人脸识别PPT

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人脸识别答辩ppt课件

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人脸识别算法设计




四.

搭建平台

本文的硬件平台采用基于ARM9架构
的S3C2440嵌入式开发板。


在此基础上建立起一个可靠的、稳 定的嵌入式软件开发平台。

具体工作:定制内核、制作根文件

系统、移植。


四.


图像采集模块设计

本系统主要采用的是OpenCV 计算机 视觉库和 QT 图形库,并通过普通
一、关于人脸识别 二、人脸识别过程 三、人脸识别技术 四、人脸识别系统设计
1
一.
人脸识别是一个活跃的研究领域,是关ຫໍສະໝຸດ 人类视觉最杰出的能力之一。

最容易被接受的生物特征识别方式。

人脸识别细分为两类:

一类是回答我是谁的问题,即辨认

(Identification);

另一类是回答这个人是我吗?即确认
几何特征提取 统计特征提取 频率域特征提取 运动特征提取 代数特征提取
三. 人 脸 识 别 技 术
面部特征的模式识别算法
线性判别分析(Fisher线性判别) 支持向量机SVM 贝叶斯网络 隐马尔可夫模型及其基本问题 人工神经网络 模糊模式识别
四.
人 脸
搭建平台

图像采集模块设计

的面部识别算法。

提出使用矩形特征法进行特征值运
算,采用感知器学习算法训练最佳

特征。

该算法运算速度较快、错误分类率

低、识别率较高、误识率低,适合

嵌入式系统。

人脸识别ppt

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➢ 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

人脸识别技术与生物特征识别培训ppt

人脸识别技术与生物特征识别培训ppt

06
实际应用案例分析
金融行业的人脸识别应用案例
总结词
高效、安全、便捷
详细描述
在金融行业中,人脸识别技术被广泛应用于身份验证、取款、开户等场景。通过人脸识 别技术,客户可以快速完成身份验证,提高业务办理效率,同时也增强了交易的安全性
,降低了欺诈风险。
安全领域的人脸识别应用案例
总结词
精准、快速、实时
02
生物特征识别技术介绍
生物特征识别技术的定义与原理
生物特征识别技术的定义:生物特征 识别技术是一种利用人的生物特征进 行身份认证和访问控制的技
生物特征识别技术的原理:生物特征 识别技术通过采集个体的生物特征信 息,利用计算机算法对
术。这些生物特征通常包括指纹、虹 膜、人脸、声音等,具有唯一性和不 变性。
人脸识别与生物特征识别的未来发展
技术创新
隐私保护
随着人工智能和机器学习技术的发展 ,人脸识别和生物特征识别技术将不 断改进和创新。
随着人脸识别和生物特征识别技术的 普及,隐私保护将成为重要议题,需 要加强相关法律法规的建设和监管。
应用拓展
人脸识别和生物特征识别技术将拓展 应用到更多领域,如智能家居、智慧 城市等。
提高公共安全保障能力。
03
人脸识别技术培训内容
人脸检测与识别的基本原理
人脸检测
人脸检测是指在图像中识别出人 脸的位置和大小的过程。
人脸识别
通过采集和分析人脸特征,将不 同个体区分开来的过程。
人脸识别的算法与实现
基于特征提取的算法
通过提取人脸特征,如眼睛、鼻子、 嘴巴等部位的形状、大小、位置等信 息,进行人脸识别。
生物特征识别技术的应用场景
01
02

人脸识别课件

人脸识别课件

人脸识别课件xx年xx月xx日CATALOGUE目录•人脸识别概述•人脸识别基础知识•人脸识别常用库和框架•人脸识别实际应用•人脸识别难点和挑战•人脸识别未来发展01人脸识别概述定义人脸识别是一种利用图像或视频数据进行人类身份识别的技术。

