人脸识别的工作原理

面像识别过程：

1．建立面像档案:可以从摄像头采集面像文件或取照片文件，生成面纹(Faceprint)编码；

2．获取当前面像，可以从摄像头捕捉面像或取照片输入，生成其面纹；

3．将当前面像的面纹编码与档案中的面纹编码进行检索比对。

“面纹”编码方式是根据脸部的本质特征和开头来工作的，它可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，使得它可以从百万人中精确地辨认出一个人。

上述整个过程都自动、连续、实时地完成，而且系统只需要普通的处理设备。几乎所有的生物测量过程对人们来说都是一种干扰。指纹和掌纹的测定需要人们将手放在玻璃表面。虹膜扫描需要用激光照射你的眼睛。面部识别最大的优越性在于它的方便性, 快速性，而且是非侵扰的。面部识别无需干扰人们行为而达到识别效果，无需为是否愿意将手放在指纹采集设备上，或对着麦克风讲话，或是将他们的眼睛对准激光扫描装置而进行争辩。你只要很快从一架摄像机前走过，你就已经被快速的检验。

用的是图像模糊识别技术！首先是面部捕捉。它根据人的头部的部位进行判定，首先确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是面部，完成面部捕捉。

笑脸就好说了，完成了面部捕捉，然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度，来判断是不是笑了。

以上所有的捕捉都是在对比特征库的情况下完成的，所以特征库是基础，里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。

汉王人脸识别考勤系统简介

汉王人脸识别考勤系统方案

书汉王科技股份目录一、汉王人脸识别行业背景

二、汉王人脸识别考勤具体方案三、汉王考勤门禁软件介绍四、案例工程

一、汉王人脸识别行业背景 1、汉王公司介绍：汉王科技股份成立于1998年，在国家“八五”、“九五”、“863”、自然科学基金等重点项目的支持下，率先研究、开发、应用和推广多元识别、智能人机交互技术与产品。

四大核心技术领先世界：人脸生物识别，手写识别，OCR识别，数字绘图板技术。汉王精神：“忠诚敬业，永争第一” 2、社会背景目前许多公司单位采用的考勤方式主要有： ◆纸卡式打卡钟：通过考勤卡纸记录考勤时间 ◆射频卡式考勤：射频卡感应考勤机记录时间 ◆指纹式考勤：指纹比对确认考勤人员考勤时间 ◆人脸识别考勤：基于对人的脸部特征信息进行识别从而达到身份认证的生物特征识别技术。下面表格我们列举现有考勤方式的性能特点：

2、技术介绍汉王科技股份从2003年开始研发人脸识别技术。2006年，汉王科技率先在高速DSP平台上成功实现了嵌入式人脸识别算法，从而将人脸识别从PC平台成功的扩展到更广阔的嵌入式平台。2008年，汉王科技推出了全球首款嵌入式人脸识别产品——人脸通，突破了国外技术垄断，正式拉开国人脸识别技术产业化的序幕。现在汉王科技拥有完全自主知识产权的“双目立体”红外人脸识别算法（Dual Sensor ）。“双目立体”红外人脸识别算法采用的专用双摄像头，就好像一个人的一双眼睛，该算法既保留了二维人脸识别技术简单的优点，又借鉴了三维人脸识别技术的三维信息的优势，识别性能达到国际一流，识别速度快，产品技术成熟。汉王人脸识别“双目立体”基本原理如下图

基于PCA算法的人脸识别毕业设计论文

太原科技大学毕业设计（论文）设计(论文)题目：基于PCA算法的人脸识别

毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名：日期： Ⅰ

学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日 Ⅰ

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

人脸识别技术的主要研究方法

1、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 2、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2．1所示：图2．1人脸识别流程图 3、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TN作标准模板(固定模板)或将模板先行参数化(可变模板)，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(PCA)、支持向量机(SVM)、神经网络方法(ANN)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j 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好的检测结果，并且

