01人脸识别技术介绍
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人脸识别技术2024年的广泛应用
THANKS
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人脸识别系统主要包括人脸图像 采集、人脸定位、人脸识别预处 理、身份确认以及身份查找等模
块。
2024年市场预测与发展趋势
市场预测
预计到2024年，全球人脸识别市场规模将持续增长，其中亚洲地区将成为最大的市场 。同时，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，人脸识别技术将在更多领域得到应用
。
发展趋势
未来，人脸识别技术将朝着更高精度、更快速度、更安全可靠的方向发展。同时，基于 深度学习和大数据技术的不断优化，人脸识别技术将实现更加智能化的应用，为人们的 生活带来更多便利和创新体验。此外，随着隐私保护意识的提高，如何在保障个人隐私
产业融合发展
人脸识别技术与各行业融合发展，将推动产业升级 和变革，创造更多的商业价值和社会价值。
创新生态构建
通过构建创新生态，整合产业链上下游资源 ，推动人脸识别技术的创新发展和应用普及 。
未来发展趋势预测
技术发展趋势
未来人脸识别技术将更加注重算法优化、数据质量提升和复杂场景应对等方面的发展，同时，多模态识别、 情感计算等技术也将成为研究的热点。
06
人脸识别技术挑战与前景展望
技术挑战：算法优化、数据质量提升等
算法优化
随着深度学习技术的发展，人脸 识别算法不断优化，提高识别准 确率、降低误识率成为技术发展 的关键。
数据质量提升
人脸识别技术需要大量的高质量 数据进行训练，因此，提升数据 质量、增加数据量是提高人脸识 别性能的重要途径。
应对复杂场景
优化远程医疗咨询流程，提升患者就 医体验。
避免因身份验证问题导致的医疗误诊 和纠纷，提高远程医疗服务的可信度 。
隐私泄露风险防范措施
01
人脸识别技术概述
人脸识别技术概述人脸识别技术是一种通过人脸图像进行身份验证和识别的技术，是生物特征识别技术中的一种。
人脸识别技术通过分析人脸的特征，比如脸部轮廓、眼睛位置、鼻子形状等，来判断一个人是否是已知的身份或者在数据库中是否存在相应的身份。
人脸识别技术已经在多个领域得到广泛应用，比如安全监控、人脸支付、边境安全等。
人脸识别技术主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配三个步骤。
在人脸检测阶段，系统会对输入的图像进行分析，确定图像中是否存在人脸。
常用的人脸检测算法包括Viola-Jones算法和基于深度学习的卷积神经网络。
在人脸特征提取阶段，系统会从检测到的人脸中提取出一组特征。
这些特征可以是基于几何形状的特征，比如距离、角度等，也可以是基于纹理的特征，比如灰度分布、纹理强度等。
在人脸匹配阶段，系统会将提取到的特征与数据库中的特征进行比较，判断是否匹配。
匹配时会使用一些相似度度量算法，比如欧氏距离、余弦相似度等。
人脸识别技术的优点在于不需要接触或者配戴任何设备，只需要使用摄像头进行拍摄就可以进行识别，非常方便。
人脸识别技术的准确率也逐渐提高，已经能够达到较高水平，并且能够对各种条件下的人脸图片进行鲁棒的识别。
人脸识别技术还具有较高的实时性能，可以在短时间内完成大规模的人脸识别。
人脸识别技术也存在一些挑战和问题。
人脸识别技术对输入图像的质量和光线条件有较高要求，在光线较暗或者图像模糊的情况下，其准确性会有所下降。
人脸识别技术可能会面临隐私和安全问题，当人脸信息被滥用或者泄露时，可能会对个人的隐私和安全造成威胁。
人脸识别技术在应用时需要考虑一些伦理和法律问题，比如数据保护和隐私保护等。
人脸识别技术与生物特征识别培训ppt
06
实际应用案例分析
金融行业的人脸识别应用案例
总结词
高效、安全、便捷
详细描述
在金融行业中，人脸识别技术被广泛应用于身份验证、取款、开户等场景。通过人脸识 别技术，客户可以快速完成身份验证，提高业务办理效率，同时也增强了交易的安全性
，降低了欺诈风险。
安全领域的人脸识别应用案例
总结词
精准、快速、实时
02
生物特征识别技术介绍
生物特征识别技术的定义与原理
生物特征识别技术的定义：生物特征 识别技术是一种利用人的生物特征进 行身份认证和访问控制的技
生物特征识别技术的原理：生物特征 识别技术通过采集个体的生物特征信 息，利用计算机算法对
术。这些生物特征通常包括指纹、虹 膜、人脸、声音等，具有唯一性和不 变性。
人脸识别与生物特征识别的未来发展
技术创新
隐私保护
随着人工智能和机器学习技术的发展 ，人脸识别和生物特征识别技术将不 断改进和创新。
随着人脸识别和生物特征识别技术的 普及，隐私保护将成为重要议题，需 要加强相关法律法规的建设和监管。
应用拓展
人脸识别和生物特征识别技术将拓展 应用到更多领域，如智能家居、智慧 城市等。
提高公共安全保障能力。
03
人脸识别技术培训内容
人脸检测与识别的基本原理
人脸检测
人脸检测是指在图像中识别出人 脸的位置和大小的过程。
人脸识别
通过采集和分析人脸特征，将不 同个体区分开来的过程。
人脸识别的算法与实现
基于特征提取的算法
通过提取人脸特征，如眼睛、鼻子、 嘴巴等部位的形状、大小、位置等信 息，进行人脸识别。
生物特征识别技术的应用场景
01
02
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。
人脸识别课件
04
人脸识别技术的发展趋势与挑战
人脸识别技术的性能优化
1 2 3
特征提取优化
采用更有效的特征提取方法，如深度学习技术 ，提高人脸识别的准确性和速度。
模型训练优化
利用更大量的数据和强大的计算资源，训练出 更精准、更高效的模型，提高人脸识别的准确 性和速度。
