人脸识别方案 PPT
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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]
人脸识别演讲 PPT
2 归一化 / Normalized
1、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)。
2、为什么归一化？
图像归一化使得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。
// 仿射函数，将3个原图点坐标，和得到结果图的3个点坐标， 生成参数带入函数得到结果 pts1 = np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]]) pts2 = np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]]) M = cv2.getAffineTransform(pts1,pts2) dst = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))
2 图像预处理 / Image preprocessing
②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。
④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。
①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。
imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma)
rgbImage = imread('Lena.jpg'); grayImage=rgb2gray(rgbImage); J1 = imadjust(grayImage,[0 1],[0 1],2.5); J2 = imadjust(grayImage,[0 1],[0 1],1.5); J3 = imadjust(grayImage,[0 1],[0 1],0.67); J4 = imadjust(grayImage,[0 1],[0 1],0.4); subplot(1,5,1);imshow(J1);title('gamma=2.5'); subplot(1,5,2);imshow(J2);title('gamma=1.5'); subplot(1,5,3);imshow(grayImage);title('原灰度图像'); subplot(1,5,4);imshow(J3);title('gamma=0.67'); subplot(1,5,5);imshow(J4);title('gamma=0.4');
机场人脸识别安检方案介绍
产品与服务介绍
廊桥/登机车
旅客安检通关方案
<1> 廊桥动态人脸设备
终端获取当前旅客人脸信息，若发现其信息不在当前航班库中，即进行声光报警，提醒安全人员核实情况。廊桥口设备联动登机口设备，当登机口设备开启时，廊桥口设备才开启。当登机口设备处于关闭状态时，廊桥口设备亦不进行任何验证。即当机组人员、清洁人员进入廊桥时，不进行认证。
危险人员混入不易察觉寻人广播无法定位具体位置
道口车辆自助通关
常规通关程序复杂安检效率低
单向通道逆行报警
人流量大时容易混入反向穿越人员
安检查验工作状态监控
员工疲劳、走神容易造成物品漏检
围界机器人动巡检
机场围界范围大人工巡逻效率低下
安检查验数据监控
安检效率缺乏计量通行速率有待核实
机场安防管理
员工管理
机场需求分析
安检信息数据
安检信息数据
旅客安检信息
全流程示意
机场入口
旅客安检通关方案
机场入口部署人脸识别通关一体机，快速扫描，快速通过，识别可疑人员发出告警并阻止通过。
快速验证旅客和身份证登记照是否一致。安检前置，过滤无证旅客。第一时间发现可疑人员，加强机场安全保障。
乘客
① 刷身份证+刷脸（1:1）
人脸识别通关一体机
② 人脸比对计算
功能特色
保留人工通道
非二代身份证件可通过人工查验台进入。人工安检台验证证件是否为本人、查验登机牌信息，并获取当前旅客人脸信息。所有信息将存入人脸识别安检信息库中，以备后续通关使用。
工作人员
⑤发现黑名单人员即时APP通知管理人员
大数据平台
④ 比对结果反馈
⑥ 相关数据汇入大数据分析平台
廊桥/登机车
旅客安检通关方案
<1> 廊桥动态人脸设备
终端获取当前旅客人脸信息，若发现其信息不在当前航班库中，即进行声光报警，提醒安全人员核实情况。廊桥口设备联动登机口设备，当登机口设备开启时，廊桥口设备才开启。当登机口设备处于关闭状态时，廊桥口设备亦不进行任何验证。即当机组人员、清洁人员进入廊桥时，不进行认证。
危险人员混入不易察觉寻人广播无法定位具体位置
道口车辆自助通关
常规通关程序复杂安检效率低
单向通道逆行报警
人流量大时容易混入反向穿越人员
安检查验工作状态监控
员工疲劳、走神容易造成物品漏检
围界机器人动巡检
机场围界范围大人工巡逻效率低下
安检查验数据监控
安检效率缺乏计量通行速率有待核实
机场安防管理
员工管理
机场需求分析
安检信息数据
安检信息数据
旅客安检信息
全流程示意
机场入口
旅客安检通关方案
机场入口部署人脸识别通关一体机，快速扫描，快速通过，识别可疑人员发出告警并阻止通过。
快速验证旅客和身份证登记照是否一致。安检前置，过滤无证旅客。第一时间发现可疑人员，加强机场安全保障。
乘客
① 刷身份证+刷脸（1:1）
人脸识别通关一体机
② 人脸比对计算
功能特色
保留人工通道
非二代身份证件可通过人工查验台进入。人工安检台验证证件是否为本人、查验登机牌信息，并获取当前旅客人脸信息。所有信息将存入人脸识别安检信息库中，以备后续通关使用。
工作人员
⑤发现黑名单人员即时APP通知管理人员
大数据平台
④ 比对结果反馈
⑥ 相关数据汇入大数据分析平台
人脸识别(英文)Face-RecognitionPPT课件
Fundamentals
step 2 ) feature extraction for trained set(database) at the same time for input image
Feature extraction can provide effective information .Like those pictures, a birthmark under the right eye is useful to distinguish that they are one person.