人脸识别门禁系统设计方案

人脸识别门禁系统设计方案 1监狱人脸识别门禁系统概述随着监狱的推进，传统的监控管理模式面临着改革的挑战。一方面识安全保卫形式的日趋严峻；另一方面是机构压缩、人员精简。新的形势向安全保卫工作提出了新的需求。在监狱的统一安排下，根据技术要求的在区域内设置了人脸识别门禁系统，并对系统进行了合理有效的整合，使达到了物防、技防、人防的有机结合。监狱大门及AB门是监管场所与外界交接的重要部位。为严格控制监舍区，生产区人员出入，防范罪犯逃脱，实现有效的统一指挥，确保监管场所的安全，在监狱大门及AB门安装智能人脸识别管理系统。监狱人脸识别门禁管理系统由以下6个子系统组成：1.监狱外大门门禁管理系统2.干警通道门禁管理系统3.会见家属通道门禁管理系统4.车辆通道门禁管理系统（与干警通道共用一套系统）5.考勤系统6.在押罪犯面像管理系统2系统功能1.监狱外大门门禁管理系统: 身份证识别系统与人脸识别系统配合使用，严格控制外来人员进出状况，避免罪犯采用外来人员身份逃狱的可能性；此系统用于监狱所有干警人员的数据录入，包括面像采集，个人信息软件，派卡，以及外来人员的登记，包括身份证识别，面像采集，个人信息输入，派临时卡等。2.干警通道门禁管理系统：采用IC 卡加红外人脸识别，双重验证，人脸IC 卡技术根据面相的唯一性、确定性和可分类性的特点，将先进的面相识别技术与智能卡读写技术高度结合，具有面相采集与IC 卡读写的全部功能和高效、准确、安全等特点。可严格监管和控制每个干警人员和外来人员的进出情况，杜绝非允许人员的进出。另与门禁系统组成报警盒矩阵，用于干警人员用A 卡换B 卡时，自动弹出相对应的柜子。3.会见家属通道门禁管理系统：采用人脸识别+IC卡相结合的方式保证进出人员的高度统一，严防监犯扮家属从此通道脱逃，严格控制人员的外出。并完善地与蝴蝶闸配合使用。4.车辆通道门禁管理系统（与干警通道共用一套系统）：与干警通道门禁管理系统和联合使用，严格控制外来人员的进出及检查。5.考勤系统：

人脸识别可行性研究报告

人脸识别可行性研究报告一报告目录第一章前言第一节课题背景一课题的来源------------------------------------------------------------------------------1 二人脸识别技术的研究意义------------------------------------------------------------2 第二节人脸识别技术的国内外发展概况---------------------------------------------------3一国外发展概况---------------------- --------------------------------------------------3 二国内发展概况---------------------------------------------------------------------------4 第二章系统的需求分析和方案选择---------------------------------------------------------6第一节可行性分析------------------------------------------------------------------------------6 一技术可行性分析------------------------------------------------------------------------6 二操作可行性分析------------------------------------------------------------------------7 第二节需求分析---------------------------------------------------------------------------------7 一应用程序的功能需求分析------------------------------------------------------------7 二开发环境的需求分析------------------------------------------------------------------8 三运行环境的需求分析------------------------------------------------------------------8 第三节预处理方案选择------------------------------------------------------------------------9 一设计方案原则的选择------------------------------------------------------------------9 二图像文件格式选择---------------------------------------------------------------------9 三开发工具选择---------------------------------------------------------------------------9 第一章前言第一节课题背景一课题的来源随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。目前，微电子和视觉系统方面取得的新进展，使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片，输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。这并非虚构的情节。在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。在国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代，目前主要应用在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等领域。二人脸识别技术的研究意义