算法改进
不断研究和改进算法，提高人脸识别的准确性 和速度。
特征提取与匹配
总结词
特征提取与匹配是人脸识别技术的核心环节，其目的是从人脸图像中提取出 具有区分度的特征，并将这些特征与已知的人脸特征进行比较，从而实现对 人脸的识别。
详细描述
特征提取与匹配通常采用基于深度学习的算法，通过训练大量带标签的人脸 图像数据集来学习人脸的特征，并利用这些特征对新的未知人脸图像进行分 类和识别。
详细描述
人脸识别技术为人机交互提供了新的交互方式。通过人脸识别技术，计算机可以快速地识别人的面部 表情和情感，从而进行更加智能化的交互。在智能客服、智能助手等应用中，人脸识别技术使得人机 交互更加自然、便捷和高效。
THANKS
谢谢您的观看
02
人脸识别技术的基本原理
人脸的几何特征提取
01
基于几何特征的人脸识别方法是最早的人脸识别方法之一，也是目前仍在广泛 应用的方法之一。其主要思想是通过人脸的几何特征来识别人的身份。
02
人脸的几何特征包括眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部位的形状、大小、位置等信 息。这些特征可以通过人脸图像的像素信息进行提取。
总结词
安全、可靠、实时
详细描述
人脸识别技术在安防领域发挥了重要作用。在公共场所，如机场、车站、银行等，人脸识别技术被用于监控和 报警系统，有效地防范了恐怖袭击和犯罪行为。同时，人脸识别技术也在智能楼宇、智能家居等场景中得到了 应用，提高了安全防范的可靠性。
高中信息技术课程中如何教授人脸识别技术与应用知识
04
02
03
《人脸识别技术实践》：提供人脸识别技术的实践案例和操作步骤
《人脸识别技术案例分析》：分析人脸识别技术的实际应用案例
《人脸识别技术教程》：提供人脸识别技术的详细教程和操作步骤
05
《人脸识别技术应用案例集》：收集人脸识别技术的实际应用案例，供参考和学习
网络课程：提供人脸识别技术的在线课程，如网易云课堂、腾讯课堂等
身份验证：如手机解锁、支付验证等
安全监控：如机场、火车站等公共场所的监控系统
智能门禁：如办公楼、住宅小区的门禁系统
人脸识别技术是一种基于计算机视觉和机器学习的技术，用于识别和验证人的身份。
添加标题
原理：通过提取人脸图像的特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等，并与数据库中的人脸图像进行匹配，以确定人的身份。
添加标题
添加标题
教学视频：提供人脸识别技术的教学视频，如B站、YouTube等
添加标题
教学软件：提供人脸识别技术的教学软件，如MATLAB、Python等
添加标题
教学网站：提供人脸识别技术的教学网站，如Coursera、edX等
添加标题
实验目标：掌握人脸识别技术原理、提高编程能力、培养创新思维等
实验内容：人脸识别算法实现、人脸识别应用开发等
实验平台：在线实验平台、模拟实验平台等
软件环境：人脸识别算法库、开发工具、测试工具等
硬件设备：摄像头、显示器、计算机等
平台名称：信息技术教学资源共享平台
平台特点：资源丰富、更新及时、互动性强
平台优势：方便教师查找、下载、交流教学案例，提高教学效果
平台功能：提供丰富的人脸识别技术教学案例，包括教学Leabharlann 计、教学课件、教学视频等01
人脸识别分解课件
05
人脸识别技术的发展趋势
3D人脸识别技术
3D人脸识别技术通过获取人脸的深度信息，提高了人脸识别的
01
准确性和可靠性。
02
3D人脸识别技术能够抵抗光照、角度和面部表情变化等干扰因
素，提供更稳定的识别效果。
3D人脸识别技术可以构建人脸数据库，实现快速检索和比对，
03
提高人脸识别的速度和效率。
动态人脸识别技术
人脸识别的活体检测技术
活体检测是一种重要的技术，用于区分真实的人脸和伪造的人脸，以防止恶意攻击 和欺诈行为。
活体检测技术可以通过分析人脸的纹理、颜色、形状等信息来检测是否为真实的人 脸，或者通过分析人脸动态信息来检测是否为真实的视频流。
活体检测技术可以有效地防止恶意攻击和欺诈行为，保护用户隐私和数据安全。
03
人脸识别关键技术
深度学习在人脸识别中的应用
深度学习在人脸识别中扮演着至关重要的角色， 它能够从大量的数据中自动提取有用的特征， 提高了人脸识别的准确率和鲁棒性。
深度学习技术可以用于人脸检测、特征提取和 比对等各个环节，其中卷积神经网络（CNN） 是最常用的一种深度学习模型。
深度学习技术还可以通过迁移学习和微调来适 应特定场景的人脸识别任务，进一步提高人脸 识别的准确率。
人脸识别的数据增强技术
01
数据增强是一种有效的技术，可以通过对原始图像进行各种变换来生成新的图 像，从而增加模型的泛化能力。
02
在人脸识别中，数据增强技术可以通过对人脸图像进行旋转、缩放、平移、翻 转等操作来生成新的图像，或者通过改变图像的亮度和对比度来增加模型的鲁 棒性。
03
数据增强技术可以有效地解决数据集不平衡和过拟合等问题，提高人脸识别的 准确率和泛化能力。
人脸识别与身份认证技术培训ppt
总结词
人脸识别技术广泛应用于安全、金融、交通、医疗等领域，为人用于门禁系统、边境检查等；在金融领域中可用于ATM 机、移动支付等；在交通领域中可用于地铁、机场安检等；在医疗领域中可用于患者身 份识别等。此外，人脸识别技术还应用于社交媒体、智能家居等领域，为人们的生活和
工作带来了便利。
CHAPTER 02
人脸识别技术原理
人脸检测与定位
检测图像中的人脸位置
通过算法和计算机视觉技术，自动检 测图像中的人脸位置，为后续处理提 供基础。
定位面部特征点
在检测到人脸后，系统自动定位眉毛 、眼睛、鼻子、嘴巴等面部特征点， 用于提取更准确的特征信息。
人脸特征提取
提取面部特征
多模态识别融合
