人脸识别主要技术特征

人脸识别主要技术特征
人脸识别主要技术特征

人脸识别主要技术特征

一、人脸识别算法:

人脸识技术中被广泛采用的区域特征分析算法,它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,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析,根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。

二、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。

三、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。

四、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。

五、真人鉴别功能:

系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。

六、图像质量检测:

图像质量的好坏直接影响到识别的效果,图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估,并给出相应的建议值来辅助识别。

人脸识别系统功能简介

XXX人脸识别系统 一、XXX人脸识别系统简介 XXX人脸识别系统采用区域特征分析算法,融合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,实现在大规模人脸图像数据库中进行人脸检索。从各种采集源获取的人脸图像可以迅速地与预先存储的数以千万计的图像数据库如逃犯照片库、失踪人口照片库、常住人口照片库等)完成比较,返回一个包含若干最相似人脸图像的匹配列表。支持照片比照片、视频流比照片、视频流比视频流等多种方式。可以实现在局域网、内部网、In ternet上进行照片比对和身份确认。 二、功能特性 先进性:采取XXX独特的混合人脸识别算法,识别精度更高,识别速度更快。 多样化:支持数据来源的多样化,动态人脸捕抓、手机拍摄、摄像机抓取,照片扫描等多种方式;支持现场捕捉照片与数据库中照片自动匹配检索; 高效低成本化:合理配置和选取合适的产品软硬件型号,使整个系统稳定、高效、可靠、低成本运行。 快速化:普通照片中提取人脸特征值,极大地降低了数据存储空间,加快了比对查询速度,单台计算机对比速度为每秒5 300万张(因选用的面纹模板而异);

方便性:完善的照片比对功能,比对方式多,比对准确率 高,比对速度快,支持全局人脸识别和分部人脸部件的人脸识别 (化装问题),系统操作清晰,公安侦查人员和授权用户都能方便 的使用系统。 实用性:适合于各国人种,不受种族肤色及性别的影响, 不 受面部表情,胡须和发型等变化的影响。 简易性:支持现场捕捉照片与库中照片自动匹配检索照 片 库的授权链接访问; 三、系统逻辑结构图 四、应用情景 XXX 人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边 检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领 域。 1、 企业、住宅安全和管理。 2、 电子护照及身份证。 人脸相关业务 人脸识别系统 人脸比对 人脸建库 JMCT 人脸图像散据 移动警务 身盼豪■ 1} --------- 人輪阳憧JMtVEft ■库于累气

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

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

基于matlab的人脸识别算法(PCA)

3.基于matlab的人脸识别算法 3.1 问题描述 对于一幅图像可以看作一个由像素值组成的矩阵,也可以扩展开,看成一个矢量,如一幅 N*N 象素的图像可以视为长度为N2 的矢量,这样就认为这幅图像是位于N2 维空间中的一个点,这种图像的矢量表示就是原始的图像空间,但是这个空间仅是可以表示或者检测图像的许多个空间中的一个。不管子空间的具体形式如何,这种方法用于图像识别的基本思想都是一样的,首先选择一个合适的子空间,图像将被投影到这个子空间上,然后利用对图像的这种投影间的某种度量来确定图像间的相似度,最常见的就是各种距离度量。因此,本次试题采用PCA算法并利用GUI实现。 对同一个体进行多项观察时,必定涉及多个随机变量X1,X2,…,Xp,它们都是的相关性, 一时难以综合。这时就需要借助主成分分析来概括诸多信息的主要方面。我们希望有一个或几个较好的综合指标来概括信息,而且希望综合指标互相独立地各代表某一方面的性质。 任何一个度量指标的好坏除了可靠、真实之外,还必须能充分反映个体间的变异。如果有一项指标,不同个体的取值都大同小异,那么该指标不能用来区分不同的个体。由这一点来看,一项指标在个体间的变异越大越好。因此我们把“变异大”作为“好”的标准来寻求综合指标。3.1.1 主成分的一般定义 设有随机变量X1,X2,…,Xp,其样本均数记为,,…,,样本标准差记为S1,S2,…,Sp。首先作标准化变换,我们有如下的定义: (1) 若C1=a11x1+a12x2+ … +a1pxp,…,且使 Var(C1)最大,则称C1为第一主成分; (2) 若C2=a21x1+a22x2+…+a2pxp,…,(a21,a22,…,a2p)垂直于(a11,a12,…,a1p),且使Var(C2)最大,则称C2为第二主成分; (3) 类似地,可有第三、四、五…主成分,至多有p个。 3.1.2 主成分的性质 主成分C1,C2,…,Cp具有如下几个性质: (1) 主成分间互不相关,即对任意i和j,Ci 和Cj的相关系数 Corr(Ci,Cj)=0 i j (2) 组合系数(ai1,ai2,…,aip)构成的向量为单位向量, (3) 各主成分的方差是依次递减的,即 Var(C1)≥Var(C2)≥…≥Var(Cp)

