人脸特征点定及其应用26页PPT
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人脸识别技术介绍课件
算法参数指标
误识率(FAR：False Accept Rate)
– 表示不同来源的人脸被接受的概率
拒识率(FRR：False Reject Rate)
– 表示来源相同的人脸被拒绝匹配的概率
其它常见参数指标
可接入人像照片规模
实时比对规模
首选识别率/前N选识别率 错误报警率/正确报警率
• 在对不同角度、不同面部表情、发型及头 饰、 • 胡子的蓄留等变化有比较稳定的表现 • 眼镜 • 一般眼镜的配戴与否，与识别的结果形响 有限 以下除外： -全黑的墨镜 -水银反光墨镜 -极粗框的眼镜，将面部挡着
-10-
影响人脸识别的因素：姿势
旋转、侧滚、俯仰20度内， 对识别的准确度影响有限
-11-
拒认率 <0.2 5% 5%
易用性 非常好 好 使用困难
处理速度/人 <1秒 5秒 5-15秒
评价 最好的生物识别技术 较好的生物识别技术 易传染细菌，采样困难，设备 昂贵
瞳孔扫描 声音识别
很低 一般
10% 一般
仪器对准价格昂贵，手工操作 需培训后使用，仪器对准需3-5秒， 复杂，且不适用于隐形眼睛用 操作难度大 手工要5-25秒。 者 一般 3秒 可能被磁带欺骗
别技术，人脸识别具有非侵扰性，无需干扰人们的正常 行为就能较好地达到识别效果。由于采用人脸识别技术 的设备可以随意安放，设备的安放隐蔽性非常好，能远 距离非接触快速锁定目标识别对象，因此人脸识别技术 被国外广泛应用到公众安防系统中，应用规模庞大。
-3-
生物识别技术比较
误认率 人脸识别 指纹识别 掌纹识别 低 很低 低
-2-
人脸识别技术
生物识别技术就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密切结合，利用 人体固有的生理特性，（如指纹、声纹、人像、虹膜等）
人脸识别课件
人脸识别课件xx年xx月xx日CATALOGUE目录•人脸识别概述•人脸识别基础知识•人脸识别常用库和框架•人脸识别实际应用•人脸识别难点和挑战•人脸识别未来发展01人脸识别概述定义人脸识别是一种利用图像或视频数据进行人类身份识别的技术。
特点非接触性、非侵扰性、自然性、友好性和防伪能力。
人脸识别定义1人脸识别发展历程2320世纪60年代到80年代末，人脸识别技术开始起步。
起步阶段20世纪90年代到21世纪初，人脸识别技术开始快速发展和应用。
发展阶段21世纪初至今，人脸识别技术在算法、应用和标准化方面取得重大突破。
突破阶段人脸识别应用场景人脸识别技术应用于门禁系统，可以实现安全、方便、快捷的进出控制和管理。
门禁系统金融行业社会安全娱乐产业人脸识别技术可以用于金融行业中的身份认证、客户分群和风险评估等。
人脸识别技术可以用于社会安全领域的监控、追踪、查找和侦破案件等。
人脸识别技术可以用于娱乐产业中的特效制作、人脸替换、人脸合成和动画制作等。
02人脸识别基础知识基于深度学习的图像识别算法利用卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取，通过全连接层进行特征组合，实现图像分类和识别。
基于特征提取的图像识别算法利用传统图像处理技术，提取图像中的颜色、纹理、形状等特征，通过支持向量机（SVM）等分类器进行分类和识别。
图像识别算法利用神经网络对人脸进行特征提取，通过滑动窗口技术在图像中寻找人脸区域，并通过回归任务确定人脸的精确位置。
基于深度学习的人脸检测算法利用图像处理技术，对图像中的像素进行统计分析，得到人脸区域的特征表示，通过分类器进行人脸和非人脸的分类。
基于特征分析的人脸检测算法人脸检测算法基于深度学习的人脸特征提取算法利用卷积神经网络（CNN）对人脸进行特征提取，通过全连接层将特征进行组合和编码，得到人脸的特征向量。
基于传统机器学习的人脸特征提取算法利用图像处理技术，提取人脸的特征表示，如Gabor滤波器、LBP等，通过分类器进行人脸和非人脸的分类。
数字图像处理(人脸识别)精品PPT课件
3.2 Histogram Equalization and Discrete Wavelet Transform
• 直方图均衡化是用来提高图片的对比度减 小不同光线亮度的干扰。
• 离散傅里叶变换（DWT）是快速线性可逆正 交运算。
3.3 2DPCA
• PCA:提取高维事物中的主要成分。 • 2DPCA：Horizontal 2DPCA,Vertical
一、人脸识别及其应用
• 人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特 征信息进行身份鉴别的计算机技术。它是 计算机视觉和模式识别领域理论的一个重 要应用。
一、人脸识别及其应用
• 由于它在安全验证系统、智能人机接口、 视频会议等方面有着巨大的应用前景而成 为当前的一个识别
慧眼人脸识 别考勤机
二、人脸识别的方法
• 1、全局法（global scheme ）
• 2、基于子空间的方法（component-based scheme ）
2.1全局法
• 全局法：一整张脸的一个特征向量作为识 别系统的输入。（a single feature vector of the whole face region is used as the input of the identification system ）
• 对人脸正面图像有比较好的区分能力。但 对人脸图像不是非常端正的图像就不是很 有效。因此区分之前必须做修正。
2.2基于子空间方法
• 它通过训练图像获得最大方差，并通过方 差获得基向量，这个基向量代表了人脸图 像的最主要信息。（ It captures and utilizes maximum variance across the training images to find a basis vector which is the most compact representation of the face ）