将人脸识别与其他生物特征识别技术（如指纹、虹膜等）相结合， 提高身份认证的安全性和可靠性。
动态人脸识别
研究如何在动态场景下进行人脸识别，如视频监控、智能家居等， 提高人脸识别的实时性和应用范围。
身份认证技术的多元化发展
01
02
03
多因素认证
将单一的密码认证扩展为 多因素认证，包括生物特 征、动态口令、手机验证 等，提高账户安全保护。
VS
详细描述
人脸识别技术在安全领域的应用包括视频 监控、门禁系统等。通过实时监测和识别 ，可以快速发现可疑人员，提高监控效率 ，预防犯罪行为的发生。
人脸识别在智能家居领域的应用
总结词
提供个性化服务，提升居住体验
详细描述
人脸识别技术可以为智能家居系统提供个性 化服务，如智能音箱、智能门锁等。通过人 脸识别技术，可以快速识别家庭成员，提供 个性化的家居服务，提升居住体验。
技术创新
随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，人脸识别和身份认证技 术将更加精准、快速和智能化。
人脸识别技术广泛应用于安全、金融、交通、医疗等领域，为人用于门禁系统、边境检查等；在金融领域中可用于ATM 机、移动支付等；在交通领域中可用于地铁、机场安检等；在医疗领域中可用于患者身 份识别等。此外，人脸识别技术还应用于社交媒体、智能家居等领域，为人们的生活和
工作带来了便利。
CHAPTER 02
人脸识别技术原理
人脸检测与定位
检测图像中的人脸位置
通过算法和计算机视觉技术，自动检 测图像中的人脸位置，为后续处理提 供基础。
定位面部特征点
在检测到人脸后，系统自动定位眉毛 、眼睛、鼻子、嘴巴等面部特征点， 用于提取更准确的特征信息。
人脸特征提取
提取面部特征
多模态识别融合
将人脸识别与其他生物特征识别技术（如指纹、虹膜等）相结合， 提高身份认证的安全性和可靠性。
动态人脸识别
研究如何在动态场景下进行人脸识别，如视频监控、智能家居等， 提高人脸识别的实时性和应用范围。
身份认证技术的多元化发展
01
02
03
多因素认证
将单一的密码认证扩展为 多因素认证，包括生物特 征、动态口令、手机验证 等，提高账户安全保护。
VS
详细描述
人脸识别技术在安全领域的应用包括视频 监控、门禁系统等。通过实时监测和识别 ，可以快速发现可疑人员，提高监控效率 ，预防犯罪行为的发生。
人脸识别在智能家居领域的应用
总结词
提供个性化服务，提升居住体验
详细描述
人脸识别技术可以为智能家居系统提供个性 化服务，如智能音箱、智能门锁等。通过人 脸识别技术，可以快速识别家庭成员，提供 个性化的家居服务，提升居住体验。
技术创新
随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，人脸识别和身份认证技 术将更加精准、快速和智能化。
人脸识别与生物特征识别培训ppt
防伪攻击
增强算法鲁棒性
人脸识别和生物特征识别算法应具备抵抗伪造攻击的能力， 如照片、视频以及生物特征的合成等。
多模态识别
采用多模态生物特征识别技术，结合多种生物特征信息进行 身份验证，以提高识别的准确性和安全性。
安全审计与监管
安全审计
定期进行安全审计，检查人脸识别和 生物特征识别系统的安全性，确保系 统漏洞得到及时修复。
医疗健康领域
通过人脸识别和生物特征 识别技术，实现快速、准 确的身份认证和病患信息 管理。
法律法规与伦理问题
数据保护与隐私权
人格尊严与自由
人脸识别和生物特征识别技术的发展 将引发对数据保护和隐私权的关注， 需要制定相应的法律法规来规范技术 的使用。
在应用人脸识别和生物特征识别技术 时，应尊重个人的人格尊严和自由， 避免侵犯个人权利。
智能家居
用于智能门禁、智能 监控等家居安全和便 利化方面。
医疗保健
用于病患身份识别、 药品追踪溯源等方面 ，提高医疗保健服务 质量和效率。
03
人脸识别的原理与实现
人脸检测与定位
人脸检测
在图像中识别出人脸的位置和大小，通常采用特 征分析、模板匹配等方法进行检测。
人脸定位
在人脸检测的基础上，进一步确定人脸的关键特 征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，用于后续的特征 提取和比对。
人脸特征提取
特征提取
从人脸图像中提取出能够代表个 体特征的信息，如面部的几何特 征、纹理特征等。
特征编码
将提取出的特征进行编码，形成 可用于比对的特征向量，常用的 编码方法有主成分分析（PCA） 、线性判别分析（LDA）等。
人脸比对与识别
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比对过程：将待识别的人脸特征向量与已注册的人脸特征 向量进行比对，计算相似度。
人脸识别的应用
04
人脸识别技术的未来趋势
技术创新
深度学习技术的持续发展
人脸识别技术将继续依赖于深度学习算法的进步，进一步提高识 别准确性和效率。
3D人脸识别技术的研发
随着3D扫描和建模技术的发展，未来可能会看到更加精准、安全 的人脸识别方法。
多模态生物特征识别
结合其他生物特征（如指纹、虹膜等）进行识别，以提高识别准确 性和安全性。
随着数据保护法规的完善，人脸识别服务提供商将需要制定严格的 隐私保护政策。
数据加密与安全存储
确保人脸识别数据在收集、传输和存储过程中的安全性，防止数据 泄露和滥用。
用户知情权与选择权
提供明确、透明的信息，让用户知道何时、何地、以何种方式使用人 脸识别技术，并给予用户选择是否使用该技术的权利。
05
人脸识别技术的前沿进展
深度学习在人脸识别中的应用
深度学习技术的快速发展，特别是卷积神经网络（CNN）的 应用，为人脸识别提供了强大的工具。通过训练深度学习模 型，可以提取人脸的细微特征，如纹理、肤色、形状等，从 而实现高精度的人脸识别。
