浅谈人脸识别技术应用及发展趋势

浅谈人脸识别技术应用及发展趋势
浅谈人脸识别技术应用及发展趋势

摘要:本文主要阐述了人脸识别技术的现状、应用情况、存在问题及发展方向,并重点从人脸的检测、查询、身份认证、比对方面进行了介绍和图表说明。

关键词:人脸识别技术 人脸检测 人脸查询 人脸身份认证 人脸比对

浅谈人脸识别技术应用及

发展趋势

文/贾川 北京清大维森科技有限责任公司

栏目主持:王振奇

E-mail:anfang@https://www.360docs.net/doc/dc18188397.html,

一、人脸识别技术概念及现状

人脸识别,即通过计算机、相关算法对人脸进行分析判断的一种认证技术。通常也叫做人像识别、面部识别。严格的来说,我们统称人脸识别。人脸识别技术从应用层面上主要可分为:人脸检测、人脸识别查询、人脸识别身份认证和人脸识别比对四方面的应用,其可全部归纳为人脸识别查询技术。目前,我国从事人脸识别技术研究的单位有很多,使得生物特征识别技术形成了一定市场规模,同时也缩小了与国外的差距。2008年,以清华大学和中科院自动化研究所为代表的北京奥运会实名制票证系统的实施将生物特征识别技术又推到了一个新的水平,为我国生物识别技术在安防领域的应用打下了坚实的基础。

二、人脸识别技术的应用

1.人脸检测

人脸检测,顾名思义,就是对视频图像进行检测看是否有“清晰”人脸的图像高速处理过程。目前,被应用在银行的大联网高速图像搜索系统正是基于人脸检测技术与人脸识别查询技术为一体的视频图像快速索引系统。

目前,很多地区的城市视频监控、银行监控都逐渐实施联网工程,浩大的联网工程产生了海量的视频数据。如何对海量的视频数据进行快速准确的查询成为我们目前必须要解决的问题。为此,针对银行大联网高速图像搜索系统的现状而开发出了一套综合应用系统。它主要由以下三部分构成:

(1)前端采集子系统

前端采集子系统,主要用于完

成对视频信息的人脸检测及叠加存储过程。也是整个系统顺利实施的有效保障。该子系统自成系统,在整个系统顺利实施前可先期实施,系统完全能够单独工作。系统结构图如图1所示。

如图所示,深黄色模块为银行营业网点现有监控设备。摄像机为柜台或ATM场景监控摄像机,所有摄像机监控录像存入硬盘录像机,存储时间为1-3个月,通过键盘选择部分摄像机监控录像在监视器上显示。

灰色模块为新加入的人脸图像采集设备。安易拍为装在柜台前或ATM 机上的视频采集设备,采集到的视频信息经过安易检人脸检测分析,把检测出的人脸叠加在对应的摄像机监控录像上,这样做不但能够清晰的看到柜台监控摄像机中办理业务客户清晰的脸部照片,还能以此叠加照片为索引快速的检索所有叠加该人脸照片的监控录像。实现海量视频信息的高速索引。该子系统可在实现整个系统初期实施完成,便于后期子系统快速顺

利地实施。

(2)图像处理子系统

图像处理子系统,用来对采集到

的图像信息做人脸特征提取、基本信息打包并实时上传的综合处理过程。系统结构图如图2所示。

如图所示,整个系统是由多台图像处理服务器组成的,单台服务器数据处理能力为4-6路视频图像,前端采集子系统把叠加有人脸照片的视频图像输入到图像处理服务器后,经过一系列的处理,最终打包成若干个数

据包上传至数据管理查询子系统。数

图1 前端采集子系统结构图

图2 图像处理子系统结构图

叠加有人脸照片的视频图像

数据包

Expert View

据包主要由人脸特征值、人脸照片、IP地址、营业网点地址、时间等若干信息组成,每个数据包的大小在5K 左右。

(3)数据管理查询子系统数据管理查询子系统,用于对图像处理子系统上传的数据包进行分类管理查询的综合应用。系统结构图如图3所示。

如图3所示,系统主要由若干数据管理服务器和若干人脸比对服务器组成,服务器的数量由联网营业网点视频监控总路数决定。所有经过图像处理子系统上传至数据管理服务器的数据包按不同类型分类管理入库,人脸比对服务器对入库的所有人脸特征值进行加载,以备所查询使用。当有查询需要时,只需在客户端输入查询照片,人脸比对服务器能够在瞬间查出相似人员的信息并发送查询结果,之后根据数据包中的时间、地点信息查找有关视频录像。

2.人脸识别查询

人脸识别查询是通过以人脸照片为查找目标,从某个或多个人脸数据库中查找设定相似度照片信息的过程。普遍应用于公安部门,主要有出入境护照管理、刑事侦查嫌

犯查询、走失人口及合法公民身份查询。通过建立相应的数据库(如出入境护照管理需要建立已办理护照人脸数据库,合法公民身份查询需建立完善的二代证人脸特征数据库),采用C/S或B/S架构,通过在客户端输入要查询人的照片,由服务器端完成相似照片的查询,其核心是基于人脸比对技术。人脸识别查询根据数据库容量及客户端使用数量及频率设计合理的应用结构。