特点非接触性、非侵扰性、自然性、友好性和防伪能力。

人脸识别定义1人脸识别发展历程2320世纪60年代到80年代末,人脸识别技术开始起步。

起步阶段20世纪90年代到21世纪初,人脸识别技术开始快速发展和应用。

发展阶段21世纪初至今,人脸识别技术在算法、应用和标准化方面取得重大突破。

突破阶段人脸识别应用场景人脸识别技术应用于门禁系统,可以实现安全、方便、快捷的进出控制和管理。

门禁系统金融行业社会安全娱乐产业人脸识别技术可以用于金融行业中的身份认证、客户分群和风险评估等。

人脸识别技术可以用于社会安全领域的监控、追踪、查找和侦破案件等。

人脸识别技术可以用于娱乐产业中的特效制作、人脸替换、人脸合成和动画制作等。

02人脸识别基础知识基于深度学习的图像识别算法利用卷积神经网络(CNN)对图像进行特征提取,通过全连接层进行特征组合,实现图像分类和识别。

基于特征提取的图像识别算法利用传统图像处理技术,提取图像中的颜色、纹理、形状等特征,通过支持向量机(SVM)等分类器进行分类和识别。

图像识别算法利用神经网络对人脸进行特征提取,通过滑动窗口技术在图像中寻找人脸区域,并通过回归任务确定人脸的精确位置。

基于深度学习的人脸检测算法利用图像处理技术,对图像中的像素进行统计分析,得到人脸区域的特征表示,通过分类器进行人脸和非人脸的分类。

基于特征分析的人脸检测算法人脸检测算法基于深度学习的人脸特征提取算法利用卷积神经网络(CNN)对人脸进行特征提取,通过全连接层将特征进行组合和编码,得到人脸的特征向量。

基于传统机器学习的人脸特征提取算法利用图像处理技术,提取人脸的特征表示,如Gabor滤波器、LBP等,通过分类器进行人脸和非人脸的分类。

人脸识别技术与生物特征识别培训ppt

人脸识别技术与生物特征识别培训ppt

算法优化
硬件升级
持续优化人脸识别算法,提高识别速 度和准确率。
升级硬件设备,提高人脸识别系统的 处理能力和响应速度。
数据训练
使用大规模、多样化的数据集进行训 练,提高人脸识别模型的泛化能力。
05
培训内容与实践
人脸识别技术基础培训
人脸识别技术原理
详细介绍人脸识别技术的原理、算法和实现过程,包括特征提取 、比对和识别等关键技术。
分类
按照所利用的特征类型,生物特征识 别技术可分为基于生理特征和基于行 为特征的识别技术。常见生物特征识来自技术介绍0102
03
04
指纹识别
利用指纹的唯一性和稳定性进 行身份鉴别。
虹膜识别
通过分析眼睛的虹膜纹理进行 身份鉴别。
视网膜识别
通过分析眼睛的视网膜结构进 行身份鉴别。
面部识别
通过分析人的面部特征进行身 份鉴别。
人脸识别技术与生物 特征识别培训
汇报人:可编辑
xx年xx月xx日
• 人脸识别技术概述 • 人脸识别的关键技术 • 生物特征识别技术介绍 • 人脸识别技术的挑战与解决方案 • 培训内容与实践 • 总结与展望
目录
01
人脸识别技术概述
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生物特征识 别技术,通过计算机图像处理和人工 智能算法,自动识别和验证个人身份 的技术。
个人隐私。
THANKS
感谢观看
比对
将提取出的特征与数据库中的特征进行比对,以实现人脸的识别或验证。
深度学习在人脸识别中的应用
深度学习模型
深度学习模型如卷积神经网络(CNN)被广泛应用于人脸识 别,能够自动提取高层次的特征表示。

人脸识别技术(PPT46页)