深度学习模型还可以用于人脸检测和人脸对齐，为人脸识别 提供准确的人脸图像。这些技术的结合可以大大提高人脸识 别的准确性和可靠性。
人脸识别技术的局限
采集条件限制
人脸识别技术的采集条件会影 响其识别效果，如光照、表情
、姿态等因素。
隐私泄露风险
人脸识别技术可能泄露个人隐 私信息，引发安全问题。
误识别
人脸识别技术可能会出现误识 别情况，造成不必要的麻烦和 损失。
技术成本高
人脸识别技术的设备成本和技 术成本较高，一些小型企业和
个人可能无法承担。
人脸识别技术涵盖了图像处理、计算机视觉、人工智能等多个领域的知识，具有 广泛的应用前景。
人脸识别系统介绍.ppt
人脸识别系统—系统特点
人脸具有唯一性和不易被复制的良好特性，为门禁的身份鉴别提供了必要的前提，有如下特点 :
非强制性
无需用户专门配合，几乎可以在无 感知的状态下就可获取人脸图像
并发性
实际应用时，可以进行多个人脸的 分拣、判断及识别
非接触性
用户不需要和设备直接接触就能获 取人脸图像
视觉特性
符合人们的认知习惯，有“以貌识 人” 的视觉特性
第二章
? 市场分析 ? 系统架构 ? 系统适用场景 ? 系统主要技术指标 ? 系统功能
第三章
? 产品技术指标 ? 系统配置 ? 工程施工方案 ? 常见问题 ? 异常状况处理
人脸识别系统--工作原理
工作原理
人脸识别门禁工作原理 先进行人员 图像采集 ，从视频流中或图像中检测人脸和 定位人脸 ，并对图像进行噪 声过滤等 预处理 ，然后完成人脸 特征提取 ，输出识别的人脸特征点结果跟门禁系统 中的人脸资料库比对，符合则认证成功，允许通行
人脸识别系统—主流算法
主流算法
特征点算法， 是当前人脸识别门禁主流算法之一，表征特征利用人脸图像的灰度信息，通 过一些算法提取全局或局部特征（通常提取约 100个特征点） 即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及 人脸各部件轮廓点等，如下图所示
人脸识别系统—系统主要技术指标
1
98
2
10000
3
1
4
0.1
人脸识别率
人脸注册数量
识别响应时间
环境照度适应
核心技术指标之一，通常 核心技术指标之一，通常 核心技术指标之一，通常 核心技术指标之一，要求
要求高于98%以上
要求10000以上
AI智能人脸识别
城市交通管理、高速公路收费等领域利用 AI智能人脸识别技术进行车辆和人员管理 ，提高交通运营效率和安全水平。
02
AI智能人脸识别技术 解析
图像采集
图像采集方法
使用摄像头、扫描仪等设备，将人脸图像转化为数字信号，输入到计算机系统 中。
图像质量的影响因素
光照、角度、表情等因素都会影响图像质量，进而影响人脸识别的准确性。
实时性
AI智能人脸识别系统可以实 时地对输入的人脸图像进行 分析和比对，输出识别结果 ，具有很高的响应速度。
广泛应用
AI智能人脸识别技术被广泛 应用于安防、金融、教育、 娱乐等领域，具有广泛的应 用前景。
保护隐私
人脸识别技术通常与匿名化 处理结合使用，可以在保护 个人隐私的前提下进行人脸 识别。
挑战
别即可解锁手机。
自适应性强
系统可以根据用户面部特征的变 化进行自适应调整，确保解锁的
准确性。
05
AI智能人脸识别的伦 理与法律问题
数据隐私保护
收集数据需得到明确同意
01
人脸识别技术需要收集个人生物特征数据，因此必须事先得到
数据主体的明确同意。
数据必须严格保密
02
人脸识别数据涉及个人隐私，必须采取严格的保密措施，确保
未来发展趋势
多模态生物识别技术
未来的人脸识别技术将朝着多模态生物识别方向发展，结合多种 生物特征信息进行身份验证。
深度学习技术的进一步发展
随着深度学习技术的不断发展，未来的人脸识别系统将具有更高的 识别精度和更强的抗干扰能力。
云端和移动端应用
随着云计算和移动设备的普及，未来的人脸识别系统将更加便捷地 服务于人们的生活和工作。
原理
AI智能人脸识别主要依赖于深度学习算法，通过大量训练数据学习人脸特征，并建立模型进行人脸检测和识别。 在识别过程中，系统会采集人脸的关键特征，如眼睛、嘴巴、鼻子等部位的形状、大小、位置等信息，并与已建 立的模型进行比对，从而确定个体的身份。
基于人脸识别的智慧应用解决方案
பைடு நூலகம்
某品牌无人便利店案例
总结词：便捷购物
详细描述：某品牌无人便利店采用了人脸识别技术，实现了快速结账和自助购物。顾客在挑选商品后 ，通过人脸识别系统完成支付，大大提高了购物体验和便利性。
THANKS
谢谢您的观看
详细描述
虽然人脸识别技术具有很高的应用价值，但 由于其技术复杂度高，研发成本也相对较高 ，这在一定程度上限制了其普及和应用。为 了推广人脸识别技术，需要加强技术研发和 创新，降低成本，同时通过政策扶持和市场
引导，促进其广泛应用。
04
基于人脸识别的智慧应用案例 分析
某市智慧城市建设案例
总结词：高效安全
详细描述
人脸识别技术基于人的面部特征进行身份识别，通过采集个体的面部图像或视 频，提取出面部的特征信息，并与预先存储的面部特征信息进行比对，以实现 身份的自动识别和验证。
人脸识别技术的发展历程
总结词
人脸识别技术经历了从传统的人工识别到计算机图像处理，再到人工智能算法的 发展历程，不断提高识别的准确率和应用的广泛性。
智慧零售
总结词
人脸识别技术为智慧零售提供了个性化 、精准的营销和服务手段，提升了零售 业的销售和客户满意度。
VS
详细描述
在智慧零售领域，人脸识别技术广泛应用 于商场、超市、专卖店等零售场所。通过 人脸识别系统，商家可以快速识别顾客身 份，提供个性化推荐和服务。同时，人脸 识别技术还可以用于智能防盗和智能客流 分析等领域，提高零售业的管理和运营效 率。
详细描述
最初的人脸识别技术主要依赖于人工识别，随着计算机图像处理技术的发展，人 脸识别逐渐实现了自动化。近年来，随着人工智能技术的进步，人脸识别技术得 到了飞速发展，识别的准确率和应用的广泛性得到了显著提高。