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
Application
Face recognition to pay
Alibaba Group founder Jack Ma showed off the technology Sunday during a CeBIT event that would seamlessly scan users’ faces via their smartphones to verify mobile payments. The technology, called “Smile to Pay,” is being developed
Application
Face Recognition Access Control System
Face Recognition acceste, Whenever one wishes to access a building, FaceGate verifies the person’s entry code or card, then compares his face with its stored “key.” It registers him as being authorized and allows him to enter the building. Access is denied to anyone whose face does not match.
智能换脸PPT
融合发展的技术应用
• 人工智能在换脸技术中的特征提取和图像生成 • 大数据在换脸技术中的信息挖掘和推荐系统 • 物联网和5G技术在换脸技术中的远程控制和实时交互
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
个性化与定制化技术的应用
• 美妆和时尚领域的换脸特效和滤镜 • 广告和营销领域的个性化推广和定制化服务 • 虚拟现实和增强现实领域的个性化体验和交互
换脸技术在虚拟现实与增强现实中的应用
虚拟现实与增强现实中的应用
• 智能换脸技术将应用于虚拟现实和增强现实领域 • 为用户提供更真实和沉浸式的体验 • 创新虚拟现实和增强现实的内容和形式
• 使用生成对抗网络（GAN）生成新的脸部图像 • 通过条件生成技术实现换脸效果 • 生成更自然和真实的脸部图像
智能换脸技术的关键算法与流程
关键算法
• 卷积神经网络（CNN）用于特征提取 • 生成对抗网络（GAN）用于图像生成 • 图像融合技术用于特征替换
换脸技术流程
• 人脸检测与特征提取 • 特征匹配与替换 • 图像融合与生成 • 后处理与优化
智能换脸技术原理与应用
01
智能换脸技术的发展历程
早期技术与算法简介
01 早期的智能换脸技术
• 基于图像处理和计算机视觉技术 • 主要用于人脸检测和特征提取 • 技术局限性较大，换脸效果较差
02 早期换脸技术的算法
• 主成分分析（PCA） • 线性判别分析（LDA） • 支持向量机（SVM） • 这些算法主要用于人脸识别和特征提取
人脸特征替换
• 将目标人脸的特征替换到源人脸上 • 使用线性判别分析（LDA）或支持向量机（SVM）进行特征匹配 • 通过图像融合技术生成新的脸部图像
• 人工智能在换脸技术中的特征提取和图像生成 • 大数据在换脸技术中的信息挖掘和推荐系统 • 物联网和5G技术在换脸技术中的远程控制和实时交互
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
个性化与定制化技术的应用
• 美妆和时尚领域的换脸特效和滤镜 • 广告和营销领域的个性化推广和定制化服务 • 虚拟现实和增强现实领域的个性化体验和交互
换脸技术在虚拟现实与增强现实中的应用
虚拟现实与增强现实中的应用
• 智能换脸技术将应用于虚拟现实和增强现实领域 • 为用户提供更真实和沉浸式的体验 • 创新虚拟现实和增强现实的内容和形式
• 使用生成对抗网络（GAN）生成新的脸部图像 • 通过条件生成技术实现换脸效果 • 生成更自然和真实的脸部图像
智能换脸技术的关键算法与流程
关键算法
• 卷积神经网络（CNN）用于特征提取 • 生成对抗网络（GAN）用于图像生成 • 图像融合技术用于特征替换
换脸技术流程
• 人脸检测与特征提取 • 特征匹配与替换 • 图像融合与生成 • 后处理与优化
智能换脸技术原理与应用
01
智能换脸技术的发展历程
早期技术与算法简介
01 早期的智能换脸技术
• 基于图像处理和计算机视觉技术 • 主要用于人脸检测和特征提取 • 技术局限性较大，换脸效果较差
02 早期换脸技术的算法
• 主成分分析（PCA） • 线性判别分析（LDA） • 支持向量机（SVM） • 这些算法主要用于人脸识别和特征提取
人脸特征替换
• 将目标人脸的特征替换到源人脸上 • 使用线性判别分析（LDA）或支持向量机（SVM）进行特征匹配 • 通过图像融合技术生成新的脸部图像
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