有姿态变换的人脸识别答辩课件
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答辩ppt基于计算机视觉的手势识别技术
论文结构
先介绍相关背景和基础知识，然后提出改进算法，接着进行 实验验证和结果分析，最后总结和展望。
02
计算机视觉与手势识别概述
计算机视觉简介
01
计算机视觉是一门研究如何让计算机模拟或实现人类视觉功能 的科学。
02
它涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域，目的是让
计算机能够像人一样理解和分析图像或视频。
技术应用前景与潜在影响
游戏娱乐
基于计算机视觉的手势识别技术可以应用于游戏控制、虚拟现实等 领域，提高用户的游戏体验。
智能家居
在智能家居领域，基于计算机视觉的手势识别技术可以实现家居设 备的智能控制，提高生活的便利性。
安全监控
在安全监控领域，基于计算机视觉的手势识别技术可以用于手势认证、 行为分析等，提高安全监控的准确性和可靠性。
基于形状的特征提取
形状是手势的一个重要特征，可以通过提取手势 的轮廓、面积、周长等参数来描述。
3
基于运动轨迹的特征提取
运动轨迹是指手势在时间上的变化过程，可以通 过提取手势的运动轨迹、速度、加速度等参数来 描述。
手势识别分类器设计
手势识别分类器概
述
手势识别分类器的目的是根据提 取的手势特征将手势分类为不同 的类别。
计算机视觉的应用非常广泛，包括工业自动化、安全监控、医
03
疗诊断、智能交通等。
手势识别简介
手势识别是指通过计算机技术识别和解析人的手势，从而实现人机交互的技术。 手势识别技术涉及多个领域，包括计算机视觉、机器学习、传感器技术等。
手势识别的应用场景非常广泛，包括游戏、虚拟现实、智能家居、医疗康复等。
实验结果分析
实验结果分析是对实验数据的处理和解释，以评估手势识别系统的性能。评估指标包括准确率、召回 率、F1分数等。同时，还需要对实验结果进行深入分析，找出影响系统性能的关键因素，并提出改进 措施。
先介绍相关背景和基础知识，然后提出改进算法，接着进行 实验验证和结果分析，最后总结和展望。
02
计算机视觉与手势识别概述
计算机视觉简介
01
计算机视觉是一门研究如何让计算机模拟或实现人类视觉功能 的科学。
02
它涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域，目的是让
计算机能够像人一样理解和分析图像或视频。
技术应用前景与潜在影响
游戏娱乐
基于计算机视觉的手势识别技术可以应用于游戏控制、虚拟现实等 领域，提高用户的游戏体验。
智能家居
在智能家居领域，基于计算机视觉的手势识别技术可以实现家居设 备的智能控制，提高生活的便利性。
安全监控
在安全监控领域，基于计算机视觉的手势识别技术可以用于手势认证、 行为分析等，提高安全监控的准确性和可靠性。
基于形状的特征提取
形状是手势的一个重要特征，可以通过提取手势 的轮廓、面积、周长等参数来描述。
3
基于运动轨迹的特征提取
运动轨迹是指手势在时间上的变化过程，可以通 过提取手势的运动轨迹、速度、加速度等参数来 描述。
手势识别分类器设计
手势识别分类器概
述
手势识别分类器的目的是根据提 取的手势特征将手势分类为不同 的类别。
计算机视觉的应用非常广泛，包括工业自动化、安全监控、医
03
疗诊断、智能交通等。
手势识别简介
手势识别是指通过计算机技术识别和解析人的手势，从而实现人机交互的技术。 手势识别技术涉及多个领域，包括计算机视觉、机器学习、传感器技术等。
手势识别的应用场景非常广泛，包括游戏、虚拟现实、智能家居、医疗康复等。
实验结果分析
实验结果分析是对实验数据的处理和解释，以评估手势识别系统的性能。评估指标包括准确率、召回 率、F1分数等。同时，还需要对实验结果进行深入分析，找出影响系统性能的关键因素，并提出改进 措施。
人脸识别幻灯片讲义
将人脸识别这一多类问题转化为判断每一对 图像为类内 (同一个人 )还是类间 (不同人 )图像 的两类问题 。 利用局部特征而非全局特征进行识别 。 利用boosting的方法挑选出局部特征并构造 分离器。 分类器采用 cascade结构来解决类间样本过 多，无法一次全部参与训练的问题。
v v
v
相似度函数
v 基于贝叶斯区分特征的方法等
Alignment 的主流方法是ASM(Active Shape Models)
人脸识别的研究历史及现状
方法 几何特征 优点 比较直观 缺点 特征点的定位准确度要求 高 ，计算量大 计 算 量 大 ，对环境变化的 适应性较差 要 求 对 齐 准 确 度 高， 成像 条件不能有较大变化 对单训练样本集合无法计 算类内扩散矩阵 要求对齐准确度高 计算量大 网 络 结 构 、参数调整比较 复 杂；
题
纲
模板匹配 主成分分析 线性判别分 析 局部特征分 析 弹性模板匹 配 神经网络
成像条件不变的情况下效 果较好 方 便、易于实现 利 用 了 类 别 信 息， 效果较 好 ，尤适用于多训练样本 将局部与整体特征结合， 已在实际中应用 效果较好 ，能适应一定程 度的光线和角度变化 学习能力较强
１． 人脸识别简介 ２． 研究目的与系统框架 ２． 研究目的与系统框架 ３． 基于 基于ＡｄａＢｏｏｓｔ ＡｄａＢｏｏｓｔ的实时人脸检测 的实时人脸检测 ４． 基于弹性模板匹配的特征点定位 ５． 基于 ５． 基于Ｂｏｏｓｔｅｄ Ｌｏｃａｌ Ｆｅａｔｕｒｅｓ Ｂｏｏｓｔｅｄ Ｌｏｃａｌ Ｆｅａｔｕｒｅｓ人脸识别 人脸识别 ６． 基于三维可形变模型的人脸识别 ６． 基于三维可形变模型的人脸识别 ７． 已完成的工作和以后的工作 ７． 已完成的工作和以后的工作