某品牌无人便利店案例
总结词：便捷购物
详细描述：某品牌无人便利店采用了人脸识别技术，实现了快速结账和自助购物。顾客在挑选商品后 ，通过人脸识别系统完成支付，大大提高了购物体验和便利性。
THANKS
谢谢您的观看
详细描述
虽然人脸识别技术具有很高的应用价值，但 由于其技术复杂度高，研发成本也相对较高 ，这在一定程度上限制了其普及和应用。为 了推广人脸识别技术，需要加强技术研发和 创新，降低成本，同时通过政策扶持和市场
引导，促进其广泛应用。
04
基于人脸识别的智慧应用案例 分析
某市智慧城市建设案例
总结词：高效安全
详细描述
人脸识别技术基于人的面部特征进行身份识别，通过采集个体的面部图像或视 频，提取出面部的特征信息，并与预先存储的面部特征信息进行比对，以实现 身份的自动识别和验证。
人脸识别技术的发展历程
总结词
人脸识别技术经历了从传统的人工识别到计算机图像处理，再到人工智能算法的 发展历程，不断提高识别的准确率和应用的广泛性。
智慧零售
总结词
人脸识别技术为智慧零售提供了个性化 、精准的营销和服务手段，提升了零售 业的销售和客户满意度。
VS
详细描述
在智慧零售领域，人脸识别技术广泛应用 于商场、超市、专卖店等零售场所。通过 人脸识别系统，商家可以快速识别顾客身 份，提供个性化推荐和服务。同时，人脸 识别技术还可以用于智能防盗和智能客流 分析等领域，提高零售业的管理和运营效 率。
详细描述
最初的人脸识别技术主要依赖于人工识别，随着计算机图像处理技术的发展，人 脸识别逐渐实现了自动化。近年来，随着人工智能技术的进步，人脸识别技术得 到了飞速发展，识别的准确率和应用的广泛性得到了显著提高。
人脸识别和虹膜识别课件
03
虹膜识别
虹膜识别
人体基因表达决定了虹膜的形态、生理、颜色 和总的外观，而虹膜在胎儿发育阶段形成后， 基本是保持不变的，而且可复制性极低，这就 决定了身份识别的唯一性。据统计，在生物识 别领域中,虹膜识别的错误率是最低的。
虹膜识别技术过程
虹膜图像获取
使用特定的拍摄器材对 人的整个眼部进行拍摄， 内置低照度的辅助光源， 能最大限度减少对人眼 的刺激，并将拍摄到的 图像传输到计算机中存
储。
图像预处理
将眼部图像转换为灰 度图像，对灰度图像 进行图像平滑、边缘 检测、图像分离等预
处理操作。
提取虹膜图像
读取眼部图像的数据， 检测虹膜图像的内外边 缘，提取内圆圆心坐标 及短半径，再求出虹膜 长半径，建立极坐标系， 分离虹膜图像，最后进 行特征提取并对其进行
编码。
特征匹配
将待识别的虹膜与数 据库中的已知虹膜比
较
基于投影的虹膜内边界定位算法
直方图横轴表示灰度，纵轴表示该灰度出现的频率。该算法将灰度直方图看成正态分布曲线
和
的叠加，将两条曲线交接处的谷底值作为阈值。
图像二值化处理，将分离出来的瞳孔内边界区域映射到二维坐标轴上记录下最大值和最小值，分 别为
其中圆心坐标为
半径为
得到这些参数后，再利用定位算法对虹膜内边界进行精确定位，得到内边界参数
人脸识别软件
魔 漫
美 颜
相
机
Face++
人脸识别的局限性
人脸识别受多种因素影响，人脸比对时，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变 了表情都有可能引起比对失败。也就是说，人如果发生微小变化，系统可能就会认 证失败。 此外，随着年龄的变化，面部外观也会变化，特别是对于人脸识别基本不可能完成。
人脸识别课件(16页)
? 图像平移 ? 图像转置 ? 图像旋转 ? 图像缩放
2 图像增强
? 直方图均衡化 ? 拉普拉斯算子 ? Log 变换 ? 伽马变换
原理：将原始图像的灰度图从比较集中的某 个灰度区间均匀分布在整个灰度空间中，实 现对图像的非线性拉伸，重新分配像素值。
原理：利用图像的二次微分对图像进行蜕化， 在图像领域中微分是锐化，积分是模糊，即 利用邻域像素提高对比度。
? 最大值法
将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。这种方法转化的灰度图亮度较高。 F(i,j) = max(R(i,j), G(i,j), B(i,j))
? 平均值法
将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度值。这种方法得到的灰度图比较柔和。 F(i,j) = (R(i,j), G(i,j), B(i,j))/3
? 为什么归一化？
使不同成像条件（光照强度，方向，距离，姿势等）下拍摄的同一个人的照片具有一致性。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。
? 归一化的方法有哪些？
? 线性归一化
也称min-max标准化；是对原始数据的线性变换，使得结果值映射到[0,1之] 间。 缺点：如果max 和min不稳定的时候，很容易使得归一化的结果不稳定，影响后续使用效果。
人脸识别
Artificial Intelligence && Face Recognition
定义
人脸识别是基于 计算机图像处理技术 和生物特征识别技术 ，提取图像或视频中的人像特征信息 ， 并将其与已知人脸进行比对，从而识别每个人的身份。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。 随着智能手机的快速普及，可以通过手机镜头在手机上做基于人脸识别的身份注册、认证、登录 等，使身份认证进程更安全、方便。由于人脸比指纹等视觉辨识度更高，所以刷脸的应用前景更广阔。
2 图像增强
? 直方图均衡化 ? 拉普拉斯算子 ? Log 变换 ? 伽马变换
原理：将原始图像的灰度图从比较集中的某 个灰度区间均匀分布在整个灰度空间中，实 现对图像的非线性拉伸，重新分配像素值。
