人脸识别PPT课件
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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。
大数据与人工智能解惑PPT课件
新闻及政策预测投资走向
预测流程
特殊过滤
数据收集
数据处理
中文分词
文本向量化
信息抽取 情感分析
分词操作
中文分词
向量表示
词向量表示 1：One-Hot稀疏编码 橙子 [1 0 0 0 0 ] 菠萝 [0 1 0 0 0 ] 2：Embedding稠密编码 橙子 [0.3 0.2]
向量标记训练
词编码训练 （Word2Vec） 1：基于上下文预测词 2：基于词预测上下文 可通过以下实现 1：python Gensim 工具包 2：world2Vec google开源
主题
01 人工智能历史及发展
04
人工智能案例
02
人工智能产品
05
面对人工智能
03
机器学习
人工智能历史及发展
人工智能的历史 1956年达特茅斯会议召开，人工智能正式提上议程 智能时代什么时候来临？ 当机器拥有语音识别、图像识别、自然语音理解等这些 人最本质的智慧能力的时候，那么大数据人工智能 时代已经来临。
智能投资 算法模型 定量分析 多样化 短中期 风险最小化
主观投资 主观经验 定性分析 少数品种 中长期 风险考虑不全
人工智能应用开发流程
数据收集数据清洗源自特征工程数据建模深度学习
卷积神经网络(CNN) (Convolutional Neural Network) 应用场景：图像识别、视频分析
深度学习
循环神经网络(RNN) (Recurrent Neural Network) 应用场景：语音识别、自然语言处理
智能P2P投资系统
投资策略 1：选择项目 2：选择时间 3：风险控制 4：买入项目 5：卖出项目
人工智能应用1-围棋
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。
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。
嵌入式人工智能技术应用课件：基于人脸识别算法实现人脸检测
• 使用conda安装 conda install -c conda-forge ipywidgets
ipywidgets常用控件
• widgets.Text()：文本框，构造函数没有形参，常用事件 .on_submit(callback)
• widgets.Button(**kwages)：按钮，构造函数的形参包括： • description：显示在按钮上的文字 • tooltip：鼠标悬浮时显示的提示文字 • icon：图标（没有成功使用过） • disabled：bool值，是否禁止交互
设置摄像头的分辨率宽高值
从摄像头获取一帧图片 显示获取的图片
3 4 5
1.引入相关的库
import cv2 import time import ipywidgets as widgets # jupyter画图库 from IPython.display import display # jupyter显示库 from lib.faceDetect import NLFaceDetect
2.打开摄像头
使用cv2.VideoCapture(camera_id)方法来打开摄像头,赋值给cap。 参数1camera_id指的是默认打开第一个接入的摄像头id，比如0。 如果存在两个摄像头，id就是可选，0或者1代表的就是不同的两个摄像头。 执行如果没有报错，表示打开成功。
cap = cv2.VideoCapture(0)
ipywidgets常用控件
• widgets.Box()：容器，将其它控件组合在一起的控件，类似 .Net中的Panel，在构造时传入一个其它控件的数组，没有常用 事件。除此外还有HBox()、VBox()等容器。
• bel(value:str)：普通文本标签，通常与其它控件共同 组合在Box中以显示说明文本，在构造时传入实参value作为要 显示的文本，没有常用事件。
ipywidgets常用控件
• widgets.Text()：文本框，构造函数没有形参，常用事件 .on_submit(callback)
• widgets.Button(**kwages)：按钮，构造函数的形参包括： • description：显示在按钮上的文字 • tooltip：鼠标悬浮时显示的提示文字 • icon：图标（没有成功使用过） • disabled：bool值，是否禁止交互
设置摄像头的分辨率宽高值
从摄像头获取一帧图片 显示获取的图片
3 4 5
1.引入相关的库
import cv2 import time import ipywidgets as widgets # jupyter画图库 from IPython.display import display # jupyter显示库 from lib.faceDetect import NLFaceDetect
2.打开摄像头
使用cv2.VideoCapture(camera_id)方法来打开摄像头,赋值给cap。 参数1camera_id指的是默认打开第一个接入的摄像头id，比如0。 如果存在两个摄像头，id就是可选，0或者1代表的就是不同的两个摄像头。 执行如果没有报错，表示打开成功。
cap = cv2.VideoCapture(0)
ipywidgets常用控件
• widgets.Box()：容器，将其它控件组合在一起的控件，类似 .Net中的Panel，在构造时传入一个其它控件的数组，没有常用 事件。除此外还有HBox()、VBox()等容器。
• bel(value:str)：普通文本标签，通常与其它控件共同 组合在Box中以显示说明文本，在构造时传入实参value作为要 显示的文本，没有常用事件。
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(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.