人脸识别ppt
• 图像的归一化
对于一个全自动的人脸识别系统，其首要的工作是人脸 图像的分割以及主要器官的定位。另外，由于K-L变换 本质上依赖于图像灰度在空间分布上的相关性，因此还 需要对人脸图像进行一系列的预处理，以达到位置校准 和灰度归一化的目的 假设已根据分割及定位算法，得到了人脸正面图像左右 两眼中心的位置，并分别记为Er和El，则可通过下述步 骤达到图像校准的目的
实例-人脸识别
我们把一幅数字图像看成一个矩阵或一个数组，用B(i,j) 或[bij] 表示，一幅N×N大小的人脸图像按列相连构成一 个N2维矢量
x=( b11 b21…bN1 b12b22…bN2 …b1N b2N…b28。由于人脸 结构的相似性，当把很多这样的人脸图像归一化之后， 这些图像在这一超高维空间中不是随机或散乱分布的， 而是存在某种规律，因此可以通过K-L变换用一个低维 子空间描述人脸图像，同时又能保存所需要的识别信息
完成了旋转、平移和尺度不变性后，需要对校准的图 像做灰度拉伸，以改善图像的对比度，然后采用直方 图修正技术使图像具有统一的均值和方差，一部分消 除光照强度的影响 假设人脸数 据库中，由 20人，每人 10幅人脸图 像
• K-L变换
以归一化后的标准图像做为训练样本集，以该样 本集的总体散布矩阵为协方差矩阵，即
xi为第i个训练样本的图像 向量， μ为训练样本集的 平均图像，M为训练样本 的总数
mx E{(x μ)(x μ) }
T
1 Cx M
M 1 i 0
(xi μ)(xi μ)T
T u1 y1 T u2 y2 T y U ( x m x ) ( x m x ) y uT M M
人脸识别的特征提取概论PPT课件
人脸检测和人脸识别是人脸识别技术两大理论。两者 的研究相对独立。 对于人脸识别理论中特征提取方面的算法研究非常 重要，是人脸识别能否成功的关键。
问题的提出？
1. 特征提取是人脸识别中最基本的问题之 一。 2. 特征提取不但从原始模式信息中提取出 最有利于模式分类的特征，而且极大地 降低模式样本的维数。 3. 特征提取是模式识别的前期工作，处理 的是否得当影响后期的成果，可谓“大 军未动，粮草先行” 所以对于人脸识别，有效的特征提取 是解决问题的关键之一。
人脸识别的特征提取概述
主要内容
1.人脸识别的意义。 1. 特征提取在人脸识别中的重要性。
2. 特征提取的各种方法简单介绍。
人脸识别是人体生物认证技术的一种， 首先我们谈谈人体生物认证技术
人体生物的生物特征包括生理特征和行为 特征两大类。 ⑴人体的生理特征主要包括人脸、指纹、掌 纹、掌形、虹膜、视网膜、静脉、DNA、颅 骨等，这些特征是与生俱来的，是先天形 成的； ⑵而行为特征包括声纹、签名、步态、耳形、 按键节奏、身体气味等，这些特征是由后 天的生活环境和生活习惯决定的。 这些生物特征本身固有的特点决定了其在 生物认证中所起的作用是不同的.
人脸识别系统
人脸识别系统 数据采集 子系统 人脸检测 子系统 人脸识别 子系统 识别结果： He is …!
• 所谓人脸识别系统，是指不需要人为干预，能够自动获取 人脸图像并且辨别出其身份的系统 • 一个人脸识别系统至少要包含三个部分，即数据采集子系 统、人脸检测子系统和人脸识别子系统
人脸检测和人脸识别
(1)人脸检测（Face Detection）
人脸检测（Face Detection）是指在输入图像中确定所有人脸 （如果存在）的位置、大小、位姿的过程。人脸检测是自动人脸 识别系统中的一个关键环节。 (2)人脸识别 人脸识别细分为两类，一类是回答我是谁的问题，即辨认 （Identification），另一类是回答这个人是我吗？即确认 （Verification）。显然，用于Identification模式的识别系统 对算法的运算速度的要求要高于Verification模式的识别系统。
有特点的人脸课件PPT
《有特点的人脸》 课件
我们人类有哪些面部表情呢? 你能模仿出来吗?
五官是怎样表现这些表情的?
平静
愤怒
高兴
悲伤
小组讨论
如何表现人物的 脸部特点 ?
小组讨论：
1、先干什么后干什么 （绘画步骤） 2、绘画时需要注意什 么？
绘画步骤 脸型特征 五官比例
1、绘画步骤
⑴用中锋蘸淡墨 ⑵用侧锋重墨画 ⑶用淡赭石加水 勾出人物头部轮 出人物的头发。 染出肤色。 廓和五官。
的,而不是打发时间用的内容),每次上课时准备好的内容都应该 比实现计划教授的内容多一些,以保证每堂课的内容都是充分的。 2.教师一上课就应该立刻开始教学活动,直到下课学生离开教室 才结束。
3.事先准备一些简短、有趣的教学任务。如果需要在课堂上 布置任务,比如需要耗时三十分钟的短文写作,可以把整体任务 分解成几个更小的部分,并且带领学生一步一步完成每个部分。 记住,这种简短、有趣的任务要比一次需要耗费很长时间的任务 更能吸引学生的注意力。
相对地,假如你现在走进一位低效教师的课堂,你 可能会发现并不是所有的学生都分配了学习任务,总 有那么几个学生坐在椅子上无所事事。他们或许在 打瞌睡,或许在做些违反课堂纪律的事情。
总之,他们不是老老实实地坐在座位上听讲,而是急不可耐地 挨过上课时间，显然,你已经知道,从上课铃到下课铃的整个 课堂时段中,只有那些高效教师才能保持课堂不被琐事中断, 并且保证学生能够集中注意力。在高效教师的课堂上,没有 一分钟被浪费,没有学生无事可做。也正是因为这个原因,高 效的教师很少遇到有关课堂纪律的问题。 那么,高效教师是如何让整个课堂从头到尾一直保持饱满的 状态呢?他们仔细规划课堂上的每一分钟,以保证没有时间 被浪费;他们仔细规划讲课过程,力求简明扼要(因为他们知 道长时间维持学生的注意力是件很不容易的事。)他们为领 先的学生着想,他们也为后进的学生着想。
我们人类有哪些面部表情呢? 你能模仿出来吗?