原理：利用图像的二次微分对图像进行蜕化， 在图像领域中微分是锐化，积分是模糊，即 利用邻域像素提高对比度。
? 最大值法
将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。这种方法转化的灰度图亮度较高。 F(i,j) = max(R(i,j), G(i,j), B(i,j))
? 平均值法
将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度值。这种方法得到的灰度图比较柔和。 F(i,j) = (R(i,j), G(i,j), B(i,j))/3
? 为什么归一化？
使不同成像条件（光照强度，方向，距离，姿势等）下拍摄的同一个人的照片具有一致性。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。
? 归一化的方法有哪些？
? 线性归一化
也称min-max标准化；是对原始数据的线性变换，使得结果值映射到[0,1之] 间。 缺点：如果max 和min不稳定的时候，很容易使得归一化的结果不稳定，影响后续使用效果。
人脸识别
Artificial Intelligence && Face Recognition
定义
人脸识别是基于 计算机图像处理技术 和生物特征识别技术 ，提取图像或视频中的人像特征信息 ， 并将其与已知人脸进行比对，从而识别每个人的身份。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。 随着智能手机的快速普及，可以通过手机镜头在手机上做基于人脸识别的身份注册、认证、登录 等，使身份认证进程更安全、方便。由于人脸比指纹等视觉辨识度更高，所以刷脸的应用前景更广阔。
人脸识别简介介绍
位的形状、大小、位置等信息。
全局特征
02 提取人脸图像的全局特征，如人脸的轮廓、肤色、纹
理等。
特征编码
03
将提取的特征进行编码，形成可以用于比对的特征向
量。
匹配与识别
01
特征比对
将待识别的人脸特征与数据库中 已有的特征进行比对，寻找最相 似的匹配项。
识别算法
02
03
准确度评估
使用各种不同的算法进行人脸识 别，如基于深度学习的算法、基 于模板匹配的算法等。
人脸识别简介介绍
汇报人： 2023-11-26
目 录
• 人脸识别技术概述 • 人脸识别技术原理详解 • 人脸识别技术与其他生物识别技术的比较 • 人脸识别技术的优势与局限 • 人脸识别技术应用案例 • 人脸识别技术的发展前景与展望
01
人脸识别技术概述
定义与原理
定义
人脸识别是一种生物识别技术，通过对人脸图像进行分析，提取出人脸的特征，与已有的特征数据进行比对，实 现身份识别或验证。
原理
人脸识别技术主要基于图像处理、计算机视觉和机器学习等技术，通过对人脸图像进行特征提取和比对，实现人 脸识别或验证功能。
人脸识别技术的历史与发展
历史
人脸识别技术起源于20世纪90年代，随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，人脸识别技术也 不断取得突破。
发展
目前，人脸识别技术已经广泛应用于安防、金融、教育、娱乐等领域，成为身份识别和安全控制的重 要手段。
03
人脸识别技术与其他 生物识别技术的比较
指纹识别技术
总结词
成熟、广泛应用的生物识别技术
VS
详细描述
指纹识别技术是一种成熟的生物识别技术 ，已经广泛应用于公安、司法、金融等领 域。它通过采集指纹信息，利用指纹的唯 一性和稳定性，进行身份识别。
人脸识别与生物特征识别培训ppt
人脸识别与生物特征识 别培训
汇报人：可编辑
2023-12-22
CONTENTS 目录
• 人脸识别技术概述 • 生物特征识别技术原理 • 人脸识别与生物特征识别的优势与挑
战 • 人脸识别与生物特征识别的技术实现
与应用案例
CONTENTS 目录
• 人脸识别与生物特征识别的安全性与 隐私保护问题
• 总结与展望：人脸识别与生物特征识 别的未来发展前景
等方式进行快捷支付。
CHAPTER 03
人脸识别与生物特征识别的优势与 挑战
人脸识别技术的优势与挑战
优势
非接触性：人脸识别技术采用非接触式采集方式，无需接触设备即可完成身份验证 。
自然性：人脸识别技术以人类最自然的交流方式——面部表情作为身份认证的有效 凭据，符合人的认知习惯。
人脸识别技术的优势与挑战
网上银行等。
安全监控
人脸识别技术可以用于安全监 控，如公共场所的安全监控、
人脸布控等。
智能家居
人脸识别技术可以用于智能家 居的身份验证，如智能门锁、
智能家居控制系统等。
CHAPTER 02
生物特征识别技术原理
生物特征识别技术的定义与分类
定义
生物特征识别技术是一种基于个体生 物特征信息进行身份认证的技术。
基于深度学习的人脸识别
利用卷积神经网络（CNN）等深 度学习模型，对输入的人脸图像 进行特征提取和比对，实现人脸 识别。
应用案例
人脸识别技术在身份验证、门禁 系统、安全监控等领域得到了广 泛应用。
生物特征识别技术的实现方法与应用案例
基于生物特征的识别
利用个体的生物特征，如指纹、虹膜 、声音等，进行身份识别和验证。
CHAPTER 01
汇报人：可编辑
2023-12-22
CONTENTS 目录
• 人脸识别技术概述 • 生物特征识别技术原理 • 人脸识别与生物特征识别的优势与挑
战 • 人脸识别与生物特征识别的技术实现
与应用案例
CONTENTS 目录
• 人脸识别与生物特征识别的安全性与 隐私保护问题
• 总结与展望：人脸识别与生物特征识 别的未来发展前景
等方式进行快捷支付。
CHAPTER 03
人脸识别与生物特征识别的优势与 挑战
人脸识别技术的优势与挑战
优势
非接触性：人脸识别技术采用非接触式采集方式，无需接触设备即可完成身份验证 。