湘电子版(新)八年级信息技术下册《体验语音合成与人脸识别技术》课件
第三步，属性分类。在得到人脸客观数据的基础上，通过“分类 器”（可以将分类器理解成一个标准库）中提供的大量模型对人的 属性做出判断，如人物的年龄、表情、情绪等。
二、体验并探究人脸识别技术
3. 利用人工智能服务平台体验人脸识别技术
第四步，结果输出。将判断的答案进行公布。人工智能平台对人 脸的识别过程和人类对人脸的识别存在相似之处，同时也存在很大 不同。具体差别如图所示。
信息技术
二、体验并探究人脸识别技术
2. 了解常用的人脸识别技术 （3）人脸特征提取 人脸特征提取是指将一张人脸图像转化为一串固定长度的数值的过程。 这些数值用来表示人脸的特征，这些特征包含大量的人脸信息。信息包 含人脸的固有属性和动态属性，固有属性包括眼睛的大小、嘴巴的形状、 鼻梁的状态、脸上是否有痣；动态属性包括“是否在微笑、歪头”等信 息。这些数据是计算机人脸识别工作的基础，也是应用的基本保障。
第5节 体验语音合成 与人脸识别技术
学习任务
1. 掌握语音合成技术和人脸识别技术的原理 2新课导入
信息技术
上节课我们了解了各种类型的人工智能技术，我想考考同学们，让人工智 能实现“看懂”和“听懂”的分别是什么技术？
这两种技术分别有什么应用？
奏、时长、频率等，从而使计算机的发音更接近于人类说话的声音。
信息技术
一、体验并探究语音合成技术
2. 了解语音合成技术的主要过程 （3）创建声学模型模拟发音 这个过程类似我们模仿他人声音，需要考虑语种、音色、响度、音
调等。计算机模拟的方法是在原始的语音库中提取相关的声音信息，采 用单元合成与拼接技术将信息进行拼接，从而达到模拟发声的效果。
信息技术
二、体验并探究人脸识别技术
2. 了解常用的人脸识别技术 （4）人脸对比 人脸对比是指在特征提取的基础上，对比两张图片特征值的相似程度。 通过相似程度，可以判定两张图片中是否包含了同一个人。这种技术在 人脸解锁、人脸签到中被频繁使用，
二、体验并探究人脸识别技术
3. 利用人工智能服务平台体验人脸识别技术
第四步，结果输出。将判断的答案进行公布。人工智能平台对人 脸的识别过程和人类对人脸的识别存在相似之处，同时也存在很大 不同。具体差别如图所示。
信息技术
二、体验并探究人脸识别技术
2. 了解常用的人脸识别技术 （3）人脸特征提取 人脸特征提取是指将一张人脸图像转化为一串固定长度的数值的过程。 这些数值用来表示人脸的特征，这些特征包含大量的人脸信息。信息包 含人脸的固有属性和动态属性，固有属性包括眼睛的大小、嘴巴的形状、 鼻梁的状态、脸上是否有痣；动态属性包括“是否在微笑、歪头”等信 息。这些数据是计算机人脸识别工作的基础，也是应用的基本保障。
第5节 体验语音合成 与人脸识别技术
学习任务
1. 掌握语音合成技术和人脸识别技术的原理 2新课导入
信息技术
上节课我们了解了各种类型的人工智能技术，我想考考同学们，让人工智 能实现“看懂”和“听懂”的分别是什么技术？
这两种技术分别有什么应用？
奏、时长、频率等，从而使计算机的发音更接近于人类说话的声音。
信息技术
一、体验并探究语音合成技术
2. 了解语音合成技术的主要过程 （3）创建声学模型模拟发音 这个过程类似我们模仿他人声音，需要考虑语种、音色、响度、音
调等。计算机模拟的方法是在原始的语音库中提取相关的声音信息，采 用单元合成与拼接技术将信息进行拼接，从而达到模拟发声的效果。
信息技术
二、体验并探究人脸识别技术
2. 了解常用的人脸识别技术 （4）人脸对比 人脸对比是指在特征提取的基础上，对比两张图片特征值的相似程度。 通过相似程度，可以判定两张图片中是否包含了同一个人。这种技术在 人脸解锁、人脸签到中被频繁使用，
《图像识别课件》-深度学习视觉识别PPT教程
卷积神经网络的结构和模板匹配是图像识别的关键技术。本节将介绍卷积神 经网征融合
特征提取和特征融合是图像识别中的重要步骤，可以提高模型的鲁棒性和泛 化能力。本节将介绍这些技术的基本原理。
目标检测与定位：YOLO、 RCNN等算法
目标检测和定位是图像识别中的关键任务，有许多经典算法被应用于这些任 务。本节将介绍YOLO、RCNN等算法的原理和应用。
人脸识别：人脸检测与特征提 取
人脸识别是一个具有挑战性的任务，本节将介绍人脸检测和特征提取的基本 原理和一些流行的人脸识别方法。
图像分割：FCN、U-Net、Mask RCNN算法
图像分割是图像处理中的重要任务，本节将介绍FCN、U-Net、Mask RCNN等 算法在图像分割中的应用。
图像风格转换：Neural Style Transfer算法
训练模型的原理与方法：反向传播算法
反向传播算法是深度学习训练过程中的关键步骤，本节将详细介绍反向传播算法的原理和实现方法。
CNN网络的优化方法：Dropout、 Batch Norm
为了提高卷积神经网络的性能和泛化能力，有许多优化方法被提出，本节将 介绍一些常见的优化方法。
卷积神经网络的结构与模板匹 配
深度学习视觉识别广泛应用于许多领域，包括图像分类、场景识别、自动驾 驶等。本节将介绍这些应用的基本原理和实践案例。
深度学习视觉识别发展趋势： 多模态融合、无监督学习等
深度学习视觉识别仍在不断发展，本节将介绍一些未来的发展趋势，如多模 态融合、无监督学习等。
总结与展望：深度学习视觉识 别的重要性和应用前景
本教程对深度学习视觉识别进行了全面的介绍，总结了其重要性和应用前景。 欢迎大家在学习过程中提问和讨论。