出入境管理在当今社会起着举足轻重的作用,特别是一些危害国家安全及经济的犯罪分子通过办理多本护照,企图出境躲避法律的制裁,我们更要把其挡在国门之内。犯罪分子可以改姓名、可以有多种身份、可以有多个证件,但是他只有唯一的一张脸是不变的。不管你是谁,你叫什么,这张脸就是你能否办理护照的有效依据。该套系统由于客户端数量有限,且使用频率相对很低,系统采用C/S 结构,核心工作基本由服务器完成。系统工作流程如图4所示。

在系统客户端输入所要办理护照人员现场拍摄的照片,系统会在多个类型的数据库中一一查询并返回查询结果。在已办理护照人员人脸数据库中查询,可以防止一人多本护照;在法律不准出境人员人脸数据库中查询,可以防止该类人员出境逃避法律;在办理过且未被审核通过人员数据库中查询,可以对其进行重点审核等。

刑事侦查嫌犯查询、走失人口及合法公民身份查询与出入境护照管理应用原理一样,所不同的正是其“人

脸库”,追查逃犯能够建立逃犯库即可,核实公民身份信息,二代证数据库建立即可实现。再有不同就是系统结构、客户端使用数量和频率会有所不同。出入境现在是每个省为一系统,在各市办理护照的相关部门设立客户端即可,通过联网即可完成在服务器端的查询。公民身份信息核实,需要在每一个派出所设一个客户端,全国设置多个数据库。是一个大型的联网工程,采用B/S结构,多台服务器并行的使用方式。这些都需要我们及广大致力于人脸识别发展的企业及用户去探索其最优的应用方式。

3.人脸识别身份认证

人脸识别身份认证,就是通过人脸识别完成对某个人或某些人身份的认证。该项应用主要适用于参加大型活动身份认证、大型会议身份认证、重要机构重要人员身份认证等。目前比较成熟的应用主要有大型活动身份认证,如2008北京奥运会实名制票证系统认证;重要机构重要人员身份认证,如银行押运员身份认证。该类系统,人脸识别起到的是对人员身份的一种认证,是为了提高安全性。通常需要射频技术配合完成。如奥运会实名制票证系统认证,购票人在购票的时候已提交其规定格式的照片,人票合一,完成对进场观众的认证;银行押运员身份认证,通过与其之前使用的工卡完成对押运员的“人卡合一”认证。其核心是一对一比对,不论从认证速度还是准确率来看,已经很成熟的应用在上述场合。人脸识别身份认证,已经越来越受到很多相关部门的重视。

图3 数据管理查询子系统结构图

数据包

查询照片

查询结果

4.人脸识别比对

人脸识别比对,主要应用于门禁控制系统,由人脸或辅以其他识别方式完成对人员进出的控制。诸如银行金库、部队弹药库等重要场所的出入口控制对该类场所安全起着非常重要的作用。通常是多种识别方式相结合,经过多种识别完成对进出口的控制。该项技术及产品已经在很多银行金库得到成功的应用。门禁控制系统中另外一个需要我们关注的应该是控制器接口标准的统一。人脸识别比对完成之后,需要控制器来控制门的打开。目前市场上的控制器接口绝大多数都是韦根接口,但是其不统一的接口格式,导致了我们在选用控制器中受到一定的限制,这就需要我们更多的控制器、读卡器、指纹机、人脸门禁机等相关企业厂家共同努力,使行业应用标准统一,这样才会促进整个行业的良性发展。

图4 人脸识别查询系统流程图

三、人脸识别技术应用所面临的问题

目前,人脸识别技术在上述几方面应用基本上已经很成熟,但还面临着更多的问题需要去解决,如模糊照片的人脸识别、远距离的人脸识别、快速行进中的人脸识别等,这些都是人脸识别将来所要研究的问题。在此,我们看到生物特征识别技术这一庞大的市场需求,但我们也很清醒的认识到人脸识别技术的某些应用是在特定环境下的应用,其中每一项技术的成熟应用,都要有很多科研人员、系统建设人员和用户的共同努力来实现的。所以,人脸识别技术不是属于某人或某群体的技术,而在整个行业链中每一个环节都是特别重要的,人脸识别在多个领域应用的成功。需要让越来越多的企业和研发人员参与进来。

四.人脸识别技术的发展前景及趋势

人脸识别应用已经越来越被很多企业及相关行业标准制定部门所关注。如2007年发布的上海市地方标准《重点单位重要部位安全技术防范技术要求》中的城市轨道交通和酒店、办公楼部分明确要求使用人脸识别装置,且轨道交通部分为强制性要求;2009年8月1日实施的北京市地

