人脸识别系统简介PPT
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人脸识别：人脸识别技术在安全监控中的应用培训ppt (2)
人脸识别技术的应用领域
总结词
人脸识别技术在安全监控、金融支付、门禁系统等领域广泛应用，为人们的生活和工作带来便利。
详细描述
人脸识别技术在安全监控领域的应用包括视频监控、人脸布控等，能够实现快速身份识别和目标追踪 ；在金融支付领域，人脸识别技术作为身份验证手段，提供便捷安全的支付体验；在门禁系统领域， 人脸识别技术能够实现快速的身份验证，提高安全性和便利性。
人脸识别技术在安全监控领域的未来应用
公共安全
人脸识别技术将在公共安全领域 发挥重要作用，如协助警方快速 定位嫌疑人、追踪犯罪活动等。
大型活动安保
在大型活动如奥运会、世界杯等 场合，人脸识别技术可用于身份 验证和安保工作，确保活动的顺
利进行。
边境与机场安检
在边境和机场等重要场所，人脸 识别技术可用于快速检查旅客身
THANKS
人脸识别：人脸识别技术在安全监控中的应用 培训
汇报人：可编辑
2023-12-27
目录
Contents
• 人脸识别技术简介 • 人脸识别技术在安全监控中的应用 • 人脸识别技术的优势与挑战 • 人脸识别技术的前景与未来发展 • 培训总结与展望
01
人脸识别技术简介
人脸识别技术的定义与原理
总结词
人脸识别技术是一种基于计算机视觉 和人工智能技术的生物识别技术，通 过采集和比对人脸特征信息来实现身 份识别。
度下降。
面部遮挡
人脸识别技术难以处理面部被 遮挡的情况，如戴口罩、戴帽 子等，可能导致识别失败。
面部相似性
对于面部相似性较高的人，人 脸识别技术可能存在误识别的 风险。
隐私保护
人脸识别技术的应用需要采集 个人面部信息，涉及到隐私保 护的问题，需要合理合法地使
人脸识别ppt
➢ 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.
基于先验形状的水平集图像分割
XDZX
➢优势：既包括使全局形状一致的隐含曲面约 束 ,又保持了水平集捕捉局部形变的能力 。
➢经典处理过程：首先在水平集空间利用一样 本集构造一个形状模型 , 此形状模型使用变 分框架由隐含函数来描述先验形状的变化 。 然后模型引入能量函数作为先验形状项 ,该 项的目的是使演化曲线与形状模型的距离最 小。
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。
3 基于神经网络的方法
三.基于水平集的图像分割方法
XDZX
定义：水平集方法是将n维曲面的演化问题转化为n+1维空 间的水平集函数曲面演化的隐含方式来求解。
优势：非参数化、自动处理拓扑结构的变化、捕捉局部形 变、提供一个自然的方法来估计演化曲线的几何特 性
劣势：不能有效的处理有噪声、不完整数据的图像
水平集方法研究现状
XDZX
虹膜 High High High Medium High Low High
视网膜 High High Medium Low High Low High
➢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.
基于先验形状的水平集图像分割
XDZX
➢优势：既包括使全局形状一致的隐含曲面约 束 ,又保持了水平集捕捉局部形变的能力 。
➢经典处理过程：首先在水平集空间利用一样 本集构造一个形状模型 , 此形状模型使用变 分框架由隐含函数来描述先验形状的变化 。 然后模型引入能量函数作为先验形状项 ,该 项的目的是使演化曲线与形状模型的距离最 小。
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。
3 基于神经网络的方法
三.基于水平集的图像分割方法
XDZX
定义：水平集方法是将n维曲面的演化问题转化为n+1维空 间的水平集函数曲面演化的隐含方式来求解。
优势：非参数化、自动处理拓扑结构的变化、捕捉局部形 变、提供一个自然的方法来估计演化曲线的几何特 性
劣势：不能有效的处理有噪声、不完整数据的图像
水平集方法研究现状
XDZX
虹膜 High High High Medium High Low High
视网膜 High High Medium Low High Low High
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：人脸识别在安防领域的实际应用培训ppt
人脸识别系统的硬件配置
01
02
03
04
摄像机
高清网络摄像机用于捕捉人脸 图像，支持多种分辨率和帧率
。
服务器
高性能服务器用于存储和处理 人脸图像数据，进行人脸比对
和识别。
存储设备
大容量存储设备用于存储人脸 图像数据和识别结果。
显示设备
用于展示人脸图像和识别结果 。
人脸识别系统的软件配置
人脸检测算法
2023-2026
ONE
KEEP VIEW
人脸识别：人脸识别 在安防领域的实际应
用培训
汇报人：可编辑
REPORTING
2023-12-22
CATALOGUE
目 录
• 人脸识别技术概述 • 人脸识别在安防领域的应用 • 人脸识别系统的建设与部署 • 人脸识别系统的实际操作与维护
PART 01
人脸识别技术概述
