人脸识别方案ppt
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人脸识别答辩ppt课件
别
人脸识别算法设计
系
统
设
计
四.
人
搭建平台
脸
本文的硬件平台采用基于ARM9架构
的S3C2440嵌入式开发板。
识
别
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。
系
具体工作：定制内核、制作根文件
统
系统、移植。
设
计
四.
人
脸
图像采集模块设计
识
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。
于
最容易被接受的生物特征识别方式。
人
人脸识别细分为两类：
脸
一类是回答我是谁的问题，即辨认
识
（Identification）；
别
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
识
图像采集模块设计
识
的面部识别算法。
别
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
系
特征。
统
该算法运算速度较快、错误分类率
设
低、识别率较高、误识率低，适合
计
嵌入式系统。
小学信息技术六年级上册《人脸识别》
拍照留念
观察思考
为什么可以准确地识别到人脸？
人 脸识
别
一、人脸识别的定义
请 你 翻 开 书 本 P26 ， 快 速 且 准 确 地 找到人脸识别的定义！
人脸识别
就是利用计算机识别人脸的技术。 它能根据人的脸部特征，识别出不同 的人脸，从而达到身份识别的目的。
日常生活中人脸识别的 应用有哪些？
隐私 安 全
如何看待技术
技术不是洪水猛兽， 但滥用技术一定是！
总结归纳
应用
身份 验证
定义
人脸识别
过程
特征 提取
隐患
技术问题
个人隐私
感谢聆听
角色：演员 职能：进行操作 演示。
角色：化妆师 职能：统筹全局， 帮助演员选择道具。
角色：文字助理 职能：记录各项 数据。
一探究竟
人脸识别的原理
思考
无需接触 准确率高 识别结果快速
思考：人脸识别是完美无缺的吗？
法
律ห้องสมุดไป่ตู้法
人脸
规
技 术
识别
加 持
3D传感器
红外摄像仪
如何看待人脸识别
便 利 快速
猜一猜
人脸识别的过程
人脸识别和文字识别都属于图像识别
图像获取 图像预处理
特征提取 比对识别 文字输出
文字 识别
人脸 识别
图像采集 人脸定位
人脸资源库
特征提取 特征对比 输出结果
四、人脸识别的过程
人脸资源库 图像采集 人脸定位 特征提取 特征比对
输出结果
人
脸 识 别
再 体 验
体验2：百变大咖秀
二、人脸识别的应用
小区门禁
身份验证 刷脸支付
观察思考
为什么可以准确地识别到人脸？
人 脸识
别
一、人脸识别的定义
请 你 翻 开 书 本 P26 ， 快 速 且 准 确 地 找到人脸识别的定义！
人脸识别
就是利用计算机识别人脸的技术。 它能根据人的脸部特征，识别出不同 的人脸，从而达到身份识别的目的。
日常生活中人脸识别的 应用有哪些？
隐私 安 全
如何看待技术
技术不是洪水猛兽， 但滥用技术一定是！
总结归纳
应用
身份 验证
定义
人脸识别
过程
特征 提取
隐患
技术问题
个人隐私
感谢聆听
角色：演员 职能：进行操作 演示。
角色：化妆师 职能：统筹全局， 帮助演员选择道具。
角色：文字助理 职能：记录各项 数据。
一探究竟
人脸识别的原理
思考
无需接触 准确率高 识别结果快速
思考：人脸识别是完美无缺的吗？
法
律ห้องสมุดไป่ตู้法
人脸
规
技 术
识别
加 持
3D传感器
红外摄像仪
如何看待人脸识别
便 利 快速
猜一猜
人脸识别的过程
人脸识别和文字识别都属于图像识别
图像获取 图像预处理
特征提取 比对识别 文字输出
文字 识别
人脸 识别
图像采集 人脸定位
人脸资源库
特征提取 特征对比 输出结果
四、人脸识别的过程
人脸资源库 图像采集 人脸定位 特征提取 特征比对
输出结果
人
脸 识 别
再 体 验
体验2：百变大咖秀
二、人脸识别的应用
小区门禁
身份验证 刷脸支付
人脸识别(英文)Face RecognitionPPT课件
n A computer application for automatically identifying or verifying a person from a digital image or a video frame from a video source.