人脸识别介绍

人脸识别技术是生物识别技术的一种，它结合了图像处理、计算机图形学、模式识别、可视化技术、人体生理学、认知科学和心理学等多个研究领域。从二十世纪六十年代末至今，人脸识别算法技术的发展共经历了如下四个阶段： 1. 基于简单背景的人脸识别这是人脸识别研究的初级阶段。通常利用人脸器官的局部特征来描述人脸。但由于人脸器官没有显著的边缘且易受到表情的影响，因此它仅限于正面人脸（变形较小）的识别。 2. 基于多姿态/表情的人脸识别这是人脸识别研究的发展阶段。探索能够在一定程度上适应人脸的姿态和表情变化的识别方法，以满足人脸识别技术在实际应用中的客观需求。 3. 动态跟踪人脸识别这是人脸识别研究的实用化阶段。通过采集视频序列来获得比静态图像更丰富的信息，达到较好的识别效果，同时适应更广阔的应用需求。 4. 三维人脸识别为了获得更多的特征信息，直接利用二维人脸图像合成三维人脸模型进行识别，即将成为该领域的一个主要研究方向。人脸识别技术的研究范围主要包括以下几个方面： 1. 人脸检测：在输入的图像中寻找人脸区域。 2. 人脸的规范化：校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。 3. 特征提取：从人脸图像中映射提取一组能反映人脸特征的数值表示样本。 4. 特征匹配：将待识别人脸与数据库中的已知人脸比较，得出相关信息。人脸识别流程 1图像预处理 1.1 图像去噪一般来说，自然界中的噪声可以看成是一种随机信号。根据图像获取的途径人脸图像获取人脸检测定位人脸区域预处理特征抽取人脸特征对比识别结果人脸特征库

不同，噪声的融入也有多种方式： 1. 图像是直接以数字形式获取的，那么图像数据的获取机制会不可避免地引入噪声信号； 2. 在图像采集过程中，物体和采集装置的相对运动。或采集装置的抖动，也会引入噪声，使图像变的模糊不清； 3. 在图像数据的电子传输过程中，也不同程度的引入噪声信号。这些噪声信号的存在，严重的情况会直接导致整幅图像的不清晰，图象中的景物和背景的混乱。对于用于人脸识别的图像。由于噪声的引入，将不可避免地造成识别率的下降。对图像噪声的消除可以通过两个途径：空间域滤波或频率域滤波。消除噪声的方法很多，对于不同的噪声应该采用不同的除噪方法。主要的方法是：线性滤波、中值滤波、维纳滤波以及小波去噪等。 1.2 增强对比度为了使人脸在图像中更为突出以便于下一步的特征提取，增强图像对比度是很有必要的。增强对比度有很多种方法，常见的有直方图均衡化和“S ”形变换等方法。 “S ”形变换方法将灰度值处于某一范围（人脸特征范围）内的像素灰度分布差距拉开，从而保证了对比度的提高，但此方法降低了其他灰度值的对比度。而直方图均衡化则是将像素的灰度分布尽量展开在所有可能的灰度取值上，这样的方法同样能使得图像的对比度提高。将彩色图像转化成灰度图像是人脸识别方法中常见的处理过程，虽然转化过程丢失了一部分色彩信息，但是灰度图像拥有更小的存储空间和更快的计算速度。文献[1]给出了一种能够将RGB 色彩转换成灰度级且适于突出人脸区域对比度的转换模型：()5.0144.0587.0299.0,+?+?+?=b g r y x f ；其中f 代表灰度值，r ,g ,b 分别表示Red,Green,Blue 分量的值。文献[2]通过将人脸彩色图像从RGB 色彩空间转换到RIQ 色彩空间，得到了更适于频谱分析的特征分量。

人脸识别考勤系统解决方法

人脸识别考勤系统解决方案一、人脸识别行业背景严格规范的员工考勤管理是现代企事业单位提高管理效益的重要保证,而传统的以打卡、刷卡为代表的考勤产品，存在着替代打卡，效率低下，不易统计，管理和使用维护成本高等弊端。指纹识别产品在考勤中的大规模应用，部分解决了代打卡的问题，但是超过5%左右的人群天生指纹很浅，无法用指纹识别。指纹考勤产品在天气干燥或者换季的时候，识别困难，由于必须接触，就给细菌的传播提供了一个便利的载体。人脸识别是对人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。近年来，随着欧美发达国家人脸识别技术开始进入实用阶段后，人脸识别迅速成为近年来全球的一个市场热点，它具有如下显着优点： ◆非接触，智能交互，用户接受程度高。 ◆直观性突出，符合人“以貌识人”的认知规律。 ◆适应性强，不易仿冒，安全性好。 ◆摄像头的大量普及，易于推广使用。 ◆人脸识别杜绝代打卡 ◆方便快捷识别时间少于1秒 ◆非接触更卫生不怕细菌传播 ◆通讯方式U盘、网络