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

目录

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

人脸识别主要算法原理

人脸识别主要算法原理 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、最传统的方法,通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果; 2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。 3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型,主动形状模型和主动外观模型的方法等。 1. 基于几何特征的方法 人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成,正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别,因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述,可以做为人脸识别的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别,首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点,并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧 面轮廓图是一种很有新意的方法。 采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究,结果不容乐观。

可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进,其基本思想是: 设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数,通过调整模型参数使能量函数最小化,此时的模型参数即做为该器官的几何特征。 这种方法思想很好,但是存在两个问题,一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定,难以推广,二是能量函数优化过程十分耗时,难以实际应用。基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述,但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时,采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系,忽略了局部细微特征,造成部分信息的丢失,更适合于做粗分类,而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求,计算量也较大。 2. 局部特征分析方法(Local Face Analysis) 主元子空间的表示是紧凑的,特征维数大大降低,但它是非局部化的,其核函数的支集扩展在整个坐标空间中,同时它是非拓扑的,某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系,而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性,似乎这更符合神经信息处理的机制,因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑,Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果,它构成了FaceIt人脸识别软件的 基础。 3. 特征脸方法(Eigenface或PCA)

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,

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

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

基于MATLAB的人脸识别

基于MATLAB的人脸识别

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图像识别 题目:基于MATLAB的人脸识别 院系:计算机科学与应用系 班级: 姓名: 学号: 日期:

设计题目基于MATLAB的人脸识别设 计技术参数 测试数据库图片10张训练数据库图片20张图片大小1024×768 特征向量提取阈值 1 设计要求综合运用本课程的理论知识,并利用MATLAB作为工具实现对人脸图片的预处理,运用PCA算法进行人脸特征提取,进而进行人脸匹配识别。 工作量 两周的课程设计时间,完成一份课程设计报告书,包括设计的任务书、基本原理、设计思路与设计的基本思想、设计体会以及相关的程序代码; 熟练掌握Matlab的使用。 工作计划第1-2天按要求查阅相关资料文献,确定人脸识别的总体设计思路; 第3-4天分析设计题目,理解人脸识别的原理同时寻求相关的实现算法;第5-8天编写程序代码,创建图片数据库,运用PCA算法进行特征提取并编写特征脸,上机进行调试; 第9-12天编写人脸识别程序,实现总体功能; 第13-14天整理思路,书写课程设计报告书。 参考资料1 黄文梅,熊佳林,杨勇编著.信号分析与处理——MATALB语言及应用.国防科技大学出版社,2000 2 钱同惠编著.数字信号处理.北京:机械工业出版社,2004 3 姚天任,江太辉编著.数字信号处理.第2版.武汉:武汉理工大学出版社,2000 4 谢平,林洪彬,王娜.信号处理原理及应用.机械工业出版社,2004 5刘敏,魏玲.Matlab.通信仿真与应用.国防工业出版社,2005 6 楼顺天.基于Matlab7.x 的系统分析与设计.西安电子科技大学,2002 7孙洪.数字信号处理.电子工业出版社,2001 目录 引言?错误!未定义书签。 1 人脸识别技术?错误!未定义书签。 1.1人脸识别的研究内容?错误!未定义书签。 1.1.1人脸检测(Face Detection)........... 错误!未定义书签。