深度学习在图像识别领域具有广泛的应用，包括图像分类、目标检测、人脸 识别、图像分割等。本节将介绍这些应用的基本原理和方法。
特征提取和特征融合是图像识别中的重要步骤，可以提高模型的鲁棒性和泛 化能力。本节将介绍这些技术的基本原理。
目标检测与定位：YOLO、 RCNN等算法
目标检测和定位是图像识别中的关键任务，有许多经典算法被应用于这些任 务。本节将介绍YOLO、RCNN等算法的原理和应用。
人脸识别：人脸检测与特征提 取
人脸识别是一个具有挑战性的任务，本节将介绍人脸检测和特征提取的基本 原理和一些流行的人脸识别方法。
图像分割：FCN、U-Net、Mask RCNN算法
图像分割是图像处理中的重要任务，本节将介绍FCN、U-Net、Mask RCNN等 算法在图像分割中的应用。
图像风格转换：Neural Style Transfer算法
训练模型的原理与方法：反向传播算法
反向传播算法是深度学习训练过程中的关键步骤，本节将详细介绍反向传播算法的原理和实现方法。
CNN网络的优化方法：Dropout、 Batch Norm
为了提高卷积神经网络的性能和泛化能力，有许多优化方法被提出，本节将 介绍一些常见的优化方法。
卷积神经网络的结构与模板匹 配
深度学习视觉识别广泛应用于许多领域，包括图像分类、场景识别、自动驾 驶等。本节将介绍这些应用的基本原理和实践案例。
深度学习视觉识别发展趋势： 多模态融合、无监督学习等
深度学习视觉识别仍在不断发展，本节将介绍一些未来的发展趋势，如多模 态融合、无监督学习等。
总结与展望：深度学习视觉识 别的重要性和应用前景
本教程对深度学习视觉识别进行了全面的介绍，总结了其重要性和应用前景。 欢迎大家在学习过程中提问和讨论。
深度学习在图像识别领域具有广泛的应用，包括图像分类、目标检测、人脸 识别、图像分割等。本节将介绍这些应用的基本原理和方法。
人脸识别原理图
人脸识别原理图
在人脸识别系统中，首先使用摄像设备采集人脸图像。
然后，将采集到的图像经过预处理，包括图像去噪、灰度化、归一化等操作，以便后续的特征提取。
接下来，采用特征提取的方法来提取人脸图像的特征。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
这些方法可以将高维的人脸图像降维成低维的特征向量，以便后续的比对和识别。
提取到的特征向量与预先存储的人脸数据库中的人脸特征进行比对。
这里使用的比对算法可以是欧氏距离、余弦相似度等。
通过对比度量，可以找到与输入图像最匹配的人脸。
最后，根据比对结果进行分类或识别。
如果匹配度高于预先设定的阈值，则认为输入图像中的人脸是数据库中已知的人脸，并给出对应的身份信息。
否则，认为输入图像中的人脸是未知的人脸。
整个人脸识别过程通过不断优化和改进算法，可以实现较高的准确率和速度，广泛应用于安防监控、人脸解锁、人脸支付等领域。
卷积神经网络在图像识别中的应用ppt课件
前向反馈前向ຫໍສະໝຸດ 传全连接层播
变换、计算
输出层
增强、逻辑回归
否
是否符
合期望
是
输出结果
9
Olivetti Faces是纽约大学的一个比较小的人脸库 包含40个人的人脸图片，每个人10张人脸样本，共400份样本
10
➢ 程序所参考的卷积神经网络结构：LeNet-5
两个“卷积+子采样层”LeNetConvPoolLayer 全连接层相当于MLP（多层感知机）中的隐含层HiddenLayer 输出层采用逻辑回归LogisticRegression
1
• 卷积神经网络的发展及其特点 • 卷积神经网络模型 • 卷积神经网络的训练 • 卷积神经网络应用于人脸识别
2
➢ 卷积神经网络的发展
1. Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感方向选择的神
经元时，发现其独特的网络结构可以有效降低反馈神经网络 的复杂性。
2. Fukushima提出了第一个基于神经元之间的局部连接型和层次
出；
5
➢卷积和下采样（降采样）过程
input
*∑
∑ X∑
6
➢ 卷积过程
11100
01110
101
00111
×
010
00110
101
01100
图像
4 卷积特征
➢ 池化过程：取某个特定区域的最大值或平均值
5249
取平均值
3861
9
6183
9138
7
➢卷积神经网络的训练过程
第一阶段：前向传播过程 1. 从样本集中取一个样本输入到网络中； 2. 计算相应的实际输出；
在这个阶段，输入的信息经过逐层变换，传输到输出层。主要是前向的 特征提取。
人脸识别技术介绍课件-PPT
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
-29-
Thank you
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）
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
名称
应用方法
应用领域
人像检索 输入一张照片，在人像图像数据库内 公安应用中犯罪嫌疑人身份调查；出入境管理中 DB-SCAN 检索出与之相似的照片供人工确认。 人员身份核实；消费者、旅行者身份核实等。
人像监控 从视频流中检测人像，并与人像数据 公安应用中的案犯追逃；重要部门出入口控制与 Watchlist 库进行比对，自动确认人员身份。 考勤等。
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。