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) …

人脸识别与身份认证技术培训ppt

人脸识别与身份认证技术培训ppt
总结词
人脸识别技术广泛应用于安全、金融、交通、医疗等领域,为人用于门禁系统、边境检查等;在金融领域中可用于ATM 机、移动支付等;在交通领域中可用于地铁、机场安检等;在医疗领域中可用于患者身 份识别等。此外,人脸识别技术还应用于社交媒体、智能家居等领域,为人们的生活和
工作带来了便利。
CHAPTER 02
人脸识别技术原理
人脸检测与定位
检测图像中的人脸位置
通过算法和计算机视觉技术,自动检 测图像中的人脸位置,为后续处理提 供基础。
定位面部特征点
在检测到人脸后,系统自动定位眉毛 、眼睛、鼻子、嘴巴等面部特征点, 用于提取更准确的特征信息。
人脸特征提取
提取面部特征
多模态识别融合
将人脸识别与其他生物特征识别技术(如指纹、虹膜等)相结合, 提高身份认证的安全性和可靠性。
动态人脸识别
研究如何在动态场景下进行人脸识别,如视频监控、智能家居等, 提高人脸识别的实时性和应用范围。
身份认证技术的多元化发展
01
02
03
多因素认证
将单一的密码认证扩展为 多因素认证,包括生物特 征、动态口令、手机验证 等,提高账户安全保护。
VS
详细描述
人脸识别技术在安全领域的应用包括视频 监控、门禁系统等。通过实时监测和识别 ,可以快速发现可疑人员,提高监控效率 ,预防犯罪行为的发生。
人脸识别在智能家居领域的应用
总结词
提供个性化服务,提升居住体验
详细描述
人脸识别技术可以为智能家居系统提供个性 化服务,如智能音箱、智能门锁等。通过人 脸识别技术,可以快速识别家庭成员,提供 个性化的家居服务,提升居住体验。
技术创新
随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展,人脸识别和身份认证技 术将更加精准、快速和智能化。