方标准《城市轨道交通安全防范技术要求》中明确要求要有人脸采集系统及使用人脸比对技术。人脸识别技术作为安全防范技术中一个重要组成部分,逐渐从系统集成发展到嵌入式独立工作,再到模块化、芯片化。这都需要我们每一位行业人员去努力,始终在不断的更新技术、研发新产品、开发新应用,才能为生物识别特征技术发展带来新的契机。

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

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

人脸识别系统的原理与发展

人脸识别系统的原理与发展 一、引言 人脸识别系统以人脸识别技术为核心,是一项新兴的生物识别技术,是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法,融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,具有广阔的发展前景。2012年4月,铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统;可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿,人脸追踪侦测,自动调整影像放大; 二、概述 人脸识别系统概述 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等,相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别,也可以进行语音内容的识别,只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。 人脸识别系统功能模块 人脸捕获与跟踪功能:人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来,并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术,当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。 人脸识别比对:人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指,从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。 人脸的建模与检索:可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征,并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式),将指定的人像进行建模,再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别,最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。

人脸识别技术的应用背景及研究现状

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:

基于人脸识别的安防系统解决方案

基于人脸识别的安防系统解决方案 1、应用背景 随着中国社会国际化程度的不断深化,奥运会、世博会、亚运会等大型活动在中国的举办,中国已经成为全球瞩目的焦点,世界各地包括国内数以百万乃至千万计的游客、官员、新闻记者、运动员、裁判员、工作人员、志愿者等各类人士将集聚中国的场馆。与会人士中不乏企图制造事端、普通民众为之色变的恐怖分子,如何确保各种级别、各类型的运动会、会议或展会的安全、有序进行,已经成为摆在各组委会等机构面前的头等大事。 长期以来,与会人员凭门票、代表证、参展证等各类证件(凭证)在经过工作人员人工查验后即可进入会场。这种模式以低廉的代价为会场的管理提供了一些基本的保障,但也存在着严重的管理漏洞和安全隐患。在相关人士意识到了问题的存在之后,条码、IC/ID卡、RFID等技术便逐步引入了大型会场的管理,原有的证件人工查验模式变为计算机系统的自动查验为主、人工为辅的查验模式,这一模式的改变减少了人为错误的发生。同时,在应用上述技术后,证件伪造的难度也有了显著增加。应该说,上述技术的应用在一定程度上提升了会场的管理和安全保障水平,但单凭证件的与会人员身份认证模式仍然存在证件存在被伪造的可能、证件可能被他人借用或冒用、证件遗失会给持证人带来极大的不便等问题。 人体生物特征具有唯一性、稳定性、不可复制、不可假冒等显著特点,用于身份认证具有更高的安全性。在指纹、掌纹、虹膜等人体生物特征识别技术中,人脸识别技术的优势非常明显。首先,作为识别特征,人脸具有稳定、可靠、安全、便利等特点。在一般情况下,人的面部特征是非常稳定可靠的,“携带”便利。面像也是用于区分人的首要特征。其次,人脸图像的采集非常方便,尤其是基于标准视频的图像采集方式。目前,绝大多数系统采用的都是可见光范围内的标准摄像头,完全满足人脸图像的采集要求,不需要进行任何改造或升级。人脸图像的采集是非接触式的,也不需要人主动配合,最大限度地提高了系统的响应速度。第三,与系统结合人脸识别系统能够最大效能的发挥现有监控系统的优势,真正

人脸识别技术发展及应用分析解读

人脸识别技术发展及应用分析 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。用摄像机采集人脸图像,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处理,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识,达到识别不同人身份的目的。 市场现状 人脸识别技术的研究始于20世纪60年代末期。 20世纪90年代后期以来,一些商业性的人脸识 别系统逐渐进入市场,但是,这些技术和系统离 实用化都有一定距离,性能和准确率也有待提高。 美国遭遇恐怖袭击后,这一技术引起了广泛关 注。作为非常容易隐蔽使用的识别技术,人脸识 别逐渐成为国际反恐和安全防范重要的手段之一。 近年来,人脸识别在中国市场,也经历着迅速的 发展,而且发展的脚步也越来越快。主要原因有以下两方面。 科技的进步 国际上,美国标准与技术研究院(NIST)举办的Face Recognition Vendor Test 2006,通过大规模的人脸数据测试表明,当今世界上人脸识别方法的识别 精度比2002年的FRVT2002至少提高了一个数量级(10倍),而对于高清晰,高质量人脸图像识别,机器的识别精度几乎达到100%。在我国,近年来科技界和社会各个方面都认识到人脸识别技术的重要性,国家政策对人脸识别技术研究给予了很大支持,使得我国人脸识别技术也得到了迅速的发展。 应用需求的增加 越来越趋向于高科技的犯罪手段使得人们对各种场合的安全机制要求也近乎 苛刻,各种应用需求不断涌现。人脸识别市场的快速发展一方面归功于生物识别需求的多元化,另一方面则是由于人脸识别技术的进步。从需求上来说,除了传统的考勤、门禁等应用外,视频监控环境下的身份识别正成为一种迫切的需求,