五官是怎样表现这些表情的?
平静
愤怒
高兴
悲伤
小组讨论
如何表现人物的 脸部特点 ?
小组讨论：
1、先干什么后干什么 （绘画步骤） 2、绘画时需要注意什 么？
绘画步骤 脸型特征 五官比例
1、绘画步骤
⑴用中锋蘸淡墨 ⑵用侧锋重墨画 ⑶用淡赭石加水 勾出人物头部轮 出人物的头发。 染出肤色。 廓和五官。
的,而不是打发时间用的内容),每次上课时准备好的内容都应该 比实现计划教授的内容多一些,以保证每堂课的内容都是充分的。 2.教师一上课就应该立刻开始教学活动,直到下课学生离开教室 才结束。
3.事先准备一些简短、有趣的教学任务。如果需要在课堂上 布置任务,比如需要耗时三十分钟的短文写作,可以把整体任务 分解成几个更小的部分,并且带领学生一步一步完成每个部分。 记住,这种简短、有趣的任务要比一次需要耗费很长时间的任务 更能吸引学生的注意力。
相对地,假如你现在走进一位低效教师的课堂,你 可能会发现并不是所有的学生都分配了学习任务,总 有那么几个学生坐在椅子上无所事事。他们或许在 打瞌睡,或许在做些违反课堂纪律的事情。
总之,他们不是老老实实地坐在座位上听讲,而是急不可耐地 挨过上课时间，显然,你已经知道,从上课铃到下课铃的整个 课堂时段中,只有那些高效教师才能保持课堂不被琐事中断, 并且保证学生能够集中注意力。在高效教师的课堂上,没有 一分钟被浪费,没有学生无事可做。也正是因为这个原因,高 效的教师很少遇到有关课堂纪律的问题。 那么,高效教师是如何让整个课堂从头到尾一直保持饱满的 状态呢?他们仔细规划课堂上的每一分钟,以保证没有时间 被浪费;他们仔细规划讲课过程,力求简明扼要(因为他们知 道长时间维持学生的注意力是件很不容易的事。)他们为领 先的学生着想,他们也为后进的学生着想。
人脸识别与图像处理应用案例培训ppt与实际应用
人脸识别与图像处理应用案例 培训ppt与实际应用
汇报人:可编辑
2023-12-22
目
CONTENCT
录
• 人脸识别与图像处理概述 • 人脸识别技术原理及算法 • 图像处理技术应用案例分析 • 人脸识别与图像处理结合应用案例
分析
目
CONTENCT
录
• 人脸识别与图像处理技术挑战与发 展趋势
• 实际应用中的人脸识别与图像处理 技术优化策略
解决方案探讨
针对以上技术挑战，可以采取一些解决方案，如 使用更强大的计算资源、改进算法、引入深度学 习等。
未来发展趋势预测及前景展望
深度学习驱动的人脸识别技术
多模态融合的人脸识别技术
随着深度学习技术的不断发展，人脸识别 技术将更加准确和高效。
将不同模态的数据融合到人脸识别中，可 以提高识别的准确性和鲁棒性。
通过锐化滤波器对图像进 行卷积，增强图像的边缘 和细节。
图像分割技术应用案例
02
01
03
阈值分割
通过设定一个阈值，区域，对每个区域进行单独处 理。
边缘检测
通过检测图像的边缘，将边缘区域与其他区域进行分 割。
图像识别技术应用案例
人脸识别
文字识别
图像处理技术的应用
图像处理技术广泛应用于医学影像分 析、安防监控、智能交通、工业检测 等领域。
人脸识别与图像处理结合的意义
提高身份认证的准确性和效率
通过人脸识别技术，可以快速准确地识别个人身份 ，提高身份认证的准确性和效率。
拓展应用领域
人脸识别与图像处理的结合，可以拓展应用领域， 如安防监控、智能交通、医学影像分析等。
训练技巧
采用批量梯度下降、动量等优 化算法对模型进行训练，提高 模型的收敛速度和准确性。
汇报人:可编辑
2023-12-22
目
CONTENCT
录
• 人脸识别与图像处理概述 • 人脸识别技术原理及算法 • 图像处理技术应用案例分析 • 人脸识别与图像处理结合应用案例
分析
目
CONTENCT
录
• 人脸识别与图像处理技术挑战与发 展趋势
• 实际应用中的人脸识别与图像处理 技术优化策略
解决方案探讨
针对以上技术挑战，可以采取一些解决方案，如 使用更强大的计算资源、改进算法、引入深度学 习等。
未来发展趋势预测及前景展望
深度学习驱动的人脸识别技术
多模态融合的人脸识别技术
随着深度学习技术的不断发展，人脸识别 技术将更加准确和高效。
将不同模态的数据融合到人脸识别中，可 以提高识别的准确性和鲁棒性。
通过锐化滤波器对图像进 行卷积，增强图像的边缘 和细节。
图像分割技术应用案例
02
01
03
阈值分割
通过设定一个阈值，区域，对每个区域进行单独处 理。
边缘检测
通过检测图像的边缘，将边缘区域与其他区域进行分 割。
图像识别技术应用案例
人脸识别
文字识别
图像处理技术的应用
图像处理技术广泛应用于医学影像分 析、安防监控、智能交通、工业检测 等领域。
人脸识别与图像处理结合的意义
提高身份认证的准确性和效率
通过人脸识别技术，可以快速准确地识别个人身份 ，提高身份认证的准确性和效率。
拓展应用领域
人脸识别与图像处理的结合，可以拓展应用领域， 如安防监控、智能交通、医学影像分析等。
训练技巧
采用批量梯度下降、动量等优 化算法对模型进行训练，提高 模型的收敛速度和准确性。
人脸特征点定位及其应用 26页
AAM改进方法
基于肤色模型的人眼定 位方法
获取获候取选候眼选对眼，，将对候每选个眼两两配对
若符孔合进下行列检条测件若，满则足为以候选眼对：
1.两下包条围件盒则不为相候交选眼：
2.两包1.平围均盒亮中度心小连于线8斜0率不超过阈值
3.两包2.包围围盒盒大大小小不超过 一定范围 阈值D
k0,
常用的几种特征点定位方法
基于AAM (Active Appearance Model)模型
AAM模型
形状
x x Q s c Q s 轮廓变化模式矩阵
脸部纹理 g g Q g c Q g 脸部纹理变化模式矩阵
由控制参数矢量c控制形状和纹理的变化，调节c可以得到 不同的形状和脸部纹理，从而合成不同的人脸
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