应用人脸识别PPT课件
从应用的角度，人脸识别包括两大类 （1）人脸身份识别：即根据人脸图像识别出人物的身 份，解决是谁的问题； （2）人脸身份确认或验证：判断图像中的人脸是否是 指定的人，即解决是不是某人的问题。
2）人脸识别研究的意义
人脸识别技术不需要携带任何电子、机械“钥匙”，可以 杜绝丢失钥匙、密码的现象，如果配合IC卡、指纹识别等技 术可以使安全系数成倍增长。
2）人脸识别研究的意义
近年来，随着对人类行为科学、人机交互技术的研究，以 及在计算机动画设计、视频会议或远程教育系统、自动身 份验证、视觉监视监控系统等应用领域的需求，人脸的计 算机检测、定位和识别技术受到了广泛的重视。这方面的 工作以人脸的检测和识别为典型代表，还包括头部运动的 跟踪体势和运动信息的提取，手势手语的识别，嘴唇运动 的辨识以及人脸表情的识别等等。人们试图对过这些工作， 把握人类不同情况下的行为举止，探索友好的人机交互方 式，并满足更有个性化的服务和人际交流的需要。
2）人脸数据库：AR 人脸数据库
AR人脸数据库是普渡大学机器人视觉研究中心的Aleix教授 和Benavente教授建立的，它也是人脸识别研究中用得比较 多的数据库之一。AR数据库共包括126 个不同的人（70 个 男性，56 个女性）的4000 多幅人脸图像，每个人大约26 幅左右，图像为24 位彩色图，分辨率为768*576（宽*高） 象素大小，格式为RAW格式。AR数据库中的人脸图像是正 面的人脸图像，具备表情、光照和遮挡等的变化，表情变化 和遮挡是这个数据库的主要特点之一。该数据库不仅可以用 于人脸识别，而且还可以用于表情识别。使用者只需要在互 联网上进行（）简单的注册，就能够获得该数据库。
2）人脸识别研究的意义
安全验证：如银行金融系统。在ATM 自动取款机上应用人 脸识别技术，可以免除用户忘记密码的苦恼，还可以有效防 止冒领、盗取的事件发生。
基于深度学习的人脸识别技术研究答辩PPT
题目：基于深度学习的人脸识别技术研究
LOGO
目录
01
选题原因及背景
02
解决思路及措施
03
成效发展，人们也不满足于现在的生活水平、生活质量，对实现 便捷高效的自动身份验证的需求也日益增强。在所有身份认证的方法中，通过生物特 征来进行是最准确无误的；因为生物特征是人的内在属性，不易被外界因素影响且不 同个体之间的差异较大、好区分。
签到表、考勤发布表等增加或修改，甚至认证授权等操作） 04
03 成效及结论
➢ 成效： 利用人脸识别技术实现课堂考勤，可以改变传统的点名、签名等常规的考勤
模式，解决既耗时又不能保证数据的真实性的问题，从而提高考勤效率。 使用PythonWeb开发中的Django框架，将课堂考勤与Web服务相结合，使
一、考勤系统总体概述：（论文第四章）
考勤系统分别由管理员和用户两大模块构成；
二、数据库设计：
数据库结构描述和数据库逻辑结构设计；
03
系统实现
系统功能实现包含：（论文第五章）
1：登录注册模块（首页、注册页面和登录页面）: 2：用户模块（教师用户和学生用户），教师可以发布和查 看课程，发布和查看签到两类；学生可以人脸签到和选课； 3：管理员模块（管理员可以对用户、对发布的课程、考勤
系统分析
系统功能分析：（论文第三章）
考勤系统主要有管理员和用户（也就是教师和学生）两大板
块组成，系统采用 B/S结构。旨在为用户提供一个能缩短在
考勤方面花费的时间的人脸识别快速签到的平台。系统管理
员可以操纵所有角色的信息库，比如对某角色的信息进行更
新、删除等其他操作。
02
02 解决思路及措施
系统设计
LOGO
LOGO
目录
01
选题原因及背景
02
解决思路及措施
03
成效发展，人们也不满足于现在的生活水平、生活质量，对实现 便捷高效的自动身份验证的需求也日益增强。在所有身份认证的方法中，通过生物特 征来进行是最准确无误的；因为生物特征是人的内在属性，不易被外界因素影响且不 同个体之间的差异较大、好区分。
签到表、考勤发布表等增加或修改，甚至认证授权等操作） 04
03 成效及结论
➢ 成效： 利用人脸识别技术实现课堂考勤，可以改变传统的点名、签名等常规的考勤
模式，解决既耗时又不能保证数据的真实性的问题，从而提高考勤效率。 使用PythonWeb开发中的Django框架，将课堂考勤与Web服务相结合，使
一、考勤系统总体概述：（论文第四章）
考勤系统分别由管理员和用户两大模块构成；
二、数据库设计：
数据库结构描述和数据库逻辑结构设计；
03
系统实现
系统功能实现包含：（论文第五章）
1：登录注册模块（首页、注册页面和登录页面）: 2：用户模块（教师用户和学生用户），教师可以发布和查 看课程，发布和查看签到两类；学生可以人脸签到和选课； 3：管理员模块（管理员可以对用户、对发布的课程、考勤
系统分析
系统功能分析：（论文第三章）
考勤系统主要有管理员和用户（也就是教师和学生）两大板
块组成，系统采用 B/S结构。旨在为用户提供一个能缩短在
考勤方面花费的时间的人脸识别快速签到的平台。系统管理
员可以操纵所有角色的信息库，比如对某角色的信息进行更
新、删除等其他操作。
02
02 解决思路及措施
系统设计
LOGO
人脸识别答辩ppt课件
别
人脸识别算法设计
系
统
设
计
四.