人脸识别与生物特征识别培训ppt

人脸识别与生物特征识别培训ppt

防伪攻击
增强算法鲁棒性
人脸识别和生物特征识别算法应具备抵抗伪造攻击的能力, 如照片、视频以及生物特征的合成等。
多模态识别
采用多模态生物特征识别技术,结合多种生物特征信息进行 身份验证,以提高识别的准确性和安全性。
安全审计与监管
安全审计
定期进行安全审计,检查人脸识别和 生物特征识别系统的安全性,确保系 统漏洞得到及时修复。
医疗健康领域
通过人脸识别和生物特征 识别技术,实现快速、准 确的身份认证和病患信息 管理。
法律法规与伦理问题
数据保护与隐私权
人格尊严与自由
人脸识别和生物特征识别技术的发展 将引发对数据保护和隐私权的关注, 需要制定相应的法律法规来规范技术 的使用。
在应用人脸识别和生物特征识别技术 时,应尊重个人的人格尊严和自由, 避免侵犯个人权利。
智能家居
用于智能门禁、智能 监控等家居安全和便 利化方面。
医疗保健
用于病患身份识别、 药品追踪溯源等方面 ,提高医疗保健服务 质量和效率。
03
人脸识别的原理与实现
人脸检测与定位
人脸检测
在图像中识别出人脸的位置和大小,通常采用特 征分析、模板匹配等方法进行检测。
人脸定位
在人脸检测的基础上,进一步确定人脸的关键特 征点,如眼睛、鼻子、嘴巴等,用于后续的特征 提取和比对。
人脸特征提取
特征提取
从人脸图像中提取出能够代表个 体特征的信息,如面部的几何特 征、纹理特征等。
特征编码
将提取出的特征进行编码,形成 可用于比对的特征向量,常用的 编码方法有主成分分析(PCA) 、线性判别分析(LDA)等。
人脸比对与识别
在此添加您的文本17字
比对过程:将待识别的人脸特征向量与已注册的人脸特征 向量进行比对,计算相似度。
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➢ 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。
➢ 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。
2 灰度化
将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理。 彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量中可取值0-255,像素 点的颜色变化范围太大。而灰度图像是R,G,B三个分量相同的一种特殊的彩色图像,会大 大减少后续的计算量。
人脸识别
Artificial Intelligence && Face Recognition
定义
人脸识别是基于计算机图像处理技术和生物特征识别技术,提取图像或视频中的人像特征信息, 并将其与已知人脸进行比对,从而识别每个人的身份。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。
➢ 为什么归一化?
使不同成像条件(光照强度,方向,距离,姿势等)下拍摄的同一个人的照片具有一致性。图像可以抵抗 几何变换的攻击,也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换。
➢ 归一化的方法有哪些?
• 线性归一化
也称min-max标准化;是对原始数据的线性变换,使得结果值映射到[0,1]之间。 缺点:如果max和min不稳定的时候,很容易使得归一化的结果不稳定,影响后续使用效果。
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。输入图像由于采集环境的不同, 可能收到光照,遮挡的影响得到的样图是有缺陷的。
2 图像预处理
➢ 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。
➢ 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。
➢ 加权平均
将彩色图像中的三分量亮度按权值计算得到一个灰度值。这种方法得到的灰度图效果最好。 F(i,j) = (WRR(i,j), WGG(i,j), WBB(i,j))/3
2 灰度变换方法
g(x,y)= T [ f(x,y)] f(x,y)是输入图像,g(x,y)是处理后的图像,T是在 点(x,y)邻域上定义的关于f 的一种算子。 左图是一张进行灰度变换的灰度图,从图像的左上角开始, 以水平扫描的方式逐像素地处理,将原图灰度翻转。
• 标准差归一化
• 非线性归一化
03
人脸图像 . 特征检测
获得好的特征是识别成功的关键
3 特征检测算法
尺度不变特征提取(SIFT) 方向梯度直方图( HOG ) 神经网络特征提取 Haar-like特征 CNN特征提取
04
人脸图像 . 匹配与识别
提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值, 当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。根据相似程度对人脸的身份信息进行 判断。这一过程又分为两类:一类是确认(1:1)另一类是辨认(1:N)。
➢ 最大值法
将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。这种方法转化的灰度图亮度较高。 F(i,j) = max(R(i,j), G(i,j), B(i,j))
➢平均值法
将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度值。这种方法得到的灰度图比较柔和。 F(i,j) = (R(i,j), G(i,j), B(i,j))/3
4 人脸识别
主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类:
基于几何特征的方法
基于模板的方法
• 特征脸方法 • 线性判别分析方法 • 奇异值分解方法 • 神经网络算法 • 动态连接匹配
基于模型的方法
• 隐马尔柯夫模型 • 主动形状模型 • 主动外观模型
matlab当中常用的灰度变换函数是:
imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma)
2 几何变换
定义:图像空间变化,将一幅图的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标上。 目的:通过适当的几何变换,消除几何因素(视角,方位等)造成的图像外观变化。
➢ 图像平移 ➢ 图像转置 ➢ 图像旋转 ➢ 图像缩放
2 图像增强
➢ 直方图均衡化 ➢ 拉普拉斯算子 ➢ Log变换 ➢ 伽马变换
原理:将原始图像的灰度图从比较集中的某 个灰度区间均匀分布在整个灰度空间中,实 现对图像的非线性拉伸,重新分配像素值。
原理:利用图像的二次微分对图像进行蜕化, 在图像领域中微分是锐化,积分是模糊,即 利用邻域像素提高对比度。
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
01 人脸识别 . 应用
1 应用场景
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。
学校宿舍,刷脸进门 电商网站,刷脸支付
原理:对数变换可以将图像的低灰度值部分 扩展,显示出低灰度部分更多的细节,将其 高灰度值部分压缩,减少高灰度值部分。
原理:主要用于图像的校正,将灰度过高或 者灰度过低的图片进行修正,增强对比度。
2 归一化
➢ 什么是归一化?
所谓图像归一化, 就是通过一系列变换, 将待处理的原始图像转换成相应的唯一标准形式(该标准形式图像 对平移、旋转、缩放等仿射变换具有不变特性)。
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