综上所述，人脸识别被人们称为最自然、最直观的一种生物特征识别技术。二、人脸识别技术介绍：目前的人脸识别技术，分为二维人脸识别、三维人脸识别两大类。二维人脸识别是基于人脸平面图像的，但实际上人脸本身是三维的，人脸平面图像只是三维人脸在一个平面上的投影，在这个过程中，必然会丢失一部分信息，因此，二维人脸识别性能的进一步提升，一直受到环境光线、姿态、表情等因素的不利影响。三维人脸识别是基于三维人脸图像的，从理论上讲具备一些三维图像信息的技术优势，但一直存在采集设备昂贵，采集系统复杂，存储度高，人脸重建算法很复杂，识别速度较慢等缺点。中控人脸识别+指纹考勤机在人脸识别方面采用了“双目立体”人脸识别算法，专用双摄像头，就好像一个人的一双眼睛，既保留了二维人脸识别简单的优点，又借鉴了三维人脸识别的部分三维信息，识别性能达到国际一流，识别

基于LBP的人脸识别算法研究

基于LBP的人脸识别算法研究一、应用背景随着社会的发展以及技术的进步，人们对快速、高效的自动身份验证的要求日益迫切，生物识别技术在科研领域得到了极大的重视和发展。在人与人的接触中，人脸所包含的视觉信息占据了重要地位，它无疑是区分人与人之间差异的最重要特征之一。相对于指纹、虹膜、掌纹、步态、笔迹、声纹等生物特征，利用人脸来识别具有不可比拟的优势：操作隐蔽，特别适用于安全、监控、和抓逃工作；非接触式采集，无侵犯性，容易接受；方便、快捷、强大的实时追踪能力；符合人类识别习惯，交互性强；应用摄像头即可完成图像采集，设备成本较低。人脸识别属于计算机科研领域的一项热门技术，它是一种基于生物特征的识别技术，利用计算机从图像或图像序列中检测出人脸，并判断其身份。人脸识别目前主要运用在如下三个方面：第一，刑侦破案方面。例如，公安部门获得案犯的照片之后，可以利用人脸识别技术在存储罪犯照片的数据库中找出最相像的人，即嫌疑犯。第二，证件验证方面。如身份证、驾驶执照以及其他很多证件上都有照片，现在这些证件多是人工验证的，如果应用人脸识别技术，这项任务就可以交给机器去完成，从而实现自动化智能管理。第三，人口控制方面。此应用范围很广，例如可以设在楼宇单位或者私人住宅入口的安全检查，也可以是计算机系统或者情报系统等的入口检查。世界上很多国家都在积极地开展对人脸识别技术的相关研究，不同的研究机构或研究人员按照不同的划分标准，对人脸识别的研究内容的分类不尽相同。在此处按其所研究得具体技术的范围可以大致将人脸识别分为如下四个方面的内容来进行阐述：（1）人脸检测，主要的方法有：基于轮廓（或肤色等）信息人脸检测方法，基于Adaboost 算法人脸检测方法，基于支持向量机（SVM）人脸检测方法以及基于神经网络的人脸检测方法等；（2）人脸特征描述与提取即特征提取，主要方法：基于局部二值模式纹理特征提取方法，基于人脸几何特征的特征提取方法，还有基于主成分特征（PCA）特征提取方法，基于独立元特征的特征提取算法，如Gabor等，还有2D 和3D 形变模型方法等；（3）人脸特征降维，主要方法：线性降维方法如主成分分析PCA和LDA (Linear Discriminate Analysis) 等发展到非线性降维方法如局部线性嵌入(LLE) 、等距嵌入