2020年公需课考试-人工智能技术及其发展趋势(100分)

单选题 1.()是自然语言处理的重要应用,也可以说是最基础的应用。(3.0分) A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案:C√答对 2.(),中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。( 3.0分) A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案:B√答对 3.()是通过建立人工神经网络,用层次化机制来表示客观世界,并解释所获取的知识,例如图像、声音和文本。(3.0分) A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案:A√答对 4.生物特征识别技术不包括()。(3.0分) A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案:A√答对 5.()是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。(3.0分) A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案:A√答对 6.下列对人工智能芯片的表述,不正确的是()。(3.0分) A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器,智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案:C√答对

7.下列选项中,不属于生物特征识别技术的是()。(3.0分) A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案:C√答对 8.立体视觉是()领域的一个重要课题,它的目的在于重构场景的三维几何信息。(3.0分) A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案:D√答对 9.()是人工智能的核心,是使计算机具有智能的主要方法,其应用遍及人工智能的各个领域。(3.0分) A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案:B√答对 10.关于专用人工智能与通用人工智能,下列表述不当的是()。(3.0分) A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破,在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案:D√答对 多选题 1.人工智能研究范畴广泛而又异常复杂,其发展需要与()和社会科学等学科深度融合。(4.0分)) A.计算机科学 B.数学 C.认知科学 D.神经科学 我的答案:ABCD√答对 2.机器学习的相关算法包括()。(4.0分)) A.轨迹跟踪 B.决策树 C.数据挖掘 D.K近邻算法 我的答案:BCD√答对 3.目前,深度学习主要包括()。( 4.0分))

浅谈基于深度学习的人脸识别技术

信息通信 INFORMATION & COMMUNICATIONS 2019年第6期(总第198期) 2019 (Sum. No 198) 浅谈基于深度学习的人脸识别技术 刘晓波 (中国联合网络通信有限公司湖北省分公司,湖北武汉430040) 摘要:互联网科技和大数据技术飞速发展的时代,日新月异的各种前沿技术,一再刷新人们的认知,人工智能(AI )成为了 一 门最热门的行业应用能力。AI 技术不仅仅要够炫够酷,更要有足够的“温度",让机器更加人性化。人脸识别技术(Face Recognition Technology, FRT )是近年来模式识别、图像处理以及人工智能等领域的重要研究课题之文章重点对现有 的人脸检测识别方法以及应用领域关键技术进行总结,分析和比较当前主流识别方法优缺点,分享其中关键技术及发展 前景。 关键词:人脸识别;人工智能;深度学习;人脸检测;面部特征中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1673-1131(2019)06-0018-03 0引言 随着社会对个人身份的自动验证需求的加深,一些技术 成熟且传统上被认为更加稳健的身份验证方案如指纹识别、 虹膜识别、语音识别等,都具有侵入性的特征,即需要参与者 的一定程度的合作(指纹识别需要用户将手指按在传感器上, 虹膜识别需要用户与相机靠得很近,语音识别则需要用户大 声说话),因此寻找一种更优且非侵入式的自动身份验证方案 成为了大势所趋。 人脸识别技术(Face Recognition Technology, FRT )是基于 人的面部特征信息能够识别或验证图像或视频中主体身份的 技术生物识别技术。用图像釆集工具(如摄像机或摄像头)釆 集含有充分且足够的人面部特征的图像或视频流,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识别和验 证的一系列相关技术总成。 相比传统的身份验证方法,人脸识别技术具有非接触性 (不用肢体接触)、非强制性(路过即可,甚至无察觉)、可并发 性(可同时进行多个人脸的分拣、判断及识别)等优势。 直观的人脸识别如下图所示: * 2 z 5 n e s i e 图1人脸识别示例 简单来说就是通过输入一个自然人的面部特征,和自然 人面部特征库中的注册在库身份进行面部特征逐项比对,找 出一个与输入的面部特征相似度最高(需预设阀值,必须大于 阀值)的个体,以确定输入面部特征对应的身份。如没有找到 大于阀值的个体,则返回“unknown ”。 1传统的人脸识别 传统的人脸识别被当作模式识别/模式匹配问题。主流的 人脸识别技术基本上可以归结为三类,即:基于几何特征的方 法、基于模板的方法和基于模型的方法。 (1)基于几何特征的方法是最早投入实际应用的人脸识别 方法。该方法通过定位人面部主要器官的详细位置,如:眉、 眼、鼻、嘴、耳等,获取主要器官等重要面部特征的形状、相对 位置以及特征之间的距离等参数,利用参数构成一个可以代 表个体人脸的特征向量。 (2) 基于模板的方法可以分为神经网络方法、动态连接匹 配方法、线性判别分析方法、特征脸方法、基于相关匹配的方 法、奇异值分解方法等。 (3) 基于模型的方法则有基于主动外观模型、隐马尔柯夫 模型方法、主动形状模型等。 传统的人脸识别是人脸识别的初级阶段,重要成果不多, 人工依赖性较强,鲁棒性较差,基本没有实际应用。 随着大数据时代的到来,沉寂了许久的神经网络卷土重 来。作为人工智能时代的利器一深度学习逐渐走入人们的 视野。基于深度学习,人脸识别技术迅速发展。各种学习框 架如 Tensorflow 、Caffe >KerasMxnet >Darknet 等不断涌出。基 于深度学习的人脸识别一般被处理为回归/分类问题。一般流 图2人脸识别一般流程图 2人脸检测算法 人脸检测是人脸识别中的第一个环节,是一项关键技术。 人脸检测是指假设在输入图像中存在一个或者多个人脸情况 下,确定图像中全部人脸的位置、大小和姿势的过程。 图3人脸检测不意图 早期的人脸检测算法使用了模板匹配技术,即用一个人 脸模板图像与被检测图像中的各个位置进行匹配,确定这个 位置处是否有人脸,如果存在则定位人脸的位置、大小及主要 特征;此后机器学习被用于解决该问题,神经网络、支持向量 机等将人脸检测处理为二分类问题。如下图所示: 18