系统运行界面
人物肖像画自动生成系统
系统结果
人物肖像画自动生成系统
系统分析总结
从系统的结果来看，对于大多数人脸图像，都可以得到相 应的肖像图
系统存在的一些问题和待改进的地方：
系统没有对耳朵进行处理
系统对头发的处理并没有考虑头发被分割成若干区域的情况。
谢 谢！
Thank you
1 k0
对每个候选眼对进行模板 匹配，计算平均眼对灰度 与候选眼对所在区域灰度
的相似度
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
基于肤色信息的AAM改进方法
AAM改进方法
改进： 确定眼睛位置后，根据五官位置分布的规律性， 可以由此确定人脸的位置及方向，从而为AAM模 型的搜索提供一个较好的初始位置和大小，并且 可以缩小搜索窗口，从而减少AAM的搜索时间
基于肤色模型的人眼定 位方法
获取获候取选候眼选对眼，，将对候每选个眼两两配对
若符孔合进下行列检条测件若，满则足为以候选眼对：
1.两下包条围件盒则不为相候交选眼：
2.两包1.平围均盒亮中度心小连于线8斜0率不超过阈值
3.两包2.包围围盒盒大大小小不超过 一定范围 阈值D
k0,
常用的几种特征点定位方法
基于AAM (Active Appearance Model)模型
AAM模型
形状
x x Q s c Q s 轮廓变化模式矩阵
脸部纹理 g g Q g c Q g 脸部纹理变化模式矩阵
由控制参数矢量c控制形状和纹理的变化，调节c可以得到 不同的形状和脸部纹理，从而合成不同的人脸
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
系统运行界面
人物肖像画自动生成系统
系统结果
人物肖像画自动生成系统
系统分析总结
从系统的结果来看，对于大多数人脸图像，都可以得到相 应的肖像图
系统存在的一些问题和待改进的地方：
系统没有对耳朵进行处理
系统对头发的处理并没有考虑头发被分割成若干区域的情况。
谢 谢！
Thank you
1 k0
对每个候选眼对进行模板 匹配，计算平均眼对灰度 与候选眼对所在区域灰度
的相似度
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
基于肤色信息的AAM改进方法
AAM改进方法
改进： 确定眼睛位置后，根据五官位置分布的规律性， 可以由此确定人脸的位置及方向，从而为AAM模 型的搜索提供一个较好的初始位置和大小，并且 可以缩小搜索窗口，从而减少AAM的搜索时间
人脸识别ppt
➢ Demers等提出承受主元神经网络方法提取人脸图像特征，用自相 关神经网络进一步压缩特征，最终承受一个MLP〔多层感知器〕 来实现人脸识别。
➢ Er等承受PCA〔主成分分析〕进展维数压缩，再用LDA〔线性判 别分析〕抽取特征，然后基于RBF进展人脸识别。
➢ Haddadnia等基于PZMI特征，并承受混合学习算法的RBF神经网 络进展人脸识别。
基于先验外形的水平集图像分割
XDZX
➢优势：既包括使全局外形全都的隐含曲面 约束 ,又保持了水平集捕获局部形变的力量 。
➢经典处理过程：首先在水平集空间利用一 样本集构造一个外形模型 , 此外形模型使用 变分框架由隐含函数来描述先验外形的变 化 。然后模型引入能量函数作为先验外形 项 ,该项的目的是使演化曲线与外形模型的 距离最小 。
XDZX
➢ 但是，同大多数图像分割方法的区域分别准则一样，CV模型仅将灰度同质作为区域分别的准则。假设有多个 待分割目标，并且各个目标之间相距肯定的距离，或者 具有空洞区域目标的壁比较厚，则C-V方法常常不能得 到正确的结果；另外，C-V图像分割方程中，每次更新 了水平集函数后，需要对水平集数重新初始化为符号距 离函数，以保持计算的稳定性；此外，C-V方法由于需 要在整个定义域内更新水平集函数，因此计算量大，分 割速度比较慢。
➢常承受的几何特征有人脸的五官如眼睛、鼻子 、嘴巴等的局部外形特征。
➢脸型特征以及五官在脸上分布的几何特征。提 取特征时往往要用到人脸构造的一些先验学问 。识别所承受的几何特征是以人脸器官的外形 和几何关系为根底的特征矢量，本质上是特征 矢量之间的匹配。
2 基于相关匹配的方法
XDZX
➢基于相关匹配的方法包括模板匹配法和等强 度线方法。
dZ
➢ Er等承受PCA〔主成分分析〕进展维数压缩，再用LDA〔线性判 别分析〕抽取特征，然后基于RBF进展人脸识别。
➢ Haddadnia等基于PZMI特征，并承受混合学习算法的RBF神经网 络进展人脸识别。
基于先验外形的水平集图像分割
XDZX
➢优势：既包括使全局外形全都的隐含曲面 约束 ,又保持了水平集捕获局部形变的力量 。
➢经典处理过程：首先在水平集空间利用一 样本集构造一个外形模型 , 此外形模型使用 变分框架由隐含函数来描述先验外形的变 化 。然后模型引入能量函数作为先验外形 项 ,该项的目的是使演化曲线与外形模型的 距离最小 。
XDZX
➢ 但是，同大多数图像分割方法的区域分别准则一样，CV模型仅将灰度同质作为区域分别的准则。假设有多个 待分割目标，并且各个目标之间相距肯定的距离，或者 具有空洞区域目标的壁比较厚，则C-V方法常常不能得 到正确的结果；另外，C-V图像分割方程中，每次更新 了水平集函数后，需要对水平集数重新初始化为符号距 离函数，以保持计算的稳定性；此外，C-V方法由于需 要在整个定义域内更新水平集函数，因此计算量大，分 割速度比较慢。
➢常承受的几何特征有人脸的五官如眼睛、鼻子 、嘴巴等的局部外形特征。
➢脸型特征以及五官在脸上分布的几何特征。提 取特征时往往要用到人脸构造的一些先验学问 。识别所承受的几何特征是以人脸器官的外形 和几何关系为根底的特征矢量，本质上是特征 矢量之间的匹配。
2 基于相关匹配的方法