Processing Flow
Face Recognition
甘显豪 张向裕 孙吉刚 劳建成 范 超
Contents
Face Recognition Processing Flow Fundamentals
Application
step1 step2 step3
What is Face Recognition
n An advance biometric identification technique
Fundamentals
step 1 ) face detection
In this step, the system will check is input image a face or not?
face detection is a computer technology that identifies human faces in digital images. It detects human faces which might then be used for recognizing a particular face. This technology is being used in a variety of applications nowadays.
Application
Face Recognition Access Control System
Processing Flow
Face Recognition
甘显豪 张向裕 孙吉刚 劳建成 范 超
Contents
Face Recognition Processing Flow Fundamentals
Application
step1 step2 step3
What is Face Recognition
n An advance biometric identification technique
Fundamentals
step 1 ) face detection
In this step, the system will check is input image a face or not?
face detection is a computer technology that identifies human faces in digital images. It detects human faces which might then be used for recognizing a particular face. This technology is being used in a variety of applications nowadays.
Application
Face Recognition Access Control System
人脸识别
人脸识别
成云丽
电子信息学院
目录
1.简介 2.主要特点及技术流程 3.人脸的特征提取方法 4.优势与困难 5.主要用途及前景 6.主要产品
人脸的核稀疏表示
电子信息学院
简介
• 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 人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫 做人像识别、面部识别。
电子信息学院
主要特点及技术流
• 传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识 别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研 发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环 境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足 实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人 脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成 熟，识别效果不尽人意。
原理,如果第i类样本足够多,那么同一类别的测试样本
经过
与训练样本相同的预处理后,可以稀疏表示为该类训练样本的线
性组合逼近:
因为测试样本属于哪一类初始时是未知的,我们定义一个新的 矩阵J来表示整个训练样本集,它是由k类n个训练样本连接而成:
电子信息学院
人脸的核稀疏表示
然后,y的线性表示可以用所有训练样本项写成: 其中 是稀疏矩阵,只有y所属的第i类的样本系数不为零。为了 使算法在含噪声等情况下更加稳健,可以重构新的矩阵a, 问题转化为下式进行求解:
电子信息学院
人脸的核稀疏表示
其中 是y的稀疏表示系数,T是稀疏阈值,条件中的l0。范数表示 系数向量 中非零元素的个数,其物理意义是稀疏程度。理想情况下, 除了样本y所属类别的基对应的系数值非零外,相应其它类别的基对应 的系数都为零。但实际情况中,由于噪声和模型误差等原因,在其他类 别上也有数值较小的非零系数,此时可以将测试样本归为最大系数所 属类或者系数中最能线性表示测试样本的那一类,这就是基于稀疏表 示的分类方法(Sparse Representation Classifier,SRC)的思想。但是, 由于l0范数的最优化问题求解困难,因此实际求解中通常使用l1范数代 替l0范数,这是一种松弛方法(relaxation),在满足一些条件时,这两个范 数的最优解是相同的,所以式上式可以写为:
成云丽
电子信息学院
目录
1.简介 2.主要特点及技术流程 3.人脸的特征提取方法 4.优势与困难 5.主要用途及前景 6.主要产品
人脸的核稀疏表示
电子信息学院
简介
• 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 人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫 做人像识别、面部识别。
电子信息学院
主要特点及技术流