智能人脸识别系统技术设计方案

智能人脸识别系统技术方案

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

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

人脸识别考勤系统解决方案

人脸识别考勤系统解决方案一、人脸识别行业背景严格规范的员工考勤管理是现代企事业单位提高管理效益的重要保证, 而传统的以打卡、刷卡为代表的考勤产品，存在着替代打卡，效率低下，不易统计，管理和使用维护成本高等弊端。指纹识别产品在考勤中的大规模应用，部分解决了代打卡的问题，但是超过5%左右的人群天生指纹很浅，无法用指纹识别。指纹考勤产品在天气干燥或者换季的时候，识别困难，由于必须接触，就给细菌的传播提供了一个便利的载体。人脸识别是对人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。近年来，随着欧美发达国家人脸识别技术开始进入实用阶段后，人脸识别迅速成为近年来全球的一个市场热点，它具有如下显著优点： ◆非接触，智能交互，用户接受程度高。 ◆直观性突出，符合人“以貌识人”的认知规律。 ◆适应性强，不易仿冒，安全性好。 ◆摄像头的大量普及，易于推广使用。 ◆人脸识别杜绝代打卡 ◆方便快捷识别时间少于1秒 ◆非接触更卫生不怕细菌传播 ◆通讯方式 U盘、网络

人脸识别技术的几个主要研究方向

人脸识别技术的几个主要研究方向 1 引言计算机人脸识别是指基于已知的人脸样本库,利用计算机分析图像和模式识别技术从静态或动态场景中,识别或验证一个或多个人脸。通常识别处理后可得到的基本信息包括人脸的位置、尺度和姿态信息。利用特征提取技术还可进一步抽取出更多的生物特征(如:种族、性别、年龄..) 。计算机人脸识别是目前一个非常活跃的研究课题，它可以广泛应用于保安系统、罪犯识别以及身份证明等重要场合。虽然人类对于人脸的识别能力很强，能够记住并辨识上千个不同的人脸，可是对于计算机则困难多了，其表现在：人脸表情丰富；人脸随年龄的增长而变化；发型、胡须、眼镜等装饰对人脸造成的影响；人脸所成图像受光照、成像角度以及成像距离等影响。计算机人脸识别技术是近20年发展起来的，90年代更成为科研热点，仅从1990 年到1999年之间,EI 可检索到的相关文献多达数千篇，关于人脸识别的综述也屡屡可见[1] 。自动人脸识别系统包括两个主要技术环节首先是人脸检测和定位，然后是对人脸进行特征提取和识别（匹配）。本文着重介绍人脸识别技术的各类方法，通过对比指出各类方法的优缺点及今后的发展方向。 2 人脸检测和定位人脸检测和定位即对于给定的一幅图像检测图像中是否有人脸,若有则确定其在图像中的位置,并从背景中分割出来。这是个极富挑战性的问题，因为人脸是非刚体，且人脸在图像中的大小和方向以及人的肤色和纹理等方面有很大的可变形。人脸检测问题主要有四种：（1）对于给定的一幅人脸图像，将其中的人脸定位并给出其位置；（2）在一幅混乱的单色场景图中检测出所有的人脸；（3）在彩色图像中检测（定位）所有人脸；（4）在某一视频序列中，检测和定位出所有人脸。文献[2]对人脸检测进行了较为详细的综述，指出常用的人脸检测方法有四种：（1）基于知识的方法；（2）基于人脸固定特征的方法；（3）基于模板匹配的方法；（4）基于外貌的方法（Appearance-based methods），在基于模板匹配的方法中所采用的是预先确定的模板，而在基于外貌的方法中其模板的选择是通过对一系列图像的学习而确定的。一般来说，基于外貌的方法依靠统计和学习技术来找出人脸和非人脸图像的相关特征。在该方法中有特征脸法、基于聚类的方法、神经网络方法和支持向量机的方法。CMU库是常用的人脸检测库，主要的算法评定指标为错误接受率（FAR）和错误拒绝率（ARR）。 3 人脸特征提取和识别目前大部分研究主要是针对二维正面人脸图像，也有基于三维人脸模型的方法，还有一种所谓的混合系统的身份鉴定系统。 3.1 二维正面人脸识别在对人脸图像进行特征提取和分类之前一般需要做几何归一化和灰度归一化。几何归一化是指根据人脸定位结果将图像中人脸变换到同一位置和同样大