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
-29-
Thank you
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。
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出入口（监狱/劳教/看守所）
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
名称
应用方法
应用领域
人像检索 输入一张照片，在人像图像数据库内 公安应用中犯罪嫌疑人身份调查；出入境管理中 DB-SCAN 检索出与之相似的照片供人工确认。 人员身份核实；消费者、旅行者身份核实等。
人像监控 从视频流中检测人像，并与人像数据 公安应用中的案犯追逃；重要部门出入口控制与 Watchlist 库进行比对，自动确认人员身份。 考勤等。
选择一张经人像识别系统比对后的相片打印在成绩单上。
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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。
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。
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原理：对数变换可以将图像的低灰度值部分 扩展，显示出低灰度部分更多的细节，将其 高灰度值部分压缩，减少高灰度值部分。
原理：主要用于图像的校正，将灰度过高或 者灰度过低的图片进行修正，增强对比度。
2 归一化
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)。
matlab当中常用的灰度变换函数是：
imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma)
2 几何变换
定义：图像空间变化，将一幅图的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标上。 目的：通过适当的几何变换，消除几何因素（视角，方位等）造成的图像外观变化。
• 标准差归一化
• 非线性归一化
03
人脸图像 . 特征检测
获得好的特征是识别成功的关键
3 特征检测算法
尺度不变特征提取（SIFT） 方向梯度直方图（ HOG ） 神经网络特征提取 Haar-like特征 CNN特征提取
04
人脸图像 . 匹配与识别
提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值， 当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。根据相似程度对人脸的身份信息进行 判断。这一过程又分为两类：一类是确认（1：1）另一类是辨认（1：N）。
01 人脸识别 . 应用
1 应用场景
身份证查验，证据留存
当前主要是通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的身份证进 行查验。
学校宿舍，刷脸进门 电商网站，刷脸支付
02
人脸图像 . 预处理
预处理是人脸识别过程中的一个重要环节。输入图像由于采集环境的不同， 可能收到光照，遮挡的影响得到的样图是有缺陷的。
2 图像预处理
灰度化
将彩色图像转换为灰度图，其中有三种方法：最大值法、平均值法、以及加权平均法。
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。
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。
目录 / Contents
01
人脸识别 . 应用
02
人脸图像 . 预处理
03
人脸图像 . 特征检测
04 人脸图像 . 匹配与识别
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。
4 人脸识别
主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类：
基于几何特征的方法
基于模板的方法
• 特征脸方法 • 线性判别分析方法 • 奇异值分解方法 • 神经网络算法 • 动态连接匹配
基于模型的方法
• 隐马尔柯夫模型 • 主动形状模型 • 主动外观模型
/1/1
18
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。
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
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。
图像增强
图像增强是为了改善人脸图像的质量，在视觉上更加清晰图像，使图像更利于识别。
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。
2 灰度化
将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理。 彩色图像中的每个像素的颜色由R，G，B三个分量决定，而每个分量中可取值0-255，像素 点的颜色变化范围太大。而灰度图像是R，G，B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，会大 大减少后续的计算量。