• 传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识 别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研 发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环 境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足 实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人 脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成 熟，识别效果不尽人意。
原理,如果第i类样本足够多,那么同一类别的测试样本
经过
与训练样本相同的预处理后,可以稀疏表示为该类训练样本的线
性组合逼近:
因为测试样本属于哪一类初始时是未知的,我们定义一个新的 矩阵J来表示整个训练样本集,它是由k类n个训练样本连接而成:
电子信息学院
人脸的核稀疏表示
然后,y的线性表示可以用所有训练样本项写成: 其中 是稀疏矩阵,只有y所属的第i类的样本系数不为零。为了 使算法在含噪声等情况下更加稳健,可以重构新的矩阵a, 问题转化为下式进行求解:
电子信息学院
人脸的核稀疏表示
其中 是y的稀疏表示系数,T是稀疏阈值,条件中的l0。范数表示 系数向量 中非零元素的个数,其物理意义是稀疏程度。理想情况下, 除了样本y所属类别的基对应的系数值非零外,相应其它类别的基对应 的系数都为零。但实际情况中,由于噪声和模型误差等原因,在其他类 别上也有数值较小的非零系数,此时可以将测试样本归为最大系数所 属类或者系数中最能线性表示测试样本的那一类,这就是基于稀疏表 示的分类方法(Sparse Representation Classifier,SRC)的思想。但是, 由于l0范数的最优化问题求解困难,因此实际求解中通常使用l1范数代 替l0范数,这是一种松弛方法(relaxation),在满足一些条件时,这两个范 数的最优解是相同的,所以式上式可以写为:
人脸识别解决方案_20190223
多场景覆盖
围墙
智能防范
智能感知人体，事前预警
中心
智慧校园集成平台
数据整合、上层应用
重点点位
人脸布控、人脸轨迹
布控告警、轨迹检索
智慧课堂
人脸考勤+教学行为分析
日常教学
宿舍
宿舍管理
刷脸无感签到、及时发现未归学生
刷脸进出
进校、离校、有据可查
校门口
添加您的标题
03
系统方案
System scheme
1.校园安全
Thank You！
校园全方位人脸识别解决方案
Campus omnidirectional face recognition solution
目录
contents
1.现状概述 2.思路构想 3.系统方案
01
现状概述
Overview of the present situation
校园安全管理现状
校园开放进出人员结构复杂
宿舍查寝人工管理效果差
传统监控录像取证效率低下
系统独立无联动
课堂现状
课堂考勤管理难
• 考勤方式落后，效果不佳 • 占用正常教学时间，效率较低 • 考勤异常信息无法及时推送
课堂教学分析难
• 缺乏量化分析的技术手段 • 难以精准分析到个人 • 难以长时间、多维度地实时采集
02
思路构想
Ideas and ideas
2.宿舍管理
陌生人潜入即刻预警，系统自动触发警报器蜂鸣
—— 陌生人告警
陌生人潜入即刻预警，系统自动触发警报器蜂鸣
2.宿舍管理
—— 考勤平台
归寝数据汇总，多日未归统计，实时归寝统计，学生入住管理
归寝数据汇总
Face Recognition 人脸识别PPT课件
What are they doing?
• Activities
All of these are classification problems
• Choose one class from a list of possible candidates
CSE 576, Spring 2008
Face Recognition and Detection
Face Recognition and Detection
1
Recognition problems
What is it?
• Object and scene recognition
Who is it?
• Identity recognition
Where is it?
• Object detection
CSE 576, Spring 2008
Face Recognition and Detection
7
Skin detection
skin
Skin pixels have a distinctive range of colors
• Corresponds to region(s) in RGB color space
– skin pixels shown in orange, non-skin pixels shown in gray – some skin pixels may be outside the region, non-skin pixels inside.
CSE 576, Spring 2008
and parts [Moghaddan & ing [Viola & Jones]
• Activities
All of these are classification problems
• Choose one class from a list of possible candidates
CSE 576, Spring 2008
Face Recognition and Detection
Face Recognition and Detection
1
Recognition problems
What is it?
• Object and scene recognition
Who is it?
• Identity recognition
Where is it?
• Object detection
CSE 576, Spring 2008
Face Recognition and Detection
7
Skin detection
skin
Skin pixels have a distinctive range of colors
• Corresponds to region(s) in RGB color space
– skin pixels shown in orange, non-skin pixels shown in gray – some skin pixels may be outside the region, non-skin pixels inside.