人
搭建平台
脸
本文的硬件平台采用基于ARM9架构
的S3C2440嵌入式开发板。
识
别
在此基础上建立起一个可靠的、稳 定的嵌入式软件开发平台。
系
具体工作：定制内核、制作根文件
统
系统、移植。
设
计
四.
人
脸
图像采集模块设计
识
本系统主要采用的是OpenCV 计算机 视觉库和 QT 图形库，并通过普通
一、关于人脸识别 二、人脸识别过程 三、人脸识别技术 四、人脸识别系统设计
1
一.
人脸识别是一个活跃的研究领域，是关ຫໍສະໝຸດ 人类视觉最杰出的能力之一。
于
最容易被接受的生物特征识别方式。
人
人脸识别细分为两类：
脸
一类是回答我是谁的问题，即辨认
识
（Identification）；
别
另一类是回答这个人是我吗？即确认
几何特征提取 统计特征提取 频率域特征提取 运动特征提取 代数特征提取
三. 人 脸 识 别 技 术
面部特征的模式识别算法
线性判别分析（Fisher线性判别） 支持向量机SVM 贝叶斯网络 隐马尔可夫模型及其基本问题 人工神经网络 模糊模式识别
四.
人 脸
搭建平台
识
图像采集模块设计
识
的面部识别算法。
别
提出使用矩形特征法进行特征值运
算，采用感知器学习算法训练最佳
系
特征。
统
该算法运算速度较快、错误分类率
设
低、识别率较高、误识率低，适合
计
嵌入式系统。
人脸识别技术综述 PPT
以8个方向和8个尺度的图像为例，这样就有64个Gabor滤波器，采 个方向和8个尺度的图像为例，这样就有64个Gabor滤波器， 64 滤波器 用线性相关准则来度量滤波器之间的冗余时， 用线性相关准则来度量滤波器之间的冗余时，可以先固定方向集合 U={μ：0<=μ<=7},然后调整尺度集合从V1={v： 4<=v<=3}到V5={v： 然后调整尺度集合从V1={v U={μ：0<=μ<=7},然后调整尺度集合从V1={v：-4<=v<=3}到V5={v： 0<=v<=7
累计分布函数
累计分布函数(CDF ，cumulative distribution function)就能满足上 累计分布函数 就能满足上 述两个条件，并且通过该函数可以完成将原图像f的分布转换成 的分布转换成g的均匀分 述两个条件，并且通过该函数可以完成将原图像 的分布转换成 的均匀分 此时的直方图均衡化映射函数为: 布。此时的直方图均衡化映射函数为 gk = EQ(fk) = (ni/n) = pf(fi) ， (k=0，1，2，……，L-1) ， ， ， ， 上式的求和区间为0到 ， 上式的求和区间为 到k，根据该方程可以由源图像的各像素灰度值直 接得到直方图均衡化后各像素的灰度值。在实际处理变换时， 接得到直方图均衡化后各像素的灰度值。在实际处理变换时，一般先对原 始图像的灰度情况进行统计分析，并计算出原始直方图分布， 始图像的灰度情况进行统计分析，并计算出原始直方图分布，然后根据计 算出的累计直方图分布求出fk到 的灰度映射关系 的灰度映射关系。 算出的累计直方图分布求出 到gk的灰度映射关系。在重复上述步骤得到 源图像所有灰度级到目标图像灰度级的映射关系后， 源图像所有灰度级到目标图像灰度级的映射关系后，按照这个映射关系对 源图像各点像素进行灰度转换，即可完成对源图的直方图均衡化。 源图像各点像素进行灰度转换，即可完成对源图的直方图均衡化。
人脸识别授课课件
7
人脸识别的意义
Bill Gates: 以人类生物特 征进行身份验证的生物 识别技术，在今后数年 内将成为IT产业最为重 要的技术革命
人脸识别的军事应用
导弹基地、军火库房等要地的门禁或通道控制 核能设施等重要军事装备的启动控制 中国人民银行规定所有的金库安防监控系统都要有人脸识别 功能
9
研究现状
这对最大化类间差异（即不同人之间的差异）并最小化类内差异 （即同一人的不同图像间的差异）很有效
用PCA将2维数据降到1维的例子，绿色点表示二维 数据，PCA的目标就是找到这样一条直线，使得所 有点在这条直线上的投影点之间的平均距离最大。 也就是最大化地保留了原数据的差异性
本征脸方法
直接计算C 的本征值和本征向量是困难的，可以通过
➢ 国内众多大学和研究所都有人员从事人脸及人脸表情识 别的研究
人脸识别的关键问题
1.人脸面部形态（面型、眼睛、鼻子） 2.人脸识别中的视觉特征 （早期MARR理论框架3个层次计算理论、算法、实现机制； 现多层次） 3人脸识别中的光照问题 4.人脸识别中的姿态问题
人脸识别的过程
人脸识别的过程
登记过程 识别过程
总结与展望
人脸自动识别技术已取得了巨大的成就，随着科技的发展， 在实际应用中仍然面临困难，不仅要达到准确、快速的检 测并分割出人脸部分，而且要有效的变化补偿、特征描述、 准确的分类的效果。
下一个大师在哪里？
2 基于相关匹配的方法
基于相关匹配的方法包括模板匹配法和等强度线方法。 ①模板匹配法：Poggio和Brunelli专门比较了基于几何特
征的人脸识别方法和基于模板匹配的人脸识别方法。 ②等强度线法：等强度线利用灰度图像的多级灰度值的
等强度线作为特征进行两幅人脸图像的匹配识别。
人脸识别系统精ppt课件
20
我们的眼睛靠什么识别？
皮肤和肤色
光滑/粗糙，黝黑/白皙
动态特征
酒窝，皱纹
局部特性
黑痣，刀疤，独眼龙
人的优势：强大的背景知识！ 21
人类视觉识别系统特性简介及其借鉴 意义
人脸识别是否是一个特定的过程？
证据：“人脸识别能力缺失症（Prosopagnosia）”患者的 存在，患有此症的人可以正常的识别其他物体，甚至可以正确
评测：FERET(94-97), FRVT(2000/2002), (X)M2VTS, FVC…
国内研究机构简况 大学：清华大学3家，哈尔滨工业大学,上海交大，浙大研究所： 计算所，自动化所等
29
国际研究现状
在比较良好的环境条件情况下，对1000人 左右基本正面人脸进行识别的性能：