自然性：人脸识别技术以人类最自然的交流方式——面部表情作为身份认证的有效 凭据，符合人的认知习惯。
人脸识别技术的优势与挑战
网上银行等。
安全监控
人脸识别技术可以用于安全监 控，如公共场所的安全监控、
人脸布控等。
智能家居
人脸识别技术可以用于智能家 居的身份验证，如智能门锁、
智能家居控制系统等。
CHAPTER 02
生物特征识别技术原理
生物特征识别技术的定义与分类
定义
生物特征识别技术是一种基于个体生 物特征信息进行身份认证的技术。
基于深度学习的人脸识别
利用卷积神经网络（CNN）等深 度学习模型，对输入的人脸图像 进行特征提取和比对，实现人脸 识别。
应用案例
人脸识别技术在身份验证、门禁 系统、安全监控等领域得到了广 泛应用。
生物特征识别技术的实现方法与应用案例
基于生物特征的识别
利用个体的生物特征，如指纹、虹膜 、声音等，进行身份识别和验证。
CHAPTER 01
人脸识别系统介绍
身份识别和认证
LV
按门点级别授权 VI P
特殊重点区域授权
按门点分组授权 按时间段授权
人脸识别系统—系统功能 活体检测（真人检测）
影像仿冒，不通过 蜡像仿冒，不通过 照片仿冒，不通过
人脸识别采用红外生体检测技术和3D真 人识别技术，彻底杜绝各种仿冒
目录
第一章
人脸识别系统概述 人脸识别工作原理 主流人脸识别算法 人脸识别系统特点 门禁对比楼宇对讲
人脸识别系统—和楼宇对讲的区别
门禁和楼宇对讲最大区别是功能区别，门禁的功能相对比较简单，主要是用来开关门，而 楼宇对讲则是在此基础上增加了对讲和其他功能
门禁
VS
楼宇对讲
身份认证 开门/开锁 功能 可视和对讲 成本
自动 自动 单一 无 低
人工
人工远程 遥控
多 有 高
目录
第一章
人脸识别系统概述 人脸识别工作原理 主流人脸识别算法 人脸识别系统特点 门禁对比楼宇对讲
人脸识别系统—市场划分占比
当前，人脸识别在门禁领域的应用最为成熟，约占行业市场的 42%左右，其次为警务系统应用，约占市场21%左右，商业和 银行约占15%，电子商务约占8%，其它类应用约占14%
人脸识别各应用占比
人脸识别应用占比
14%
8%
42%
15%
21%
门禁通道 警务系统 商业应用 电子商务 其它
人脸识别系统—系统架构 系统架构（人脸门禁）
人脸识别系统—门禁组网 门禁组网（人脸门禁）
系统可通过TCP/IP通讯端口与电脑相连，实现由控制器、通讯网络和管理 电脑所构成的功能更强大的门禁管理系统
人脸识别系统—适用场景 人脸门禁适用场景
商务楼、办公楼 园区 交通枢纽（机场、车站） 工厂、企业 社区、小区 公租房、廉租房 酒店、旅馆 政府机关、单位 医院、学校 ……
LV
按门点级别授权 VI P
特殊重点区域授权
按门点分组授权 按时间段授权
人脸识别系统—系统功能 活体检测（真人检测）
影像仿冒，不通过 蜡像仿冒，不通过 照片仿冒，不通过
人脸识别采用红外生体检测技术和3D真 人识别技术，彻底杜绝各种仿冒
目录
第一章
人脸识别系统概述 人脸识别工作原理 主流人脸识别算法 人脸识别系统特点 门禁对比楼宇对讲
人脸识别系统—和楼宇对讲的区别
门禁和楼宇对讲最大区别是功能区别，门禁的功能相对比较简单，主要是用来开关门，而 楼宇对讲则是在此基础上增加了对讲和其他功能
门禁
VS
楼宇对讲
身份认证 开门/开锁 功能 可视和对讲 成本
自动 自动 单一 无 低
人工
人工远程 遥控
多 有 高
目录
第一章
人脸识别系统概述 人脸识别工作原理 主流人脸识别算法 人脸识别系统特点 门禁对比楼宇对讲
人脸识别系统—市场划分占比
当前，人脸识别在门禁领域的应用最为成熟，约占行业市场的 42%左右，其次为警务系统应用，约占市场21%左右，商业和 银行约占15%，电子商务约占8%，其它类应用约占14%
人脸识别各应用占比
人脸识别应用占比
14%
8%
42%
15%
21%
门禁通道 警务系统 商业应用 电子商务 其它
人脸识别系统—系统架构 系统架构（人脸门禁）
人脸识别系统—门禁组网 门禁组网（人脸门禁）
系统可通过TCP/IP通讯端口与电脑相连，实现由控制器、通讯网络和管理 电脑所构成的功能更强大的门禁管理系统
人脸识别系统—适用场景 人脸门禁适用场景
商务楼、办公楼 园区 交通枢纽（机场、车站） 工厂、企业 社区、小区 公租房、廉租房 酒店、旅馆 政府机关、单位 医院、学校 ……
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-22-
驾照考试
各科目考试时，根据各科目考试的实际应用系统和考试流程，在考试前、考试中 和考试后对考生拍照并使用人像识别技术与受理时录入的相片进行比对，以确认 考生身份，杜绝考试时冒名顶替的情况；
选择一张经人像识别系统比对后的相片打印在成绩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
人脸识别工作原理
人脸 识别 比对
人脸 识别 建模
-7-
人脸识别建模、比对流程
处理影像的流程
– – – – – – – 面部定位 双眼定位 检查影像质量 影像校正 (缩小、纠正角度) 前期处理 抽取特征点 合成特征集群和存盘 记录比对
-8-
人脸识别特征点提取建模流程
-9-
影响人脸识别的因素
FRS致力开发基于多幅照片的人像模版的生成
-4-
生物识别技术比较
-5-
人脸识别技术特点
在当今众多的人体生物特征识别技术中， 人脸识别技术以其实用性强、速度快、
使用简单和识别精度高等特点，与其他人体生物特征识别技术相比较时占有明显的 技术优势。
1
快速、非侵扰
2
准确、直观
人脸识别技术有快速、简便、非侵扰和不 需要人的被动配合的特点
人脸识别技术有良好的防伪、防欺 诈、准确、直观、方便的特点