网络安全
部署防火墙、入侵检测系 统等网络安全设备，保障 人脸识别系统的网络安全 。
PART 04
人脸识别系统的实际操作 与维护
人脸识别系统的操作流程
1. 采集人脸图像
使用摄像头采集人脸图像，确 保图像清晰、质量高。
2. 人脸检测
对采集的图像进行人脸检测， 识别出人脸区域。
3. 人脸特征提取
从检测到的人脸区域中提取出 特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等 部位的形状、大小、位置等信 息。
刑侦办案
总结词
人脸识别技术为刑侦办案提供了强有力的手段，协助警方快速破案。
详细描述
在刑侦过程中，通过人脸识别技术对嫌疑人进行身份确认，能够大大缩小侦查范围，提高破案效率。 同时，对于已结案件中未明身份的遗体，人脸识别技术也有助于确定身份，为案件的侦破提供关键线 索。
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。
人脸识别技术(PPT46页)
▪ (4) 图像文件的干扰技术。尽量去除色偏、明暗、旋转、放缩
、扭曲、截取等图像干扰。 ❖ 色偏调整 ❖ 抗明暗特征提取算法 ❖ 抗放缩特征提取算法 ❖ 图像尺寸的自动调整 ❖ 抗旋转的特征提取算法 ❖ 抗扭曲的特征提取算法 ❖…
我们的目标--基于人物的人脸识别
▪ (5) 海量图像文件快速算法。分为两部分，一部分是海量图像
❖…
▪ (3) 当前的人物特征与数据库中的人物特征比较。即将当前的
图像的人物特征与数据库中的人物特征进行检索比对。上述的 人物特征可以一定程度上抵抗光线、皮肤色调、色偏、倾斜、 扭曲等变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中识 别出相似的人。 ❖ 特征比对算法
❖…
我们的目标--基于人物的人脸识别
人脸识别技术简介与研发进展
2014年3月
目录
▪ 项目概述 ▪ 系统概述 ▪ 关键技术 ▪ 系统设计 ▪ 项目进展
项目概述
▪ 近年来，社会犯罪率呈逐年升高的趋势，给广大公安人员
侦破案件增加了难度。
▪ 由于罪犯群体不断扩大，要人工在数以百万计的人员照片
数据库中找出犯罪嫌疑人，不仅费时费力，还有可能造成 遗漏等情况，破案的效率大打折扣。
返回相似的图片
抽取和比对人物的 人脸、人身特征
输入图像 特征比对
特征提取
人脸、人身信息数据库
建立人物特征数据库的流程图
图像分割
准备导入图像库的图片
特征提取
数据存储
人脸、人身信息数据库
软件模型
面向技术人员： - 图像数据库的管理 - 人物特征数据管理 - 软件参数设置 - 软件运维
数据模型设计模式 1) 图像数据结构 2) 人物特征数据结构 3) 日志数据结构 4) …
、扭曲、截取等图像干扰。 ❖ 色偏调整 ❖ 抗明暗特征提取算法 ❖ 抗放缩特征提取算法 ❖ 图像尺寸的自动调整 ❖ 抗旋转的特征提取算法 ❖ 抗扭曲的特征提取算法 ❖…
我们的目标--基于人物的人脸识别
▪ (5) 海量图像文件快速算法。分为两部分，一部分是海量图像
❖…
▪ (3) 当前的人物特征与数据库中的人物特征比较。即将当前的
图像的人物特征与数据库中的人物特征进行检索比对。上述的 人物特征可以一定程度上抵抗光线、皮肤色调、色偏、倾斜、 扭曲等变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中识 别出相似的人。 ❖ 特征比对算法
❖…
我们的目标--基于人物的人脸识别
人脸识别技术简介与研发进展
2014年3月
目录
▪ 项目概述 ▪ 系统概述 ▪ 关键技术 ▪ 系统设计 ▪ 项目进展
项目概述
▪ 近年来，社会犯罪率呈逐年升高的趋势，给广大公安人员
侦破案件增加了难度。
▪ 由于罪犯群体不断扩大，要人工在数以百万计的人员照片
数据库中找出犯罪嫌疑人，不仅费时费力，还有可能造成 遗漏等情况，破案的效率大打折扣。
返回相似的图片
抽取和比对人物的 人脸、人身特征
输入图像 特征比对
特征提取
人脸、人身信息数据库
建立人物特征数据库的流程图
图像分割
准备导入图像库的图片
特征提取
数据存储
人脸、人身信息数据库
软件模型
面向技术人员： - 图像数据库的管理 - 人物特征数据管理 - 软件参数设置 - 软件运维
数据模型设计模式 1) 图像数据结构 2) 人物特征数据结构 3) 日志数据结构 4) …
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
在此添加您的文本17字
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
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”
人脸识别以及存储PPT介绍
➢ N+M系统级灾备； ➢ 板间连接器连接，无线缆设计； ➢ 7*24小时不间断运行； ➢ 24小时远程支撑服务；
➢ 直存方案，无需服务器，部署简易； ➢ 前端直存，系统层级少，运维简易； ➢ 设备模块化设计，运定运行，高效散热 电源冗余设计，可靠性高
脸
注
册
入
库
人脸照片
1010101010 0101010101 1010101010 0101010101
特征提取建模