共同决定了最终的成败共同决定了最终的成败13人脸识别的相关背景14应用模式典型具体应用特点说明应用领域身份识出入境管理过滤敏感人物间谍恐怖分子等国家安全公共安全嫌疑人照片比对公安系统用于确定犯罪嫌疑人身份敏感人物智能监控监控敏感人物间谍恐怖分子等网上追逃在pda等移动终端上进行现场比对会议代表身份识别防止非法人员进入会场带来危险因素关键场所视频监控如银行大厅预警可能的不安全因素家政服务机器人能够识别家庭成员的智能机器人人机交互自动系统登陆自动识别用户身份提供个性化界面智能agent自动识别用户身份提供个性化界面真实感虚拟游戏提供真实感的人物面像增加交互性身份验护照身份证驾照等各类证件查验海关港口机要部门等查验持证人的身份是否合法公共安全准考证查验防止替考问题教育机要部门物理门禁避免钥匙和密码被窃取造成失窃公共安全机要信息系统门禁避免单纯的密码被窃取造成信息被窃信息安全面像考勤系统方便快捷杜绝代考勤问题企业应用金融用户身份验证避免单纯的密码被窃取造成财产损失金融安全电子商务身份验证安全可靠的身份验证手段金融安全智能卡安全可靠的授权信息安全会议代表身份验证防止非法人员进入会场带来危险因素公共安全屏幕保护程序方便快捷的允许合法用户打开屏保人机交互15人脸识别相关研究内容人脸动画faceanimation16生物特征识别技术biometrics17与其他生物特征识别的比较18fromsameperson
我们的眼睛靠什么识别？
皮肤和肤色
光滑/粗糙，黝黑/白皙
动态特征
酒窝，皱纹
局部特性
黑痣，刀疤，独眼龙
人的优势：强大的背景知识！ 21
人类视觉识别系统特性简介及其借鉴 意义
人脸识别是否是一个特定的过程？
证据：“人脸识别能力缺失症（Prosopagnosia）”患者的 存在，患有此症的人可以正常的识别其他物体，甚至可以正确
评测：FERET(94-97), FRVT(2000/2002), (X)M2VTS, FVC…
国内研究机构简况 大学：清华大学3家，哈尔滨工业大学,上海交大，浙大研究所： 计算所，自动化所等
29
国际研究现状
在比较良好的环境条件情况下，对1000人 左右基本正面人脸进行识别的性能：
共同决定了最终的成败共同决定了最终的成败13人脸识别的相关背景14应用模式典型具体应用特点说明应用领域身份识出入境管理过滤敏感人物间谍恐怖分子等国家安全公共安全嫌疑人照片比对公安系统用于确定犯罪嫌疑人身份敏感人物智能监控监控敏感人物间谍恐怖分子等网上追逃在pda等移动终端上进行现场比对会议代表身份识别防止非法人员进入会场带来危险因素关键场所视频监控如银行大厅预警可能的不安全因素家政服务机器人能够识别家庭成员的智能机器人人机交互自动系统登陆自动识别用户身份提供个性化界面智能agent自动识别用户身份提供个性化界面真实感虚拟游戏提供真实感的人物面像增加交互性身份验护照身份证驾照等各类证件查验海关港口机要部门等查验持证人的身份是否合法公共安全准考证查验防止替考问题教育机要部门物理门禁避免钥匙和密码被窃取造成失窃公共安全机要信息系统门禁避免单纯的密码被窃取造成信息被窃信息安全面像考勤系统方便快捷杜绝代考勤问题企业应用金融用户身份验证避免单纯的密码被窃取造成财产损失金融安全电子商务身份验证安全可靠的身份验证手段金融安全智能卡安全可靠的授权信息安全会议代表身份验证防止非法人员进入会场带来危险因素公共安全屏幕保护程序方便快捷的允许合法用户打开屏保人机交互15人脸识别相关研究内容人脸动画faceanimation16生物特征识别技术biometrics17与其他生物特征识别的比较18fromsameperson
人脸识别ppt分解
形状模型构建
XDZX
标记法：采用一系列的点来表达先验形 状，它基于一个形状训练集 ,利用主成 分分析法来构建典型的形状和形状的变 化。 缺点：形状分析的性能依赖于点标记的 质量 ,手动确定这些点 ,工作量巨大且易 出错 ,尤其是在处理三维物体时 。
水平集方法的形状建模
XDZX
特点：首先 ,它是一种隐含的和内在的表达 方式 ,独立于轮廓的参数化 ,并能自动处理拓 扑结构的变化 。其次 , 它提供一个自然的方 法来估计形状的几何特性 ( 如曲率和法向 量) , 而水平集函数常常由定义在图像空间 的符号距离函数来描述 。最后 , 这种形状表 达方式与曲线演化的水平集变分模型相一 致 ,可以自然地融合于活动轮廓分割框架。
常用生物特征的比较
XDZX 生物特 征
人脸 普遍性 独特性 稳定性
指纹
手形 虹膜 视网膜 签名 声音
Mediu High Low High Low High Low m Mediu Mediu Mediu High High High High m m m Mediu Mediu Mediu Mediu Mediu Mediu High m m m m m m Mediu High High High High Low High m Mediu High High Low High Low High m Low Low Low High Low High Low Mediu Mediu Low Low Low High Low m m
XDZX
XDZX
先验形状的获取 及在人脸识别中的应用
目录
XDZX
一.人脸识别的概况 二.人脸识别的方法 三.基于先验形状的人脸识别 四.研究的主要内容和拟解决的 de 问题
人脸识别技术介绍PPT课件
其中人脸识别是指人的面部五官以及轮廓的分布。 这些分布特征因人而异，与生俱来。相对于其他生物识 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。
1041048bit灰度jpg25kb背景面部识别可在任何背景下进行不受背景物件的移动及摄像头的移动所影入库照片及背景要求14目录人脸识别原理人脸识别原理第一部分第一部分人脸识别的应用场景人脸识别的应用场景第二部分第二部分人脸识别算法人脸识别算法第三部分第三部分15名称应用方法应用领域人像检索dbscan输入一张照片在人像图像数据库内检索出与之相似的照片供人工确认
查询：主要是针对确认身份的人员相片，在人口人像库中进行检索，以确认该人员身份，挖 掘出更换身份的在逃人员或犯罪嫌疑人，为公安机关打击犯罪、行政管理提供有力手段。
2021/3/17
.