XDZX
➢基于相关匹配的方法包括模板匹配法和等强 度线方法。
dZ
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');
人脸识别技术介绍课件 PPT
人像验证 输入两张照片，确定它们是否来自于 持证人身份核实、电子政务、电子商务、移动设
Verification 同一个人。
备访问控制等。
-15-
1 : 1 的验证过程
-16-
1 : N 的辨识过程（N : N）
-17-
人脸识别应用场景
根据对公安现有的业务现状及系统分析，我们可以归纳为两类应用： 静态和动态两种应用模式。其中某些管理工作可以两种模式共同应用。
选择一张经人像识别系统比对后的相片打印在成绩单上。
-23-
监管
数据采集及核查：公安监管部门在采集人员身份信息时，只有身份证号等字符信息确定唯 一身份，缺乏相片比对等辅助手段，常遇到被监管人员不报或谎报信息、送押单位核实难等问 题，造成了人员信息不完整不真实、数据复用效果不佳，且容易引起公民身份被冒用的上访事 件。现有人工核查手段单一繁琐，被监管人员存疑数据量大，导致了监所核查工作难度大、效 率低。建议开发接口，使人像比对系统增加人口库信息，并与监所业务系统对接，以便较准确 完整地采集和核查信息。
深挖犯罪：隐瞒个人真实信息的被监管人员往往存在劣迹或在逃信息，是监所开展深挖犯 罪工作的重要打击对象。建议通过与在逃人员库进行相片信息比对碰撞，可有效加强深挖犯罪 工作。
安全管理：在监所日常管理中，可增加门禁管理、外来人员管理等系统的人像比对功能， 把好出入口关。
-24-
出入口（监狱/劳教/看守所）
人脸识别技术介绍
目录
第一部分 第二部分 第三部分
人脸识别原理 人脸识别的应用场景 人脸识别算法
-1-
生物识别技术
生物特征
生理特征 what you have?
-人像 -DNA -虹膜 -指纹 “与生俱来”
人脸识别技术应用要求PPT教学课件
• 对场景加以改造，如加上补光措施、人为设计通 道、大棚等等
– 补光：类似于日光灯的柔和光， – 通道 – 大棚
2020/12/09
6
性能指标
• 人脸检测
– 检测大小：最小可检测的人脸大小为20*20 – 人脸姿态：[-30°, 30°]姿态变化的人脸 – 俯仰角度：[-10°,10°]俯仰变化的人脸 – 平面旋转：检测到[-15°, 15°]的平面旋转人脸 – 速度：对于D1大小图像，18ms/face（Intel Core 2 CPU
2020/12/09
9
性能指标
• 人脸监控
– 侦测率：正确报警的人数数目占总人数的百分 比
– 错误报警率：错误报警的人数占总人数的百分 比
– 在由二代证、数码照片、现场照片组成的1000 人的库容下，在错误报警率为0.001的情况下， 侦测率为80%
2020/12/09
10
性能指标
• 大库检索
– 首选识别率：第一候选出现比对结果的数目占 总比对次数的百分比
– 入库速度：
• v4版本：4.8万/小时
– 100万万二代证库容下，驾照测试样本的首选识 别率为89%
2020/12/09
11
2020/12/09
12
稳定性
犯性
很难
指纹
准确性高，稳定性、唯 对人有侵犯性，采集
一性
困难
难
人脸
非侵犯性、不易伪造、 姿态、光照、年龄等 不会遗忘、可被动采集 对性能有影响
难
笔迹
准确性较高，无侵犯性， 年龄心情环境等可变
采集容易
性导致准确性下降
中
2
人脸识别系统构成
• 人脸识别系统
– 补光：类似于日光灯的柔和光， – 通道 – 大棚
2020/12/09
6
性能指标
• 人脸检测
– 检测大小：最小可检测的人脸大小为20*20 – 人脸姿态：[-30°, 30°]姿态变化的人脸 – 俯仰角度：[-10°,10°]俯仰变化的人脸 – 平面旋转：检测到[-15°, 15°]的平面旋转人脸 – 速度：对于D1大小图像，18ms/face（Intel Core 2 CPU
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性能指标
• 人脸监控
– 侦测率：正确报警的人数数目占总人数的百分 比
– 错误报警率：错误报警的人数占总人数的百分 比
– 在由二代证、数码照片、现场照片组成的1000 人的库容下，在错误报警率为0.001的情况下， 侦测率为80%
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性能指标
• 大库检索
– 首选识别率：第一候选出现比对结果的数目占 总比对次数的百分比
– 入库速度：
• v4版本：4.8万/小时
– 100万万二代证库容下，驾照测试样本的首选识 别率为89%
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稳定性
犯性
很难
指纹
准确性高，稳定性、唯 对人有侵犯性，采集
一性
困难
难
人脸
非侵犯性、不易伪造、 姿态、光照、年龄等 不会遗忘、可被动采集 对性能有影响
难
笔迹
准确性较高，无侵犯性， 年龄心情环境等可变
采集容易
性导致准确性下降
中
2
人脸识别系统构成
• 人脸识别系统
人脸识别专题教育课件
➢ 图像增强
图像增强是为了改善人脸图像旳质量，在视觉上愈加清楚图像，使图像更利于辨认。
➢ 归一化
归一化工作旳目旳是取得尺寸一致，灰度取值范围相同旳原则化人脸图像。
2 灰度化
将彩色图像转化为灰度图像旳过程是图像旳灰度化处理。 彩色图像中旳每个像素旳颜色由R，G，B三个分量决定，而每个分量中可取值0-255，像素 点旳颜色变化范围太大。而灰度图像是R，G，B三个分量相同旳一种特殊旳彩色图像，会大 大降低后续旳计算量。
02
人脸图像 . 预处理
预处理是人脸辨认过程中旳一种主要环节。输入图像因为采集环境旳不同， 可能收到光照，遮挡旳影响得到旳样图是有缺陷旳。