基于人脸识别技术的应用

基于人脸识别技术的应用 1.1 人脸识别技术的介绍 面部识别系统以人脸识别技术为核心,是一项新兴的生物识别技术,是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。人脸因具有不可复制、采集方便、不需要被拍者的配合而深受欢迎。现如今,人脸识别这个词已经慢慢走进了我们的生活,开始逐渐广泛的应用到日常生活之中。 手机、笔记本电脑中的人脸识别软件就是一个很好的例子,它帮助我们解锁手机、电脑,无需再输入密码,不用担心密码泄露从而导致的信息隐私泄露,它很好的帮助我们保护手机、电脑的安全。除此之外,人脸识别门禁系统开始应用于一些高档住宅和办公楼中,为人们省去了带钥匙刷卡的麻烦,也不用担心密码忘记的苦恼。人脸识别考勤机也正在被一些企业应用于日常管理。而一些美颜相机、美图软件的推出更迎合了消费者的市场。它可以自动识别人脸,并对人脸进行美化。甚至一些小游戏被开发出来,可将自己的脸与明星的脸比对相似之处,评价出你最有有谁的明星相。虽然这仅仅是一个游戏软件,只是供人们娱乐,真实度不高,但也可以看出现今人脸识别技术的广泛使用。 人脸识别技术在过去几年中得到了广泛的关注,正是因为它的应用程序涵盖了许多不同的领域。对于许多的应用程序来说,脸部识别系统的性能在可控的环境下已经达到了一个令人满意的水平。但是现有的大部分面部识别技术在不受控制的环境下识别性能明显下降。

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]: 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。 1. 2 人脸识别技术在国内的研究现状 国内关于人脸自动识别的研究始于二十世纪 80 年代,主要的研究单位有清华大学,哈尔滨工业大学,中科院计算所,中科院自动化

人脸识别技术的应用背景及研究现状

人脸识别技术的应用背景及研究现状 文件管理序列号:[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]

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,着名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Compute r Interface Institute,Microsoft Research,英国的Department of Engine ering 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多。但是由于人脸特征的变化很大,很难得到有效的模板来表示人脸的共性。变形模板在原理上与固定模板相同,但其中包含一些非固定的元素,一种方法是手工构造参数化的曲线和曲面以表征人脸中的某些非固定特征,如眼

2019年我国人脸识别技术发展情况及发展趋势综合分析

2019年我国人脸识别技术发展情况 及发展趋势综合分析 2019年2月14日 一、全球生物识别细行业市场占比情况分析 生物识别指的是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段相结合,利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定技术。按不同的识别方式,生物识别可分为指纹识别、虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。 伴随着生物识别产品逐渐从单一的PC处理转变为分布式计算。 用独立的前端独立设备来完成生物特征的采集、预处理、特征提取和比对,通过中心PC或服务器完成与业务相关的处理。随着生物特征 识别技术的不断发展和提高,生物特征识别技术的应用场景不断拓展,预计2015-2020年全球生物识别细分行业复合增长率分别为:人脸识别复合增长率为167%;语音识别为100%;虹膜识别为100%;指纹识别复合增长率为73%。

全球生物识别细行业市场占比情况 二、中国人脸识别技术发展情况分析 1、中国人脸识别行业发展历程 人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末,经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。其中,2014年是深度学习应用于人脸识别的关键一年,该年FaceBook发表一篇名为“DeepFace系统:达到肉眼级别的人脸识别系统”(翻译名),之后Face++创始人印奇团队以及香港中文大学汤晓鸥团队均在深度学习结合人脸识别领域取得优异效果,两者在LFW数据集上识别准确度均超过了99%,而肉眼在该数据集上的识别准确度仅为97.52%,可以说深度学习技术让计算机人脸识别能力超越人类的识别程度。