15
治安（派出所）
人员身份核实：在当一个案犯或者嫌疑人被抓获而不承认自己真实身份的时候，可以用人像识 别技术自动识别出他的身份。 视频监控实时比对：利用现有公安治安视频监控系统、治安卡口视频监控系统等中的监控视频， 获取每个进入公共场所通道、机场海关安检口、车站、旅店等的人员的面貌信息，并利用人像识 别技术进行实时比对和识别，一旦发现特征符合的人员后即可发出警报信号通知安保人员，实现 自动预警、报警以及迅速布控和出警，提高治安监控管理的效率和智能化水平。 警用PDA实时比对（移动警务）：当公安民警、便衣在值勤时，凭职业敏锐的感觉发现可疑人 员，使用警用PDA让该人员协助拍相，通过内网传输到中心人库做比对，在把此人的比对结果快 捷返回，从而知道此人是否为犯罪嫌疑人，提高打击犯罪力度，震慑不法人员。
1041048bit灰度jpg25kb背景面部识别可在任何背景下进行不受背景物件的移动及摄像头的移动所影入库照片及背景要求14目录人脸识别原理人脸识别原理第一部分第一部分人脸识别的应用场景人脸识别的应用场景第二部分第二部分人脸识别算法人脸识别算法第三部分第三部分15名称应用方法应用领域人像检索dbscan输入一张照片在人像图像数据库内检索出与之相似的照片供人工确认
查询：主要是针对确认身份的人员相片，在人口人像库中进行检索，以确认该人员身份，挖 掘出更换身份的在逃人员或犯罪嫌疑人，为公安机关打击犯罪、行政管理提供有力手段。
2021/3/17
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15
治安（派出所）
人员身份核实：在当一个案犯或者嫌疑人被抓获而不承认自己真实身份的时候，可以用人像识 别技术自动识别出他的身份。 视频监控实时比对：利用现有公安治安视频监控系统、治安卡口视频监控系统等中的监控视频， 获取每个进入公共场所通道、机场海关安检口、车站、旅店等的人员的面貌信息，并利用人像识 别技术进行实时比对和识别，一旦发现特征符合的人员后即可发出警报信号通知安保人员，实现 自动预警、报警以及迅速布控和出警，提高治安监控管理的效率和智能化水平。 警用PDA实时比对（移动警务）：当公安民警、便衣在值勤时，凭职业敏锐的感觉发现可疑人 员，使用警用PDA让该人员协助拍相，通过内网传输到中心人库做比对，在把此人的比对结果快 捷返回，从而知道此人是否为犯罪嫌疑人，提高打击犯罪力度，震慑不法人员。
人脸识别技术ppt课件
人脸检测 人身检测
……
人脸 区域
人身 区域
人脸 特征
人身 特征
26
预处理的输入与输出
▪ 减少图像色偏等干扰 ▪ 划分图像为人脸、人身区域
Institute of Software,Chinese Academy of Sciences
存在人身和人脸
存在人脸
存在人身
均不存在
27
人脸识别的流程
Institute of Software,Chinese Academy of Sciences
▪ 安防监控设备拍摄的视频已达海量规模，仅仅依照后期人
工查阅视频，经常遇到“看不了，看不完，看不清、找不 到”等问题，相关业务实时性低，效率低下，准确性不高 。
▪ 实地拍摄的图像往往容易发生过亮（暗）、雾化、模糊等
情况，给人工查阅造成困难。
3
人脸识别的自动化
Institute of Software,Chinese Academy of Sciences
▪ 利用计算机来实现人脸识别，就是利用计算机算法，自动
从人脸图像中抽取人脸的个性化特征，并采取一定策略， 以此特征来检测人脸是否存在，并识别人的身份。
▪ 人脸识别是近30年模式识别与图像处理领域最热门的研究
主题之一。
▪ 人脸识别是图像分析与机器视觉的最成功应用之一。
4
人脸识别的需求
▪ 对身份鉴别的需求
❖…
10
目录
▪ 项目概述 ▪ 系统概述 ▪ 关键技术 ▪ 系统设计 ▪ 项目进展
Institute of Software,Chinese Academy of Sciences
11
基于人物的人脸识别的流程图
Institute of Software,Chinese Academy of Sciences
……
人脸 区域
人身 区域
人脸 特征
人身 特征
26
预处理的输入与输出
▪ 减少图像色偏等干扰 ▪ 划分图像为人脸、人身区域
Institute of Software,Chinese Academy of Sciences
存在人身和人脸
存在人脸
存在人身
均不存在
27
人脸识别的流程
Institute of Software,Chinese Academy of Sciences
▪ 安防监控设备拍摄的视频已达海量规模，仅仅依照后期人
工查阅视频，经常遇到“看不了，看不完，看不清、找不 到”等问题，相关业务实时性低，效率低下，准确性不高 。
▪ 实地拍摄的图像往往容易发生过亮（暗）、雾化、模糊等
情况，给人工查阅造成困难。
3
人脸识别的自动化
Institute of Software,Chinese Academy of Sciences