人脸识别发展历史介绍

1 引言在我们生存的这个地球上，居住着近65亿人。每个人的面孔都由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等少数几个区域组合而成，它们之间的大体位置关系也是固定的，并且每张脸的大小不过七八寸见方。然而，它们居然就形成了那么复杂的模式，即使是面容极其相似的双胞胎，其家人通常也能够非常容易地根据他们面孔上的细微差异将他们区分开来。这使得我们不得不承认这个世界上找不出两张完全相同的人脸!那么，区分如此众多的不同人脸的“特征”到底是什么?能否设计出具有与人类一样的人脸识别能力的自动机器?这种自动机器的人脸识别能力是否能够超越人类自身?对这些问题的分析和解答无疑具有重要的理论和应用价值，这正是众多从事自动人脸识别研究的研究人员所面临的挑战。然而，对这些问题的回答并不像看起来那么容易。即使在大量来自模式识别、计算机视觉、神经计算、生理学等领域的研究人员对自动人脸识别艰苦工作40余年之后，这些最基本的科学问题仍然困惑着研究人员。而退一步讲，即使对我们自己，尽管我们每天都在根据面孔区分着亲人、同学、朋友、同事等，大多数人却很难准确地描述出自己到底是如何区分他们的，甚至描述不出自己熟悉的人有什么具体的特征。即使专门从事相关的生理学、心理学、神经科学研究的一些专家，也很难描述清楚人类人脸识别的生理学过程。这意味着基于仿生学的人脸识别研究路线在实践上是难以操作的。当然，飞机的翅膀并不需要像鸟儿的翅膀一样煽动，自动人脸识别的计算模型也未必需要模拟“人脑”。我们也许可以通过另外的途径，例如建立人脸识别的计算模型，这种计算模型可能是基于仿生神经网络的，也可能是纯粹基于统计的，或者是这二者之外的第三只眼睛，并通过构建实用的自动人脸识别系统来验证这些计算模型，从而找出对上述基本科学问题的解答。本文首先给出了人脸识别的一个一般计算模型，然后简单回顾自动人脸识别的研究历史，接下来阐述人脸识别的研究现状并介绍几种主流的技术方法，简单介绍计算所人脸识别研究组的研究进展，最后对上述哲学层面的问题作了一些简单的探讨。 2 人脸识别发展历史

人脸识别考勤管理规定

人脸识别考勤管理规定 1、2#厂房工作区域实行人脸识别考勤方式，员工出勤时应在考勤机上人脸识别考勤。 2、部门考勤员负责本部门员工考勤的管理工作，负责考勤系统里本部门人员维护、班次管理、人员排班等工作。 3、人脸识别考勤时间：员工正常出勤时上班前1小时内人脸识别签到有效，下班后无加班任务的1小时内人脸识别签退有效。未经部门同意也无加班任务的禁止在工作区域逗留。 4、员工中午休息时间不需要人脸识别考勤，但要求在规定时间吃饭和出勤，部门（班组）考勤员做好考勤记录，公司将不定期抽查监控录像，对于出现迟到和早退的将给予处罚。 5、班车晚到的，需在上班时间后1小时内填写《离岗登记表》，注明班车到达厂区的时间，并履行审批程序，当天未填写的按迟到处理。 6、上班忘记人脸识别考勤的，需当天填写《出勤登记表》，注明到达2#厂房员工入口时间，并履行审批程序。下班忘记人脸识别考勤的，需在第二个工作日填写《出勤登记表》，注明离开2#厂房员工出口的时间，并履行审批程序。未按要求填写的一律按旷工处理。 7、人脸识别考勤无效的，进入2#厂房后需先到部门考勤员处填写《出勤登记表》，注明到达2#厂房员工入口时间，并履行审批程序，所在部门（班组）考勤员需记录其当天出勤情况，班组考勤员需及时将考勤反馈至部门考勤员。当天未填写的按旷工处理。连续两次人脸识别无效的，请联系人力部重新注册人脸信息。 8、忘记人脸识别考勤的，月度内前两次不扣考核分，第三次月度考核扣2分，第四次月度考核扣6分，每出现一次在上一考核扣分基础上累加4分计算。 9、员工当月因私外出离岗时间累计计算，每累计4小时记为半天事假。 10、因有事晚到公司的，提前2小时告知主管负责人（班组员工除告知领班外，也需告知分管工程师或分管部长）的不记为迟到，到公司后需立即填写《离岗登记表》，因私晚到超过2小时的需填写请假单，离岗时间累计计算，每累计4小时记为半天事假。 11、员工除需人脸识别考勤外，部门和班组考勤员也需记录考勤。人力资源部 2012年12月10日