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，
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
把好出入口关。
-24-
出入口（监狱/劳教/看守所）
-25-
目录
第一部分
人脸识别原理 人脸识别的应用场景
人脸识别算法
第二部分
第三部分
-26-
人脸识别算法厂商 国际
美国L1/法国Sagem
德国Congnitec
日本NEC ……
国内
中科奥森 上海银晨 ……
-27-
-29-
谢 谢！
-30-
影响人脸识别的因素：光线
• 现时的技术，光线仍有颇大程度的影响 • 一般而言，无须特殊的照片及背景 • 入库照片与识别照片的光线环境越接近，识 别越准确 • 包括：色温、光线强度、光源的角度 • 曝光不足比过度曝光好 • 阳光的直射容易引致过度曝光 • 头顶的照明容易引致面部出现阴影 • 平均而分散的照明最佳
人脸比对速度
特征模板大小（内存占用）
-28-
德国Congnitec人脸识别算法的优势
高首选识别率 低错误报警率 4K模版 最高比对速度700万次/秒 FRVT 2002 & 2006报告、公安部一所2006年12月第三届人脸识别 测试以及2008年6月出入境管理1000万人库算法性能报告佐证
人脸识别技术介绍
2013年5月
目录
第一部分
人脸识别原理 人脸识别的应用场景
人脸识别算法
第二部分
第三部分
-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
行为特征 what you do?
-笔迹 -步态 -身体气味 -按键节奏 “后天习惯”
“与生俱来”
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
应用方法 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。 从视频流中检测人像，并与人像数据 库进行比对，自动确认人员身份。
应用领域 公安应用中犯罪嫌疑人身份调查；出入境管理中 人员身份核实；消费者、旅行者身份核实等。 公安应用中的案犯追逃；重要部门出入口控制与 考勤等。 持证人身份核实、电子政务、电子商务、移动设 备访问控制等。
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
• 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-
-20-
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。
-21-
侦查办案
嫌疑人身份核实：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；侦查人员发现正在办理的几个案件的嫌疑人（有几张图片， 图片上的人外观有差异）看上去有像同一个人，但不确定，通过人像应用平台得到鉴别的结果。 录像回放调查取证：在侦查办案时，利用人像识别技术对视频的监控系统中的视频录像资 料进行比对回放，检索并自动发现犯罪嫌疑人，减轻人工负担，提高调查取证的工作效率。
-13-
目录
第一部分
人脸识别原理 人脸识别的应用场景
人脸识别算法
第二部分
第三部分
-14-
人脸识别技术应用模式
人脸识别技术有三种应用模式，它们是人像检索模式（DB-SCAN），人像监控模式 （Watchlist）和人像验证模式（Verification）
名称 人像检索 DB-SCAN 人像监控 Watchlist
-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）
和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份
的鉴定。 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
其余的人体生物特征识别技术对人们来说 都是一种干扰，都需要人的被动配合。人
因为同其它人体生物特征识别技术 相比较，只有人脸识别是最直观、 最可靠、最准确的，因而它是优良 的防伪、防欺诈的。
脸识别无需干扰人们的行为，你只需要很
快从一架摄像机前走过，你的面貌就已经 被快速地采集和检验，所以非常简便。
-6-
-18-
出入境
在出入境业务办理过程中，利用人像识别技术查询和比对出入境人员库和常住人 口库中的人像数据，确认是否有骗取出入境证件行为。 将出入境人员相片与过往历史人员相片进行比对，从而发现重复办证情况。 利用人像识别技术取代传统人工检验通关模式，简化业务办理流程，提高业务办 理效率，实现快速通关。
-12-
入库照片及背景要求
•
影像的顏色、色深、及解析度 – 可支持彩色及灰度的影像 – 最低要求8-位，即256灰度影像 • 影像的格式 – 各类主流的影像格式、如 bmp/jpg/png等 • 最低影像大小 – 最低要求：双眼中心之间的距离30像素 – 建议大小：205*205 16-bit高彩 jpg 24KB – 置于智能卡中：104*104 8-bit灰度jpg 2.5KB • 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 响
-19-
户政
查重：主要是指对大量的人口身份信息进行检索以发现是否存在“同人不同身份”及“同身 份不同人”的情况，以协助人口业务部门进行数据清理整顿。 查验：主要是针对办理户口或身份证的人员，在办理的同时利用其相关信息对现有数据进行 检索，以确认该人员身份是否唯一，有效发现、解决和防止双重户口和虚假户口等问题。 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。