▪ 利用计算机来实现人脸识别，就是利用计算机算法，自动
从人脸图像中抽取人脸的个性化特征，并采取一定策略， 以此特征来检测人脸是否存在，并识别人的身份。
▪ 人脸识别是近30年模式识别与图像处理领域最热门的研究
主题之一。
▪ 人脸识别是图像分析与机器视觉的最成功应用之一。
4
人脸识别的需求
▪ 对身份鉴别的需求
❖…
10
目录
▪ 项目概述 ▪ 系统概述 ▪ 关键技术 ▪ 系统设计 ▪ 项目进展
Institute of Software,Chinese Academy of Sciences
11
基于人物的人脸识别的流程图
Institute of Software,Chinese Academy of Sciences
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ppt解读
1 基于几何特征的人脸识别方法
XDZX
基于几何特征的方法是早期的人脸识别方法之 一。 常采用的几何特征有人脸的五官如眼睛、鼻子、 嘴巴等的局部形状特征。 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结构的一些先验知识。 识别所采用的几何特征是以人脸器官的形状和 几何关系为基础的特征矢量，本质上是特征矢 量之间的匹配。
常用生物特征的比较
XDZX 生物特 征
人脸 普遍性 独特性 稳定性 可采集 性 性能 接受程 度 防欺骗 性
High
Low
Medium
High
Low
High
Low
指纹
手形 虹膜 视网膜 签名 声音
Medium
High
High
Medium
High Medium Low High Medium
High
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。 ①模板匹配法：Poggio和Brunelli专门比较了 基于几何特征的人脸识别方法和基于模板匹 配的人脸识别方法。 ②等强度线法：等强度线利用灰度图像的多 级灰度值的等强度线作为特征进行两幅人脸 图像的匹配识别。
4 弹性图匹配方法
XDZX
Lades等提出采用动态链接 结构(DLA，Dynamic Link Architecture)的方法识别人 脸。它将人脸用格状的稀疏 图表示如图所示。 图中的节点用图像位置的 Gabor小波分解得到的特征 向量标记
5 基于三维模型的方法
XDZX
该类方法一般先在图像上 检测出与通用模型顶点对 应的特征点，然后根据特 征点调节通用模型，最后 通过纹理映射得到特定人 脸的3D模型。Tibbalds基 于结构光源和立体视觉理 论，通过摄像机获取立体 图像，根据图像特征点之 间匹配构造人脸的三维表 面
ppt09570128何侨依答辩
联级分类器 Boosted分类器 联级合成
基本分类器
Boosting算法训练
大量harr特征图片
模式识别方法训练
Harr特征图
人脸识别原理
平均值公式
1 N
1
x
i 1
N
N
i
标准差公式
N维欧几里德 距离公式
N
x i
i 1
2
d
x
i1
x ,i
2
i2
1, 2.. n
图片特征提取模块
输入：导入一张图片 输出：图片32小块像素点的标 准差 处理：对某张图片进行特征值提取。 利用 cvSetImageROI （）函数在灰度图像中截取一 块区域，rect为小块，小块高为图像的1/8,小块宽为图 像 的 1/4, 索 引 号 为 blockindex 。 将 其 复 制 到 开 辟 的 iamgeblock 中，利用 cvAvgSdv （）计算 imageblock 中 小块的标准差，并根据小块索引存储结果。存储之后， 释放imageblock，小块索引加1。
系统的实时视频采集与人脸识别模块并不是一气呵成运行。 其中 还有一步手动存储视频图片的过程。
致谢
衷心感谢答辩组各位老对听取我的答辩!请老师 提出宝贵意见与问题。
还要特别感谢指导我的 黄静老师在此次毕业设计中 给与我的悉心指导！ 最后感谢在大学四年中 每一位给予过我教诲的老师 和帮助过我的同学！
课题：基于VC++的人脸检测系统 的设计与实现
专 业：计算机科学与技术 答 辩 人：何侨依 学 号：09570128 指导教师：黄静
课题任务与要求 课题研究景与意义
目 录
基本分类器
Boosting算法训练
大量harr特征图片
模式识别方法训练
Harr特征图
人脸识别原理
平均值公式
1 N
1
x
i 1
N
N
i
标准差公式
N维欧几里德 距离公式
N
x i
i 1
2
d
x
i1
x ,i
2
i2
1, 2.. n
图片特征提取模块
输入：导入一张图片 输出：图片32小块像素点的标 准差 处理：对某张图片进行特征值提取。 利用 cvSetImageROI （）函数在灰度图像中截取一 块区域，rect为小块，小块高为图像的1/8,小块宽为图 像 的 1/4, 索 引 号 为 blockindex 。 将 其 复 制 到 开 辟 的 iamgeblock 中，利用 cvAvgSdv （）计算 imageblock 中 小块的标准差，并根据小块索引存储结果。存储之后， 释放imageblock，小块索引加1。