人脸识别系统解决方案

人脸识别系统解决方案深圳东南创通智能科技有限公司 2018年6月13日

一、概述 1、背景分析随着我国城镇化进程的加快，城市人口日趋密集，人口流动性也大大增加，社会犯罪率呈逐年升高的趋势。在传统侦查工作方式中，多采用人工排查的方式，要排查重要场所人员身份，和限制外来人员进入固定区域，不仅费时费力，还可能造成遗漏等情况，排查效率大打折扣，同时给公共安全防范和社会维稳工作带来了极大的困难。为切实解决重点复杂区域社会治理难题，夯实社会稳定和长治久安的基层基础，及高清技术、智能化技术、网络技术的日趋普及与成熟，我司立足实际需求，针对复杂区域流动人口多、身份难以核查、人员来访不易管理的局面，推出人脸识别系统解决方案。系统采用先进的人脸识别算法，高速芯片作为识别算法的运行硬件平台，通过出入口的身份证信息采集、实时人脸抓拍和人证比对，从而实现人证合一验证。并针对不同场所实现固定人员刷脸通行，访客人员人证比对登记，解决固定人员每次需要刷证或输入密码的问题，人证比对失败人员则需要安保人员或工作人员人工确认后手动放行。 2、设计原则系统设计遵循技术先进、深度学习算法、性能稳定、节约成本的原则；本系统设计内容是系统的、全面的、完整的、易用的以及符合人机交互的；方案设计具有科学性、合理性、可操作性。

二、系统介绍 1、系统组成人脸识别系统由人证识别终端、通道闸、人脸识别管理客户端及平台组成。人脸识别系统拓扑图 2、人脸识别特性人脸识别系统核心组成部分主要包括人脸图像采集模块、动态人脸定位、人脸识别预处理、身份查找、身份比对、身份确认、执行机构和记录平台等，并通过一脸通平台判断人员身份及权限，开放相应的区域，保留人脸通行记录事件，并根据相应的权限命令各子系统作出响应，例如固定客户通道自动放行，访客只允许进入指定楼层等。人脸识别一体化终端使用世界领先的人脸检测、识别算法（FDDB与LFW世界前三），将其运行在高性能嵌入式平台中，配合200W像素的摄像头，终端实现人脸检测、人脸跟踪、与人脸识别，并可在屏幕上呈现相应的反馈。本产品能够同时识别5个人，光线环境良好的情况下最远能识别5米远的人脸，人脸跟踪与检测耗时20ms左右，人脸特征提取耗时200ms左右，人脸比对耗时左右，对光

人脸识别系统研究分析

摘要文章具体讨论了主成分分析( PCA)人脸识别算法地原理及实现.它具有简单、快速和易行等特点,能从整体上反映人脸图像地灰度相关性具有一定地实用价值. 人脸识别是目前较活跃地研究领域, 本文详细给出了基于主成分分析地人脸特征提取地原理与方法.并使用matlab 作为工具平台, 实现了一个人脸自动识别地系统原型.实验结果表明, 该系统识别率为100%, 达到预期地效果.如果想进一步提高人脸识别率, 可以考虑与其他方法结合.仅单独使用任何一种现有地方法一般都不会取得很好地识别效果, 将其他人脸识别方法组合是今后研究地一种趋势.也可以考虑改进分类决策地方法.本系统采用地最小距离分类法属于线性地分类器, 而利用神经网络这类学习能力更强地非线性分类器对高维人脸识别问题可能会有更好地解决.b5E2R。