加权平均
将彩色图像中的三分量亮度按权值计算得到一个灰度值。这种方法得到的灰度图效果最好。 F(i,j) = (WRR(i,j), WGG(i,j), WBB(i,j))/3
2020/1/1
9
2 灰度变换方法
g（x，y）= T [ f（x，y）] f（x，y）是输入图像，g（x，y）是处理后的图像，T是在 点（x，y）邻域上定义的关于f 的一种算子。 左图是一张进行灰度变换的灰度图，从图像的左上角开始， 以水平扫描的方式逐像素地处理，将原图灰度翻转。
原理：主要用于图像的校正，将灰度过高或 者灰度过低的图片进行修正，增强对比度。
2 归一化
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)。
matlab当中常用的灰度变换函数是：
imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma)
2 几何变换
定义：图像空间变化，将一幅图的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标上。 目的：通过适当的几何变换，消除几何因素（视角，方位等）造成的图像外观变化。
• 标准差归一化
• 非线性归一化
03
人脸图像 . 特征检测
获得好的特征是识别成功的关键
3 特征检测算法
尺度不变特征提取（SIFT） 方向梯度直方图（ HOG ） 神经网络特征提取 Haar-like特征 CNN特征提取
04
人脸图像 . 匹配与识别
提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值， 当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。根据相似程度对人脸的身份信息进行 判断。这一过程又分为两类：一类是确认（1：1）另一类是辨认（1：N）。
01 人脸识别 . 应用
1 应用场景
身份证查验，证据留存
当前主要是通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的身份证进 行查验。
学校宿舍，刷脸进门 电商网站，刷脸支付
02
人脸图像 . 预处理
预处理是人脸识别过程中的一个重要环节。输入图像由于采集环境的不同， 可能收到光照，遮挡的影响得到的样图是有缺陷的。
2 图像预处理
灰度化
将彩色图像转换为灰度图，其中有三种方法：最大值法、平均值法、以及加权平均法。
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。
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。
目录 / Contents
01
人脸识别 . 应用
02
人脸图像 . 预处理
03
人脸图像 . 特征检测
04 人脸图像 . 匹配与识别
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。
4 人脸识别
主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类：
基于几何特征的方法
基于模板的方法
• 特征脸方法 • 线性判别分析方法 • 奇异值分解方法 • 神经网络算法 • 动态连接匹配
基于模型的方法
• 隐马尔柯夫模型 • 主动形状模型 • 主动外观模型
/1/1
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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。
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
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。
图像增强
图像增强是为了改善人脸图像的质量，在视觉上更加清晰图像，使图像更利于识别。
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。
2 灰度化
将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理。 彩色图像中的每个像素的颜色由R，G，B三个分量决定，而每个分量中可取值0-255，像素 点的颜色变化范围太大。而灰度图像是R，G，B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，会大 大减少后续的计算量。
加权平均
将彩色图像中的三分量亮度按权值计算得到一个灰度值。这种方法得到的灰度图效果最好。 F(i,j) = (WRR(i,j), WGG(i,j), WBB(i,j))/3
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2 灰度变换方法
g（x，y）= T [ f（x，y）] f（x，y）是输入图像，g（x，y）是处理后的图像，T是在 点（x，y）邻域上定义的关于f 的一种算子。 左图是一张进行灰度变换的灰度图，从图像的左上角开始， 以水平扫描的方式逐像素地处理，将原图灰度翻转。