系统的实时视频采集与人脸识别模块并不是一气呵成运行。 其中 还有一步手动存储视频图片的过程。
致谢
衷心感谢答辩组各位老对听取我的答辩!请老师 提出宝贵意见与问题。
还要特别感谢指导我的 黄静老师在此次毕业设计中 给与我的悉心指导！ 最后感谢在大学四年中 每一位给予过我教诲的老师 和帮助过我的同学！
课题：基于VC++的人脸检测系统 的设计与实现
专 业：计算机科学与技术 答 辩 人：何侨依 学 号：09570128 指导教师：黄静
课题任务与要求 课题研究景与意义
目 录
个性手绘小人动态毕业答辩PPT课件模板
我如何追寻你 我如何贪恋你”
“我爱你 爱你暖的笑 爱你不乖的闹 爱你纯净善良的眸子”
“喜爱一切美好的事物： 阳光，秋千， 树叶，花瓣……
你 还有 。”
“我爱你 爱你暖的笑 爱你不乖的闹 爱你纯净善良的眸子”
“爱情可以很简单 就是我很想和你在一起”
“如果你也不介意 我愿把所有的东西 寄存在你那 这样我可以每天过去看你”
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“我爱你 爱你暖的笑 爱你不乖的闹 爱你纯净善良的眸子”
“喜爱一切美好的事物： 阳光，秋千， 树叶，花瓣……
你 还有 。”
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人脸识别与身份认证技术培训ppt
特征提取与比对
总结词
特征提取与比对是人脸识别技术的核心环节，主要任务是从检测到的人脸中提取出具有代表性的特征，并与数据 库中的特征进行比对，以实现身份认证。
详细描述
特征提取技术通过提取人脸的几何特征、纹理特征等，将人脸表示为一组特征向量。然后，将提取出的特征与人 脸数据库中的特征进行比对，找出相似度最高的匹配项，实现身份认证。这一步的准确度直接决定了人脸识别的 成功率。
THANKS
感谢观看
05
实际应用案例分析
金融行业人脸识别应用
总结词：高效安全
详细描述：在金融行业，人脸识别技术广泛应用于ATM机、银行柜台和移动支付 等场景，提供高效、安全的身份认证方式，确保交易安全和客户隐私。
门禁系统人脸识别应用
总结词：便捷可靠
详细描述：在门禁系统中，人脸识别技术能够实现快速、准确的身份验证，提高安全性和便捷性，广泛应用于办公楼、住宅 小区和重要场所。
的人脸数据，提高人脸识别的准确率。
03
身份认证技术介绍
传统身份认证方式
01
02
03
用户名和密码
最常见的身份认证方式， 但容易被猜测或破解。
动态令牌
通过生成一次性密码进行 身份认证，相对安全。
智能卡
使用物理卡片进行身份认 证，卡片中包含加密信息 。
多因素身份认证
短信验证
发送验证码到用户手机进行身份 认证。
人脸识别与身份认证技术
培训
汇报人：可编辑
2023-12-26
• 人脸识别技术简介 • 人脸识别技术原理 • 身份认证技术介绍 • 人脸识别与身份认证的结合 • 实际应用案例分析
01
人脸识别技术简介
人脸识别技术的定义
相关主题
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判别测试图像属于谁 有姿态变换的人脸识别答辩
利用 相关 矩阵 求对 应特 征脸 的特 征向 量
姿态校正的人脸识别系统 框图
人脸图像 库
训练样本
预处理
特征提取
输入待测人脸
人脸检测
预处理
特征提取
测试样本
姿态矫正
输出识别信 息
分类器
有姿态变换的人脸识别答辩
姿态校正之正弦变换
α 旋转角度值，sign( )符号函数 新图像 S’在网格点( x , y ')的灰度值和原图像S在 ( x , y )点的相同
识别时间 7.1760 7.3632
有姿态变换的人脸识别答辩
原因分析
手动确定的人脸中轴线准 确性难以保证
ORL库除姿态变化还有表 情以及遮挡物的影响
本文研究范围有限，只校 正了左右15度以内的人脸
识别率仅提高 2.5%
有姿态变换的人脸识别答辩
后续研究方向
校正策略
特征提取
人脸库应用
其他
正弦变换
PCA
2
利用随机函数从测 试集中选取一张作 为测试样本，对训 练集中的图片进行 特征提取
3
计算测试样本和训 练集中图片的在子 空间中的投影的欧 几里得距离，由此 确定人物身份
有姿态变换的人脸识别答辩
统计结果
多姿态人脸识别 策略
PCA+KNN
人脸库 ORL库
识别率 76.00%
ST+PCA+KNN 校正后ORL库 78.50%
仿射变换
LDA
改进算法
ORL AБайду номын сангаас YALE FERET
有姿态变换的人脸识别答辩
3D建模 光照
遮挡物
致谢
❖本文能够顺利完成，要特别感谢我的指 导老师米建勋老师和我同组的同学。
❖最后，大学即将结束，向所有关心和帮 助过我的人表示真心的感谢。
有姿态变换的人脸识别答辩
Thank You !
