睛位置、鼻子形状、嘴巴特征等。
采集到的面部特征将被用于后续的人脸识别和身份认证。
二、人脸检测和定位在进行人脸识别之前，首先需要对图像中的人脸进行检测和定位。
人脸检测和定位技术能够将人脸从背景中分离出来，确定其在图像中的位置和大小，并进行必要的校正和调整。
这些步骤对于后续的人脸识别非常重要，因为只有准确地定位到人脸，才能进行后续的特征提取和比对。
三、人脸特征提取人脸特征提取是人脸识别的核心环节之一。
它通过对检测到的人脸图像进行处理和分析，提取出具有识别性的特征信息。
常用的方法包括主成分分析（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具有可区分性的特征向量，为后续的身份认证提供基础。
四、人脸比对和匹配人脸比对和匹配是人脸识别的核心环节之一。
通过将待比对的人脸特征与数据库中的特征进行比对和匹配，能够判断两个人脸是否属于同一个人。
常用的方法包括欧式距离、余弦相似度等。
这些方法能够对人脸特征向量进行相似度计算，从而判断身份的准确性。
五、活体检测为了防止身份认证过程中的欺骗行为，人脸识别系统还需要进行活体检测。
活体检测是指通过分析人脸图像的动态信息，判断其是否来自于真实的人脸而不是照片、视频或面具等。
常用的活体检测方法包括眼球运动追踪、面部微表情分析、三维结构重建等。
总结起来，人脸识别实现精确身份认证的核心技术包括面部特征采集、人脸检测和定位、人脸特征提取、人脸比对和匹配以及活体检测。
这些技术相互配合，能够实现对个体身份的准确识别和认证。
我国人脸识别的成就
我国在人脸识别技术方面取得了许多重要的成就，以下是其中几个方面的成就：
1. 算法研究与性能提升：我国的科研机构和企业在人脸识别算法的研究上取得了显著成果。
例如，通过深度学习和人工智能技术的应用，我国的算法在人脸检测、人脸识别和人脸属性分析等方面取得了世界领先的性能。
2. 大规模人脸数据集建设：我国积极推动大规模人脸数据集的建设，如中国科学院自动化研究所的CASIA-WebFace和商汤科技的MegaFace等数据集，这些数据集为算法的训练和评估提供了强有力的支持。
3. 应用场景广泛：我国在人脸识别技术的应用方面也取得了重要的成就。
人脸识别技术在公安、安防、金融、交通等领域得到了广泛应用，如公安部门运用人脸识别技术成功追踪犯罪嫌疑人，各大城市地铁站、机场等公共场所也广泛应用了人脸识别技术。
4. 国际竞赛成绩斐然：我国团队在国际上举办的人脸识别竞赛中取得了优异成绩。
例如，商汤科技的团队在2018年的人脸识别竞赛——MegaFace Challenge中获得了第一名。
这些成绩证明了我国在人脸识别技术领域的实力和创新能力。
需要注意的是，人脸识别技术的发展也带来了一些伦理和隐私问题，包括数据安全、个人隐私保护等方面的考虑。
因此，在技术发展的同时，也需要加强相关的法律法规和伦理标准的建设，确保人脸识别技术的应用符合公众利益和社会价值。
科技成果——手多模态个人身份识别系统
科技成果——手多模态个人身份识别系统
所属领域电子信息
成果简介
本项目开发一种利用手形、掌纹和手掌皮下静脉分布信息实现个人身份识别的系统，主要用于需要进行个人身份认证的场合。
该项目获得国家自然科学基金和高校博士点专项资金的资助，具有较高的技术含量，目前已经完成软件编制，可以在硬件方面与企业合作实现系统产品化。
技术特点
（1）静脉位于皮下，其分布信息难以被窃取和仿冒；
（2）手平时处于半握状态，手形信息和掌纹信息那一被窃取和仿冒；
（3）手特征信息成像方便，设备采用普通图像传感器，设备成本低，适合于普及。
应用范围
海关、银行取款机、金库、机要部门、门禁、考勤、网络交易等技术水平达到国外同类产品技术指标，国际先进。
生产使用条件符合电子产品生产条件
市场前景产品适用于所有需要个人身份认证的场合，应用面非常广阔，经济效益十分可观。
合作方式技术转让、技术咨询、技术开发、技术服务、技术入股。
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中科院半导体所科技成果——基于人脸识别的身份
认证系统
项目成熟阶段生长期
项目来源863计划、基金重大研究计划
成果简介
本项目的核心技术“低数据量人脸认证技术”是在国家863计划、国家自然科学基金重大研究计划等项目的支持下，基于高维形象几何分析方法，自主创新的一种仿生人脸认证技术。
本技术可以将人脸特征信息有效表达为48个字节，远远低于国际传统人脸识别技术所需的特征数据量（1k字节以上），拥有全球唯一可以存储于磁卡、条形码等低容量介质的人脸认证核心技术。
人脸认证系统样机
技术特点
人脸特征信息量：<50Byte；
人脸检测准确率：>99.0%；
双眼定位准确率：>99.0%；
人脸认证等错率：<2.0%；
人脸特征比对速率：>10000次/秒；
人脸姿态适应范围：深度旋转±10°，俯仰±10°。
专利情况
非划分的仿生模式识别方法，ZL02145891.X；
基于人类视觉模拟的计算机人脸定位方法，ZL200810105764.1。
市场分析
进入21世纪后，由于国际反恐、互联网应用等因素的推动，在全球范围内，生物特征识别技术（包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别等）得到了更加广泛的应用。
IBG（国际生物识别集团）发布的2009-2014年度报告中预测，全球生物特征识别市场规模到2014年将超过93亿美元。
本项目首创的超低数据量人脸特征表达技术，可以将人脸特征信息有效表达为48个字节，远远低于国际传统人脸识别技术所需的数据量（1K字节以上）。
因此，本项目可进一步拓展人脸识别技术在磁卡、条形码、RFID等低容量介质中的应用，基于数据库认证时可极大地提高网络传输效率和比对速度，具有广阔的市场前景。
合作方式技术转让、技术入股
产业化所需条件
场地：约500平米；资金投入：约2000万元人民币；技术开发人员：约10-15人。