目录 1.引言 (1) 2．需求分析 (1) 2.1 课题地来源 (1) 2.2人脸识别技术地研究意义 (2) 2.2.1 面部关键特征定位及人脸2D形状检测技术 (2) 2.2.2面部感知系统地重要内容 (2) 2.3人脸识别地国内外发展概况 (3) 2.3.1国外地发展概况 (3) 2.3.2国内地发展概况 (4) 3．概要设计 (5) 3.1问题描述 (5) 3.2模块设计 (5) 3.3主成分地一般定义 (6) 3.4主成分地性质 (7) 3.5主成分地数目地选取 (7) 4. 详细设计--PCA算法地功能实现 (8) 4.1引言 (8) 4.2 K-L变换 (8) 4.3 PCA方法 (9) 4.4利用PCA进行人脸识别 (10) 5.实验及结果分析 (11) 6. 总结 (14) 7. matlab 源码 (15) 参考文献 (19)

人脸识别技术研究背景与方法

人脸识别技术研究背景与方法 1人脸识别技术研究背景 .................................................................................... 错误!未定义书签。 1.1人脸检测技术概述 ................................................................................. 错误!未定义书签。 1.2人脸检测的研究内容 ............................................................................. 错误!未定义书签。 2 人脸检测方法 ................................................................................................... 错误!未定义书签。 2.1基于知识的方法 ..................................................................................... 错误!未定义书签。 2.2基于特征的方法 ..................................................................................... 错误!未定义书签。 2.3模板匹配 ................................................................................................. 错误!未定义书签。 2.4基于外观的方法 ..................................................................................... 错误!未定义书签。 2.5 其他方法 ................................................................................................ 错误!未定义书签。 2.6人脸检测方法评析 ................................................................................. 错误!未定义书签。1人脸识别技术研究背景在计算机及网络技术高速发展的现代社会中，信息安全显示出前所未有的重要性。身份识别及鉴定是保证系统安全的重要前提，在国家安全、公安、司法、电子商务、电子政务、安全检查、保安监控等应用领域，都需要准确的身份识别及鉴定。目前，个人身份鉴别主要依靠ID卡(如身份证、工作证、智能卡和储蓄卡等)和密码等手段，然而这些手段存在携带不便、容易遗失、由于使用过多或不当而损坏、密码易被遗忘和破解等诸多问题。由于技术的发展，犯罪分子伪造假证件的手段越来越高明，如假身份证、假工作证、假文凭等在现实社会中也不时发生;在信息界，黑客攻击别人的计算机系统，破译计算机口令亦常有之。美国每年在福利发放、信用卡交易、移动电话以及ATM交易方面由于身份诈骗而造成的经济损失高达60亿美元。因此，目前广泛使用的依靠证件、个人识别号码(PIN)、口令等传统方法来确认个人身份的技术面临着严峻的挑战，已不能适应现代科技发展和社会进步的需要。人们希望有一种更加方便可靠的办法来进行身份鉴别，生物特征识别技术给这一愿望带来了实现的可能。早在古埃及时人们就开始通过人体生物特征的测量(如人脸、人手等)来鉴别人的身份;在刑侦领域，人们也早已使用最有效的人体生物特征之一—指纹来确定罪犯。人们可能会遗忘或丢失他们的卡片或密码，但绝不会遗忘或者丢失自己的生物特征，如人脸、指纹、虹膜、掌纹等。因此基于生物特征识别技术的个人身份识别系统具有更好的安全性、可靠性和有效性，正越来越受到人们的重视，并开始进入人们社会生活的各个领域，迎接新时代的挑战。美国政府在“9.11”事件以后连续签署了三个国家安全法案，要求采用生物识别技术。2003年6月，联合国国际民用航空组织公布了其生物技术的应用规划，将