人脸识别与其他生物识别方式相比,优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触,而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像,在采集过程中体验感不佳。目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何保证识别率。此外,隐私性和安全性也是值得考虑的问题。 2、3D人脸识别与2D人脸识别数据对比 目前,国内的人脸识别技术已经相对发展成熟,该技术越来越多的被推广到安防领域,延伸出考勤机、门禁机等多种产品,产品系列达20多种类型,可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利 保障、电子商务及安全防务等领域,人脸识别的全面应用时代已经到来。 中游人脸识别技术的进步,是推动下游场景应用拓展的关键所在。目前,人脸识别市场的解决方案主要包括2D识别、3D识别技术。市场上主流的识别方案是采用摄像头的2D方案,但由于人的脸部并非 平坦,因此2D识别在将3D人脸信息平面化投影的过程中存在特征信息损失。3D识别使用三维人脸立体建模方法,可最大程度保留有效 信息,因此3D人脸识别技术的算法比2D算法更合理并拥有更高精度。

浅谈人脸识别技术VS指纹识别技术

浅谈人脸识别技术VS指纹识别技术 1、指纹识别系统适宜的使用单位界定在:人数少、且环境好的单位,比如政府机关,或100人以下且环境好的企事业单位,不然使用起来很勉强和难受。人脸识别技术,不受环境影响。是指基于人的脸部特征信息,通过计算机与生物传感器等高科技手段结合,利用人体固有的生理特性,进行个人身份鉴定的一种生物识别技术。这种技术先对输入的人脸图象或者视频流进行判断,给出每张脸的位置、大小和面部各个主要器官的具体信息。依据这些信息,进一步提取人脸中所蕴涵的身份特征,将其与已知的人脸进行比对,从而识别每个人的身份。 2、指纹识别的民用技术目前还不成熟,真实的识别率在95%以下,也就是说100人中基本上有超过5个人的指纹识别不了,或者要反复识别。与传统的身份鉴定方式相比,人脸识别技术的最大特点就是识别精确度高。人脸识别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、蜡像欺骗识别系统,无法仿冒。此外,人脸识别速度快,不易被察觉。与其他生物识别技术相比,人脸识别属于一种自动识别技术,一秒内可以识别好几次。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要,这会使该识别方法不令人反感。 3、目前的指纹考勤机均采取指纹识别+密码识别相结合的方式,就是因为有较多的不能识别指纹的情况人脸识别技术是基于生物统计学原理来实现的。先通过计算机相关软件对视频里的图像进行人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理,从中提取人像特征点。然后利用生物统计学的原理进行分析,建立数学模型,即人脸特征模板。将已建成的人脸特征模板与被测者的面像进行特征比对,根据分析的结果给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。现在这一技术已得到广泛应用。人脸识别技术的最大特点就是识别精确度高。 4、指纹识别技术目前对于:手指脏了、手指湿了、手指太干、手指脱皮(包括季节性脱皮)、手指破了……等等情况,都不能正常识别。人脸识别技术,非接触式识别。不受环境影响,不受生理影响。更环保更卫生。 5、为什么说指纹识别考勤只适合于小型单位使用呢。指纹识别对于感应卡刷卡的时间要长很多,以一个人站到考勤机前识别指纹到下一个人站过来开始识别作为一个人的识别周期,一般在6-7秒左右,也就是每个人在一次性识别都很正常的情况下,完成考勤签到需要6秒左右,如果100个人哪怕是提前了5分钟到达排着队等候签到,也需要600秒即10分钟左右完成,指纹识别一般为了提高识别率,都要求每个人留不同手指的2-3枚左右的指纹档案存到考勤机里,一枚不能识别时赶紧换用另一枚,这样反复重试才能达到90%左右的识别率。 与传统的身份鉴定方式相比,人脸识别技术的最大特点就是识别精确度高。人脸识别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、蜡像欺骗识别系统,无法仿冒。人脸识别速度快,不易被察觉。与其他生物识别技术相比,人脸识别属于一种自动识别技术,一秒内可以识别好几次。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要。 6、指纹考勤机的关键部位,也是最脆弱部位就是指纹膜,指纹膜时间用的越长,指纹识别率就越低,在没有任何人为刮擦破坏的情况下,一片指纹膜一般在半年以后就越来越多的指纹不能识别或者需要反复识别,解决办法是更换指纹膜,更