CSE 576, Spring 2008
and parts [Moghaddan & ing [Viola & Jones]
人脸识别方案
Safari version 6.0 or 以上
3-2. 详述
▌
▌
▌
CB Scheme
UL
CE marking
CCC
CISPR22-B
FCC (15)
RoHs
WEEE
3-3. 说明
▌
▌
3-4 解决方案类型
▌
人脸识别数据库容量超过3,000
解决方案
4. 大型监控系统组件
4-1. 每个产品类型的功能
▌
2-6. 人脸识别技术--精准度
3. 系统概述
3-1. 系统需求
▌
IP address:8080
操作系统
浏览器
Windows 7 或以上
Google’s chrome 32.பைடு நூலகம் or 以上
安桌 4.0.3 or 以上
Chrome version 18.0 or 以上
iOS 版本 6.1 or 以上
▌最 高 精 确 度
2-4. 人脸识别技术--高精度
▌▌▌▌
▌
▌▌▌
▌更 快 的 匹 配 速 度
2-5. 人脸识别技术--匹配速度
0
1 8
1 6
1 4
1 2
1 0
8
6
42
C o g n ite c
L 1
▐
▐
祺麒
▐ C o gn it e cL 11
▐ ▐
35 32 2 70
1
人脸识别方案
1. 现存问题▌靠人力去监察▌
2. 解决方案
2-1. 人脸识别系统
▌▌
人脸识别
2-2. 使用案例
▌
即使不同的人员使用，也只存在第一个使用的
3-2. 详述
▌
▌
▌
CB Scheme
UL
CE marking
CCC
CISPR22-B
FCC (15)
RoHs
WEEE
3-3. 说明
▌
▌
3-4 解决方案类型
▌
人脸识别数据库容量超过3,000
解决方案
4. 大型监控系统组件
4-1. 每个产品类型的功能
▌
2-6. 人脸识别技术--精准度
3. 系统概述
3-1. 系统需求
▌
IP address:8080
操作系统
浏览器
Windows 7 或以上
Google’s chrome 32.பைடு நூலகம் or 以上
安桌 4.0.3 or 以上
Chrome version 18.0 or 以上
iOS 版本 6.1 or 以上
▌最 高 精 确 度
2-4. 人脸识别技术--高精度
▌▌▌▌
▌
▌▌▌
▌更 快 的 匹 配 速 度
2-5. 人脸识别技术--匹配速度
0
1 8
1 6
1 4
1 2
1 0
8
6
42
C o g n ite c
L 1
▐
▐
祺麒
▐ C o gn it e cL 11
▐ ▐
35 32 2 70
1
人脸识别方案
1. 现存问题▌靠人力去监察▌
2. 解决方案
2-1. 人脸识别系统
▌▌
人脸识别
2-2. 使用案例
▌
即使不同的人员使用，也只存在第一个使用的
智慧酒店入住人脸识别方案
数
2
据 酒店管理
同 软件
步3
数据同步
1
蜂盒通管理软件
olution
公安科信平台
1 旅客前台登记，人证一致 2 前台录入入住信息
数据同步
3 同步数据到酒店管理软件及治 安社会采集系统
治安总队 社会采集端
பைடு நூலகம்4 下发旅客通行权限 5 旅客刷脸通行/开门
旅客退房流程
酒店标准场景
人脸梯控/派梯
4 人脸闸机
人脸开门
智慧酒店入住方案
人脸通行视频
olution
酒店人证核验示意图
酒店标准场景
olution
人脸梯控/派梯
人脸开门
人证一致
人脸闸机
护照扫描
数 据 酒店管理 同 软件 步
数据同步
蜂盒通管理软件
数据同步
公安科信平台
治安总队 社会采集端
旅客入住流程
酒店标准场景
人脸梯控/派梯
4 人脸闸机
人脸开门
5
人证一致
护照扫描
人证一致
护照扫描
1
数 据 酒店管理 同 软件
步3
2
蜂盒通管理软件
数据同步
公安科信平台
1 旅客退房
2 录入退房信息
数据同步
3 同步数据到酒店管理软件 及治安社会采集系统
治安总队 社会采集端
4 删除退房人通行权限
olution
THANKS