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/e6363725.html, 2. 云南大学计算机系, 昆明 650091 E-mail: danxu@https://www.360docs.net/doc/e6363725.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/e6363725.html, 2. Department of Computer Engineering, Yunnan University, Kunming 650091, China E-mail: danxu@https://www.360docs.net/doc/e6363725.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

人脸识别论文(基于特征脸)陈立

人脸识别论文(基于特征脸) 学生姓名:陈立学号: 20107977 专业年级: 10级计算机科学与技术一班

摘要 生物特征识别技术使用了人体本身所固有的生物特征,与传统的身份识别方法完全不同,具有更高的安全性、可靠性、和有效性,越来越受到人们的重视。人脸识别技术作为生物特征识别技术的重要组成部分,在近三十年里得到了广泛的关注和研究,已经成为计算机视觉、模式识别领域的研究热点。人脸识别在公共安全、证件验证、门禁系统、视频监视等领域中都有着广泛的应用前景。 本文是在人脸数据库的基础上做人脸特征提取和识别研究,主要内容如下: (1)对人脸识别研究的内容、相关技术、主要实现方法及发展历程作了详细介绍。 (2)介绍主成分分析法(PCA)、K-L变换,并利用特征脸方法实现了人脸识别。 (3)给出了基于matlab环境的编程及实验结果,并对结果进行分析。 关键词:人脸识别,特征脸,K-L变换,主成分分析

第一章人脸识别概述 1.1 生物特征识别技术 生物特征识别技术是通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。生理特征与生俱来多为先天性的;行为特征则是习惯使然,多是后天性的。我们将生理和行为特征统称为生物特征。常用的生物特征包括:指纹、掌纹、虹膜、视网膜、脸像、声音、笔迹等。 那么,生物特征识别技术是如何进行个人特征识别的呢? 生物鉴别的过程分成三个步骤:生物特征数据采样,生物特征提取和特征匹配。数据采样过程是通过各种传感器对生物特征进行原始数据采集的过程,生物特征提取过程则从传感器采集的数据中抽取出反映个体特性的信息(通常是某种数学上的编码过程),匹配阶段则是计算生物特征之间的相似性并进行排序和一致性判断的过程。 生物特征识别技术主要有人脸识别、指纹识别、语音识别、虹膜识别等。生物识别技术在上个世纪己经有了一定的发展,其中指纹识别技术己经趋近成熟,但人脸识别技术的研究目前还处于起步阶段。指纹、虹膜、掌纹等识别技术都需要被识别者的配合,有的识别技术还需要添置复杂昂贵的设备。人脸识别则可以用已有的照片或是摄像头远距离捕捉图像,无须特殊的采集设备,系统的成本低。并且自动人脸识别可以在当事人毫无察觉的情况下即完成身份确认识别工作,这对反恐怖活动等有非常重大的意义。由于人脸识别技术具有如此之多的优势,因此它的应用前景非常广阔,已成为最具潜力的生物特征识别技术之一。 1.2 人脸识别技术 所谓人脸识别,是指对输入的人脸图像或者视频,判断其中是否存在人脸,如果存在人脸,则进一步给出每张人脸的位置、大小和各个面部主要器官的位置信息,并且依据这些信息,进一步提取每张人脸蕴含的身份特征,并将其与已知人脸库中的人脸进行对比,从而识别每张人脸的身份。其研究内容包括以下五个方面:

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

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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