2 图像预处理
➢ 灰度化
将彩色图像转换为灰度图，其中有三种措施：最大值法、平均值法、以及加权平均法。
➢ 几何变换
经过平移、转置、镜像、旋转、缩放等几何变换对采集旳图像进行处理，用于改正图像采集系统旳系统误差。
人脸辨认
Artificial Intelligence && Face Recognition
定义
人脸辨认是基于计算机图像处理技术和生物特征辨认技术，提取图像或视频中旳人像特征信息， 并将其与已知人脸进行比对，从而辨认每个人旳身份。它集成了人工智能、机器学习、模型理论、视 频图像处理等多样专业技术。
01 人脸辨认 . 应用
1 应用场景
身份证查验，证据留存
目前主要是经过扫描或者复印身份证信 息，人工比对身份证照片。扫描或复印身份 证只是作为备案，并不能有效核实身份证真 伪。要确保是采用真实身份证办理业务，必 须有某种技术手段对办事人提供旳身份证进 行查验。
学校宿舍，刷脸进门 电商网站，刷脸支付
4 人脸辨认
图像增强是为了改善人脸图像旳质量，在视觉上愈加清楚图像，使图像更利于辨认。
➢ 归一化
归一化工作旳目旳是取得尺寸一致，灰度取值范围相同旳原则化人脸图像。
2 灰度化
将彩色图像转化为灰度图像旳过程是图像旳灰度化处理。 彩色图像中旳每个像素旳颜色由R，G，B三个分量决定，而每个分量中可取值0-255，像素 点旳颜色变化范围太大。而灰度图像是R，G，B三个分量相同旳一种特殊旳彩色图像，会大 大降低后续旳计算量。
02
人脸图像 . 预处理
预处理是人脸辨认过程中旳一种主要环节。输入图像因为采集环境旳不同， 可能收到光照，遮挡旳影响得到旳样图是有缺陷旳。
2 图像预处理
➢ 灰度化
将彩色图像转换为灰度图，其中有三种措施：最大值法、平均值法、以及加权平均法。
➢ 几何变换
经过平移、转置、镜像、旋转、缩放等几何变换对采集旳图像进行处理，用于改正图像采集系统旳系统误差。
人脸辨认
Artificial Intelligence && Face Recognition
定义
人脸辨认是基于计算机图像处理技术和生物特征辨认技术，提取图像或视频中旳人像特征信息， 并将其与已知人脸进行比对，从而辨认每个人旳身份。它集成了人工智能、机器学习、模型理论、视 频图像处理等多样专业技术。
01 人脸辨认 . 应用
1 应用场景
身份证查验，证据留存
目前主要是经过扫描或者复印身份证信 息，人工比对身份证照片。扫描或复印身份 证只是作为备案，并不能有效核实身份证真 伪。要确保是采用真实身份证办理业务，必 须有某种技术手段对办事人提供旳身份证进 行查验。
学校宿舍，刷脸进门 电商网站，刷脸支付
4 人脸辨认
人脸识别的特征提取概论课件
02 人脸识别的特征 提取方法
特征提取的定义和重要性
特征提取定义
特征提取是从原始数据中提取出具有代表性的信息，用于后续的分类、识别等任务。在人脸识别中， 特征提取是指从人脸图像中提取出能够代表个体差异的特征，如面部的几何特征、纹理特征等。
特征提取的重要性
特征提取是人脸识别中的关键步骤，其目的是减少数据维度、降低计算复杂度，同时保留足够的信息 以实现准确的分类和识别。一个好的特征提取方法能够提高人脸识别的准确率、降低误识率，并提高 系统的实时性能。
特征选择
根据实际需求选择关键的特征， 去除冗余和无关的特征。
人脸检测
在输入的人脸图像中检测出人 脸的位置和大小。
Hale Waihona Puke 特征提取利用适当的方法从预处理后的 图像中提取出具有代表性的特 征。
特征编码
将提取的特征进行编码，以便 后续的分类和识别。
03 人脸识别的特征 提取技术
人脸识别的特征提取技术
• 人脸识别技术是利用计算机技术自动识别人的面部特征，并从 中提取出有用的信息。特征提取是整个人脸识别过程中的关键 环节，它直接影响到人脸识别的准确性和可靠性。
特征提取的主要方法
• 基于几何特征的方法：该方法主要利用面部特征点之间的几何关系来描述人脸 特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状、大小、相对位置等信息。这种方法 简单直观，但易受光照、表情等因素影响。
特征提取的流程
预处理
对检测到的人脸图像进行预处 理，包括灰度化、去噪、归一 化等操作，以改善图像质量。
人脸识别的特征提取概论
目 录
• 人脸识别技术概述 • 人脸识别的特征提取方法 • 人脸识别的特征提取技术 • 人脸识别的特征提取挑战与展望 • 人脸识别的特征提取案例分析
科技风人工智能脸部识别PPT模板
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CExMxMT
计算相似度
自适应阈值分割
（二值化）
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
基于肤色信息的AAM改进方法
AAM改进方法
AAM的缺陷
对彩色图像进行特征点定位时无疑忽略了色彩信息的作 用，可以充分利用肤色信息，使搜索过程加速。
一种基于肤色模型的人眼定位方法 眼睛在二值图像中的双孔结构
6.939 9.351 6.376 9.004 8.782 4.224 8.684 6.213 5.951
65.6% 56.8% 65.5% 60.6% 59.9% 80.7% 62.5% 71.4% 73.5%
平均改进百分比
67.4％
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
人物肖像画自动生成系统
人脸特征点定位及其应用
整体介绍
主要内容：
当前常用的特征点定位方法，主要介绍AAM。 提出在人脸特征定位中基于肤色信息的AAM模型
的改进方法。 介绍一个肖像画生成系统的设计及实现。
人脸特征点定位的概念
特征点定位系 统