人脸识别的研究进展

1引言 人脸识别是计算机模式识别和生物特征鉴别技术的一个热门研究课题,它被广泛应用于娱乐,智能卡,信息安全,法律实施和监控等社会各方面。一般来说,人脸识别主要是指在数字图像或视频图像中,通过人体面部视觉信息,进行人类身份鉴别的计算机技术。人脸识别和其它生物特征识别技术如:指纹识别,掌纹识别等相比,具有方便,快捷,易以接受等特点[1]。 计算机人脸识别的研究始于60年代末,最早Bledsoe 以人脸特征点间的距离、比率等参数为特征建立了第一个半自动人脸识别系统[1]。近几十年人脸识别研究逐渐发展,涌现出了大量新的技术和方法。虽然人脸识别技术已经取得了很多突破性进展,但是计算机和人类的人脸识别能力相比,依然还存在很多问题,目前最好的商用人脸识别系统在实际使用中仍然有很多需要完善的地方。2人脸识别系统的框架 一般来说,一个完整的人脸识别系统主要包括下面几个步骤: (1)人脸检测(Face detection):对输入图像进行分析, 判断图像中是否存在人脸,如果存在人脸,则标定出人脸的位置和大小的过程。 (2)人脸对齐(Face alignment):通过对人脸图像进行缩 放,旋转,切割等操作,使所有人脸图像依照某种标准规范化的过程。 (3)人脸预处理(Face preprocessing):通过对人脸图像进 行处理,降低图像中光照变化,噪音干扰等情况对人脸识别带来的影响。 (4)人脸表示(Face representation):提取人脸中可以用 于描述人脸模式的特征并使用这些特征来表示人脸的过程。 人脸识别的研究进展 钱志明1,徐丹2 1. 楚雄师范学院, 云南省楚雄市 675000 E-mail: qzhiming@https://www.360docs.net/doc/dc18188397.html, 2. 云南大学计算机系, 昆明 650091 E-mail: danxu@https://www.360docs.net/doc/dc18188397.html, 摘要: 随着人工智能和计算机视觉技术的发展,人脸识别已成为模式识别领域的一个热门研究课题。本文对近年来人脸识别的研究状况进行了综述,分析了人脸识别存在的问题,系统地对目前主流人脸识别方法进行了分类和介绍,针对人脸识别中的一些局部表示方法做了分析和测试,并对未来人脸识别的发展方向进行了展望。 关键词: 人脸识别,人脸表示,局部特征 Research Advances in Face Recognition Zhiming Qian1, Dan Xu2 1.Chuxiong Normal University, Chuxiong Yunnan 675000, China E-mail: qzhiming@https://www.360docs.net/doc/dc18188397.html, 2. Department of Computer Engineering, Yunnan University, Kunming 650091, China E-mail: danxu@https://www.360docs.net/doc/dc18188397.html, Abstract: With the development of artificial intelligence and computer vision, face recognition has become a hot topic of pattern recognition. This paper presents a survey on the state-of-art face recognition research, systematically classifying and introducing face recognition methods. Furthermore, this paper analysis and tests some recent algorithms, which are used to extract the local facial features. In addition, several major issues for further research in the area of face recognition are also pointed out at the end of this paper. Key Words: face recognition, face representation, local feature

人脸识别发展趋势及应用领域分析

人脸识别发展趋势及应用领域分析 人脸识别技术是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒的生物识别技术,具有极其广阔的市场应用前景。在公安、国防、海关、交通、金融、社保、医疗及其他民用安全控制等行业和部门存在着广泛的需求。 一、人脸识别何以瞬间爆发? 其实对于整个生物识别领域来说,由于指纹识别应用时间早,价格低廉,而且使用便利,因此早早地便占据了国内的大部分市场,在顶峰时期,甚至可以达到90%左右。但是,又是什么力量,使人脸识别在短短五六年的时间里,就实现了如此迅猛的腾飞呢? (一)政策因素:抛开技术因素,国家政策的支持可以说是人脸识别崛起的重要因素之一。尤其随着近些年来,平安城市等技术的大力推广,我国安防市场的需求也随之迅速升温,各领域安保的等级也就随之实现明显的提升。甚至在部分地区的部分领域,人脸识别已经开始被列为使用过程中的强制标准。这种情况的出现,对于人脸识别的推广无疑是一种非常有力的推动。因此,虽然政策的角色只是一种诱导的作用,但是这种诱导对于人脸识别的爆发,却又是不可或缺的。 (二)社会需求:在我国,随着城镇化的进程加快,流动人口比例大大增加,面临的突发事件和异常事件越来越复杂。因此这也就给城市的安保工作,以及视频监控带来了更大的压力。传统依靠人工来“盯”的方式难免会因疲劳或精神不集中等原因影响监视效果,难以胜任对庞大数据库的分析与理解,从而影响事后查找证据,更难以满足时代的需求,于是,人们对于具有智能分析的视频监控应用的呼声越来越高。 二、人脸识别发展趋势 (一)与视频监控相结合:随着人脸识别技术的进一步发展,将人脸识别技术将实现与数字监控系统的进一步融合,将成为人脸识别技术的另外一大应用领域。据统计数据显示,仅在中国大陆,在未来三年内有望形成年销售额过百亿,并在未来十年内则有望形成年销售额过千亿的市场规模。(二)逐步取代指纹考勤:人脸识别考勤,通过对人脸一些独一无二的特征识别对验进行考