有姿态变换的人脸识别答辩
难点
拍摄受 光照， 姿态， 距离等 的影响
人脸是
人脸随
非刚性
时间发
体，以
生变化，
及发型，
以及表
眼镜等
情变化
遮挡物
等
有姿态变换的人脸识别答辩
海量数 据，处 理速度 慢
发展阶段
没有突 出成果
取得巨 大进展
对姿态 和光照
研究
1964-1990
1991-1997
1998-至今
有姿态变换的人脸识别答辩
人脸识别的应用
人脸识别具有广阔 的应用前景
嫌疑犯照 片匹配
信用卡、 驾照、护 照、身份 证等
人群监测
应用
银行/储 蓄安全
互联网 应用
有姿态变换的人脸识别答辩
传统人脸识别系统模块
训练 人脸 图像 得到 供识 别模
块所 需的 参数
灰度化、归一化、去噪
Text
预处理模块 人脸图像训练模块
特征提取模块 人脸识别模块
Text
有姿态变换的人脸识别答辩
姿态校正效果图
有姿态变换的人脸识别答辩
表示出中轴线的校正图
有姿态变换的人脸识别答辩
流程图
训练样本
测试样本
姿态校正
仿
真
流
PCA变 换 矩 阵
程 图
测试模板 （投影）
分类识别结 果 有姿态变换的人脸识别答辩
识别流程
1
校正ORL库中人脸 姿态，选取每个人 的前5张作为测试 集，后5张作为训 练集，将图片读入 MATLAB
有姿态变换的人脸图像识别方法
0411002 学生：梅国薇 学号：2010211938 指导教师：米建勋
有姿态变换的人脸识别答辩
目录
1 绪论 2 人脸识别系统简介 3 多姿态人脸识别研究 4 基于PCA的人脸识别方法 5 人脸识别系统的设计与实现
有姿态变换的人脸识别答辩
人脸识别的研究背景和意义
• 人类希望机器具有识别事物并处理事物的能力， 随着对人工智能的研究，人脸识别得以产生。
• 人脸识别，是利用计算机提取人脸的相关特征， 并由此辨别人物身份的一种应用技术。
• 人脸识别推动了人们对人类视觉感知能力本身 的认识；可以将其运用到人工智能的某些应用 领域
有姿态变换的人脸识别答辩
人脸识别的优点
人脸识别的优点
相比较其他的识别技术
无侵犯性
价格低廉
有姿态变换的人脸识别答辩
自动执行
人脸识别的难点
利用 相关 矩阵 求对 应特 征脸 的特 征向 量
姿态校正的人脸识别系统 框图
人脸图像 库
训练样本
预处理
特征提取
输入待测人脸
人脸检测
预处理
特征提取
测试样本
姿态矫正
输出识别信 息
分类器
有姿态变换的人脸识别答辩
姿态校正之正弦变换
α 旋转角度值，sign( )符号函数 新图像 S’在网格点( x , y ')的灰度值和原图像S在 ( x , y )点的相同
识别时间 7.1760 7.3632
有姿态变换的人脸识别答辩
原因分析
手动确定的人脸中轴线准 确性难以保证
ORL库除姿态变化还有表 情以及遮挡物的影响
本文研究范围有限，只校 正了左右15度以内的人脸
识别率仅提高 2.5%
有姿态变换的人脸识别答辩
后续研究方向
校正策略
特征提取
人脸库应用
其他
正弦变换
PCA
2
利用随机函数从测 试集中选取一张作 为测试样本，对训 练集中的图片进行 特征提取
3
计算测试样本和训 练集中图片的在子 空间中的投影的欧 几里得距离，由此 确定人物身份
有姿态变换的人脸识别答辩
统计结果
多姿态人脸识别 策略
PCA+KNN
人脸库 ORL库
识别率 76.00%
ST+PCA+KNN 校正后ORL库 78.50%
仿射变换
LDA
改进算法
ORL AБайду номын сангаас YALE FERET
有姿态变换的人脸识别答辩
3D建模 光照
遮挡物
致谢
❖本文能够顺利完成，要特别感谢我的指 导老师米建勋老师和我同组的同学。
❖最后，大学即将结束，向所有关心和帮 助过我的人表示真心的感谢。
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难点
拍摄受 光照， 姿态， 距离等 的影响
人脸是
人脸随
非刚性
时间发
体，以
生变化，
及发型，
以及表
眼镜等
情变化
遮挡物
等
有姿态变换的人脸识别答辩
海量数 据，处 理速度 慢
发展阶段
没有突 出成果
取得巨 大进展
对姿态 和光照
研究
1964-1990
1991-1997
1998-至今
有姿态变换的人脸识别答辩
人脸识别的应用
人脸识别具有广阔 的应用前景
嫌疑犯照 片匹配
信用卡、 驾照、护 照、身份 证等
人群监测
应用
银行/储 蓄安全
互联网 应用
有姿态变换的人脸识别答辩
传统人脸识别系统模块
训练 人脸 图像 得到 供识 别模
块所 需的 参数
灰度化、归一化、去噪
Text
预处理模块 人脸图像训练模块
特征提取模块 人脸识别模块
Text
有姿态变换的人脸识别答辩
姿态校正效果图
有姿态变换的人脸识别答辩
表示出中轴线的校正图
有姿态变换的人脸识别答辩
流程图
训练样本
测试样本
姿态校正
仿
真
流
PCA变 换 矩 阵
程 图
测试模板 （投影）
分类识别结 果 有姿态变换的人脸识别答辩
识别流程
1
校正ORL库中人脸 姿态，选取每个人 的前5张作为测试 集，后5张作为训 练集，将图片读入 MATLAB
有姿态变换的人脸图像识别方法
0411002 学生：梅国薇 学号：2010211938 指导教师：米建勋
有姿态变换的人脸识别答辩
目录
1 绪论 2 人脸识别系统简介 3 多姿态人脸识别研究 4 基于PCA的人脸识别方法 5 人脸识别系统的设计与实现
有姿态变换的人脸识别答辩
人脸识别的研究背景和意义
• 人类希望机器具有识别事物并处理事物的能力， 随着对人工智能的研究，人脸识别得以产生。
• 人脸识别，是利用计算机提取人脸的相关特征， 并由此辨别人物身份的一种应用技术。
• 人脸识别推动了人们对人类视觉感知能力本身 的认识；可以将其运用到人工智能的某些应用 领域
有姿态变换的人脸识别答辩
人脸识别的优点
人脸识别的优点
相比较其他的识别技术
无侵犯性
价格低廉
有姿态变换的人脸识别答辩
自动执行
人脸识别的难点