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
常用的几种特征点 定位算法
眼睛的双孔结构
基于肤色信息的AAM改进方法
AAM改进方法
基于肤色模型的人眼定位方法
人脸特征中点对心计定二的位值算5及图*相5其进邻似应行域度用去内噪统－音计使－处算肤用点理色法沈自保，象育进肤就动素平行色是的阈P二在个值B以值9数分9每，化01割一超10个过73肤半◆色数象时素中为心
基于肤色信息的AAM改进方法
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
基于肤色信息的AAM改进方法
AAM改进方法
用基于脸色信息的人眼 定位方法确定人眼
根据眼睛和脸部区域的关系获得 脸部区域范围，缩小搜索窗口
根据人眼位置确定AAM 模型的初始搜索姿态
使用AAM搜索算法， 得到特征点精确定位
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
基于肤色信息的AAM改进方法
性能比较
图 原模型定 改进后模 改进量占原
片
位间 型定位时间 来的百分比
1 22.662
5.221Байду номын сангаас
77.0%
1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1
0 总搜索时间比较
2
3
4
原方法
5
6
改进后的方 7 法
8
9
10
20.178 21.621 18.488 22.945 21.924 21.850 23.139 21.747 22.422
基于灰度及其变化信息 基于可变形模板 基于神经网络 基于Active Contour Model（Snake，主动
轮廓模型） 基于Active Shape Model（ASM，主动形
状模型） 基于Active Appearance Model（AAM，主
动表观模型）
由于人脸特征复杂性，及图像的多变性，目前仍然没有一个通用的方法
AAM改进方法
基于肤色模型的人眼定位方法
对二值图进行腐蚀 运算，去掉各区域
之间的细连线
用边缘跟踪算法 跟踪各区域的轮廓
对所有区域的轮廓 将二值图与“掩盖图” 进行种子填充，得 求异或，即可得到
到“掩盖图” 二值图中的所有孔
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
基于肤色信息的AAM改进方法
1 k0
对每个候选眼对进行模板 匹配，计算平均眼对灰度 与候选眼对所在区域灰度
的相似度
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
基于肤色信息的AAM改进方法
AAM改进方法
改进： 确定眼睛位置后，根据五官位置分布的规律性， 可以由此确定人脸的位置及方向，从而为AAM模 型的搜索提供一个较好的初始位置和大小，并且 可以缩小搜索窗口，从而减少AAM的搜索时间
14.9% 85.1%
粗略定位时间 精细定位时间
有很大的改进空间
基于肤色信息的AAM改进方法
肤色模型
采用YCrCb彩色空间进行分析
Y反映的是图像的明度，故只Cr,Cb分量分 析可以不受图像的亮度影响。
肤色像素在Cr-Cb空间中的分布相对很集中，可以 用Gauss分布来描述
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
调节c可以合成不同的人脸
常用的几种特征点定位方法
AAM搜索过程
对每一个比例、 位置、旋转角度 进行迭代搜索
粗略定位
得到粗 略定位
原图像
由计算公式 可得各特征 点的位置
得到 精细 定位
不断调整C，使 合成人脸的灰度 与图像灰度差达 到最小值
精细定位
常用的几种特征点定位方法
AAM搜索时间分析
基于肤色信息的AAM改进方法
高斯分布
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
基于肤色信息的AAM改进方法
肤色模型
所考察的像素和肤色的相似度：
象素的矢量 xC,rCbT 与高斯分布中心的距离
P(Cr,Cb)exp12xmTC1xm xCr,CbT，ME(x)
常用的几种特征点定位方法
基于AAM (Active Appearance Model)模型
AAM模型
形状
x x Q s c Q s 轮廓变化模式矩阵
脸部纹理 g g Q g c Q g 脸部纹理变化模式矩阵
由控制参数矢量c控制形状和纹理的变化，调节c可以得到 不同的形状和脸部纹理，从而合成不同的人脸
AAM改进方法
基于肤色模型的人眼定 位方法
获取获候取选候眼选对眼，，将对候每选个眼两两配对
若符孔合进下行列检条测件若，满则足为以候选眼对：
1.两下包条围件盒则不为相候交选眼：
2.两包1.平围均盒亮中度心小连于线8斜0率不超过阈值
3.两包2.包围围盒盒大大小小不超过 一定范围 阈值D
k0,
系统结构
肖像画自动生成系统
头发处理
合成
脸部器官处理
开发工具： Visual C++ 6.0，AAM-API
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
人物肖像画自动生成系统
脸部器官处理过程
特征点定位 使用84个特征点
计算相似度
自适应阈值分割
（二值化）
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
基于肤色信息的AAM改进方法
AAM改进方法
AAM的缺陷
对彩色图像进行特征点定位时无疑忽略了色彩信息的作 用，可以充分利用肤色信息，使搜索过程加速。
一种基于肤色模型的人眼定位方法 眼睛在二值图像中的双孔结构
6.939 9.351 6.376 9.004 8.782 4.224 8.684 6.213 5.951