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2019 年我国人脸识别技术发展情况 及发展趋势综合分析 2019 年 2 月 14 日 一、全球生物识别细行业市场占比情况分析 生物识别指的是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段相结合,利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定技术。按不同的识别方式,生物识别可分为指纹识别、虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。 伴随着生物识别产品逐渐从单一的PC处理转变为分布式计算。用独立的前端独立设备来完成生物特征的采集、预处理、特征提取和比对,通过中心PC或服务器完成与业务相关的处理。随着生物特征 识别技术的不断发展和提高,生物特征识别技术的应用场景不断拓展,预计 2015-2020 年全球生物识别细分行业复合增长率分别为:人脸识别复合增长率为167%;语音识别为 100%;虹膜识别为 100%;指纹识别复合增长率为73%。

全球生物识别细行业市场占比情况 二、中国人脸识别技术发展情况分析 1、中国人脸识别行业发展历程 人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末,经历了技术引进 - 专业市场导入 - 技术完善 - 技术应用 - 各行业领域使用等五个阶段。其中, 2014 年是深度学习应用于人脸识别的关键一年,该年FaceBook发表一篇名为“ DeepFace系统:达到肉眼级别的人脸识别系统”(翻译名),之后Face++创始人印奇团队以及香港中文大学汤晓鸥团队均在深度学习结合人脸识别领域取得优异效果,两者在LFW数据集上识别准确度均超过了99%,而肉眼在该数据集上的识别准确度仅为 97.52%,可以说深度学习技术让计算机人脸识别能力超 越人类的识别程度。

浅谈人脸识别及其应用

I 行业智库线经验 INDUSTRY THINK TANK FRONT-LINE EXPERIENCE 浅谈人脸识别及其应用 文丨Article >海兰察 人脸识别技术正在被广泛运用,上 海市远郊的住宅小区也已经用上了,更 不用说市中心的高端商务楼,今年或许 是人脸识别在上海市民用市场被广泛运 用元年。但人脸识别技术目前在应用层面存 在三个问题:第一个是隐私保护问题; 第二个是应用费用问题;第三个是如何 利用既有包括末端摄像机在内的基础设 施问题。人脸识别技术有几个等级。最低端 的人脸识别,仅仅是将末端扫描成像中 的一定数量的关键像素点与内存数据库 里的图像关键像素点比对;更高一级的 人脸识别技术除了对比像素点更多外, 还添加红外、三维扫描等;在一些安防 等级更高的场所,人脸识别技术还要与 气味传感器、虹膜扫描、指纹和声纹比 对等技术结合起来。安全是有成本的,成本越高越安 全吗?不完全对,比如利用3D 打印技 术以及比硅胶更接近人类皮肤的复合材 料,完全可以以假乱真,初级人脸识别 技术或难以甄别,针对“面具"之类的伪装术,人脸识别就需要增加温度感知、 三维扫描、提高像素成像等措施。高等级的人脸识别技术可以被运用 在保密等级较高的场所,比如机要室、 数据中心、金库、武器库等等。人脸识别技术本质上是一种图像识 别,例如有这样一个场景:我们睁开眼 睛的时候,映入眼帘并传送到我们大脑 的信息是一些深浅不一的色块、线条或 点状物,因为我们从婴幼儿开始就被告 知并通过学习到眼睛摄入的静态或动态 的景象,以及动物、植物、建筑物等物 体,摄入眼睛的光信号转化为我们大脑 里的生物电信号,这才了解到看的是什 么、我们在哪里、环境之中有没有危险, 等等。图像识别来源于仿生技术,前端(摄 像机)像素传感器接收到光信号后,转 换为电信号,模拟量成为数字量,导入 计算机里的“算法”通过计算,得到电 信号的强度、密度和离散度,也就是说 像素越高,在同等算法下,结果越精准。算法有线程和层级,第一层算法就 是将摄入的数据与数据库里的数据进行快速比对,而后给出初步结果;第二层 算法就是对画面进行分割,再与数据库 里的分割画面进行比对,再得出结果, 这个时候还要计算第一层算法与第二层 算法的结果的逻辑合理性,合理的结果 才会输出。比如一个警察抓小偷的应用 场景,跑的速度快的移动物体不一定是 小偷。如果没有声纹录入的条件下,如 何识别画面中哪一个是小偷呢?这个时 候,比如数据库里的被冠以"小偷”符 号的人脸就是一个线程。 由此可见,在像素满足要求的条件 下,算法、线程和计算机的运算速率就 是关键要素,算法和线程也是导致人脸 识别响应速率的重要因素,这就是说, 在传输速率更高的应用场景中,电子计 算机的运算速率也必须更快,否则包括 人脸识别就是人脸撕逼了。在这种情况 下,量子计算机就呼之欲出了,加密更 安全且运算速率更高的量子计算机或将 成为继5G 之后另一个科技制高点。 有机会我们可以实测一下人脸识别 速率,技术优劣高下立判,无论是住宅 小区还是商务楼的应用场景。■050 住群房iS P

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