65.6% 56.8% 65.5% 60.6% 59.9% 80.7% 62.5% 71.4% 73.5%
平均改进百分比
67.4％
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
人物肖像画自动生成系统
人脸特征点定位及其应用
整体介绍
主要内容：
当前常用的特征点定位方法，主要介绍AAM。 提出在人脸特征定位中基于肤色信息的AAM模型
的改进方法。 介绍一个肖像画生成系统的设计及实现。
人脸特征点定位的概念
特征点定位系 统
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
常用的几种特征点 定位算法
眼睛的双孔结构
基于肤色信息的AAM改进方法
AAM改进方法
基于肤色模型的人眼定位方法
人脸特征中点对心计定二的位值算5及图*相5其进邻似应行域度用去内噪统－音计使－处算肤用点理色法沈自保，象育进肤就动素平行色是的阈P二在个值B以值9数分9每，化01割一超10个过73肤半◆色数象时素中为心
基于肤色信息的AAM改进方法
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
基于肤色信息的AAM改进方法
AAM改进方法
用基于脸色信息的人眼 定位方法确定人眼
根据眼睛和脸部区域的关系获得 脸部区域范围，缩小搜索窗口
根据人眼位置确定AAM 模型的初始搜索姿态
使用AAM搜索算法， 得到特征点精确定位
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
基于肤色信息的AAM改进方法
性能比较
图 原模型定 改进后模 改进量占原
片
位间 型定位时间 来的百分比
1 22.662
5.221Байду номын сангаас
77.0%
1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1
0 总搜索时间比较
2
3
4
原方法
5
6
改进后的方 7 法
8
9
10
20.178 21.621 18.488 22.945 21.924 21.850 23.139 21.747 22.422
基于灰度及其变化信息 基于可变形模板 基于神经网络 基于Active Contour Model（Snake，主动
轮廓模型） 基于Active Shape Model（ASM，主动形
状模型） 基于Active Appearance Model（AAM，主
动表观模型）
由于人脸特征复杂性，及图像的多变性，目前仍然没有一个通用的方法
AAM改进方法
基于肤色模型的人眼定位方法
对二值图进行腐蚀 运算，去掉各区域
之间的细连线
用边缘跟踪算法 跟踪各区域的轮廓
对所有区域的轮廓 将二值图与“掩盖图” 进行种子填充，得 求异或，即可得到
到“掩盖图” 二值图中的所有孔
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
基于肤色信息的AAM改进方法
1 k0
对每个候选眼对进行模板 匹配，计算平均眼对灰度 与候选眼对所在区域灰度
的相似度
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
基于肤色信息的AAM改进方法
AAM改进方法
改进： 确定眼睛位置后，根据五官位置分布的规律性， 可以由此确定人脸的位置及方向，从而为AAM模 型的搜索提供一个较好的初始位置和大小，并且 可以缩小搜索窗口，从而减少AAM的搜索时间
14.9% 85.1%
粗略定位时间 精细定位时间
有很大的改进空间
基于肤色信息的AAM改进方法
肤色模型
采用YCrCb彩色空间进行分析
Y反映的是图像的明度，故只Cr,Cb分量分 析可以不受图像的亮度影响。
肤色像素在Cr-Cb空间中的分布相对很集中，可以 用Gauss分布来描述
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
调节c可以合成不同的人脸
常用的几种特征点定位方法
AAM搜索过程
对每一个比例、 位置、旋转角度 进行迭代搜索
粗略定位
得到粗 略定位
原图像
由计算公式 可得各特征 点的位置
得到 精细 定位
不断调整C，使 合成人脸的灰度 与图像灰度差达 到最小值
精细定位
常用的几种特征点定位方法
AAM搜索时间分析
基于肤色信息的AAM改进方法
高斯分布
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
基于肤色信息的AAM改进方法
肤色模型
所考察的像素和肤色的相似度：
象素的矢量 xC,rCbT 与高斯分布中心的距离
P(Cr,Cb)exp12xmTC1xm xCr,CbT，ME(x)
常用的几种特征点定位方法
基于AAM (Active Appearance Model)模型
AAM模型
形状
x x Q s c Q s 轮廓变化模式矩阵
脸部纹理 g g Q g c Q g 脸部纹理变化模式矩阵
由控制参数矢量c控制形状和纹理的变化，调节c可以得到 不同的形状和脸部纹理，从而合成不同的人脸
AAM改进方法
基于肤色模型的人眼定 位方法
获取获候取选候眼选对眼，，将对候每选个眼两两配对
若符孔合进下行列检条测件若，满则足为以候选眼对：
1.两下包条围件盒则不为相候交选眼：
2.两包1.平围均盒亮中度心小连于线8斜0率不超过阈值
3.两包2.包围围盒盒大大小小不超过 一定范围 阈值D
k0,
系统结构
肖像画自动生成系统
头发处理
合成
脸部器官处理
开发工具： Visual C++ 6.0，AAM-API
人脸特征点定位及其应用 －－ 沈育平 PB99011073◆
人物肖像画自动生成系统
脸部器官处理过程
特征点定位 使用84个特征点