1010101010 0101010101 1010101010 0101010101
特征提取建模
人脸比对呈现
姓名：XXX 相似度：98%
人脸特征库
特征比对 (1对1或1对多)
比对结果
单库 ➢ 像素不小于100*100
DH-IVS-F75000
5
存储产品介绍
EVS系列产品是浙江大华自主研发的新一代网络视频存储服务器，采用64位软硬件平台，基于 专业的控制器架构，是集成了视频流直存、IPSAN、NAS一体化的综合性网络存储阵列产品。
EVS系列产品适用于医疗、政府、金融、教育、平安城市、轨道交通等各行各业，是大容量存储的核 心设备。
6
存储网络架构拓扑图
7
存储技术特点 | EVS核心价值
➢ SBB2.0标准架构； ➢ 控制器、电源、风扇、
接口、数据通道全冗余； ➢ 高容错SRAID技术；
➢ 数以百计的大型成功案例； ➢ 优异的客户体验及反馈； ➢ 广泛的客户接受度； ➢ 实现客户的价值最大化；
➢ 前端直存存储，无需服务器； ➢ 5级扩展柜级联，成本低廉； ➢ SRAID技术提高磁盘利用率； ➢ 多协议支持，All In One；
人脸识别：人脸识别技术在安全监控中的应用培训ppt
02
人脸识别技术在安全监控 中的应用
公共安全监控
总结词
在公共场所，如机场、火车站、地铁站等，人脸识别技术可以用于监控和识别潜在的犯罪分子、恐怖分子或异常 行为者。
详细描述
公共安全监控系统通过安装摄像头和人脸识别技术，实时监测并自动识别可疑人物，将他们的面部图像与数据库 中的已知罪犯或恐怖分子面部图像进行比对，及时发现并预防潜在的安全威胁。
非接触性
人脸识别技术无需接触被检测对象， 减少了物理接触，降低了交叉感染的 风险。
准确性
人脸识别技术通过比对生物特征，提 高了识别的准确性，降低了误报率。
便捷性
人脸识别技术无需特殊设备，只需通 过摄像头即可进行识别，操作简便。
人脸识别的挑战
隐私保护
人脸识别技术可能侵犯个人隐私，引发公众 对隐私泄露的担忧。
人脸识别技术将进一步渗透到金融、 医疗、教育等更多领域，为人们的生 活和工作带来更多便利。
人脸识别技术的未来展望
更高效的人脸检测与跟踪
随着深度学习等技术的进一步发展，人脸检测与跟踪的效率和准确性 将得到显著提升。
实时动态监控与预警系统
结合人工智能和大数据技术，构建实时动态监控与预警系统，提高安 全监控的效率和预警准确率。
家庭安全监控
总结词
在家庭环境中，人脸识别技术可以用于家庭防盗、看护老人和孩子等，提供更安全的家 庭环境。
详细描述
家庭安全监控系统可以通过人脸识别技术对家庭成员和访客进行身份识别，确保家庭成 员的安全。此外，对于有老人或小孩的家庭，人脸识别技术可以帮助家长实时监测孩子
的安全和老人的健康状况。
03
人脸识别系统的组成与工 作流程
加大研发投入，提高人脸识别技术的准确 性和稳定性，降低误识别的概率。
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
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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。
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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美国NIST组织的MBGC项目：
MBGC ( Multiple Biometric Grand Challenge)的主要目的：研究与实际应 用环境相关的人脸和虹膜识别问题
静态图像和视频中的虹膜识别； 通道入口处高清近红外和可见光的人脸视频的识别； 非限制条件的人脸识别。
总结：
传统以较低分辨率人脸图像为对象的人脸识别其主流方法为基于图像的人脸识别方法， 在限制性条件下取得了较好的应用效果，但进一步提高其性能目前遇到瓶颈。 人脸识别技术的一个发展趋势是通过传感器技术的发展及算法的配合，在不影响其应用 方便性的前提下，通过一次拍摄获取多种生物特征，以多模生物特征融合的方法提高身 份认证的准确率：
交换机
前端设备
交换机
人人脸脸采集监服务 控器平台
中心机房
人脸识别系统简介：
现有应用平台： 1、针对平安城市建设的卡视联动平台
场景
宾馆 网吧 售票窗口 车站安检口 银行柜台小区出入口 刷卡者长什么样？是否是本人？周围还有些什么人？
功能
➢ 刷卡信息与现场视频做标签绑定； ➢ 通过证件条件查询录像； ➢ 身份证信息黑名单布控； ➢ 人脸正面图片1:1、1:N 比对。
人脸识别系统简介
汇报人：小某某
日期：XX年X月
目录/Contents
01 引言
02 人脸识别技术的基本原理
03 人脸识别系统简介 04 国际上人脸识别技术的发展趋势
05 总结
引言（I）
基于生物特征的身份认证(Biometrics)：
通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份识别认证。
FAR：输入图象没有监控名单中的人脸时错误报警的几率； N选累积侦测率：输入图像包含监控名单中的人脸时输
出的前N候选中包含正确结果的几率。
输入图像 或视频
人脸识别 系统
个人身份
计算机模式识别的基本原理：
未知样本
已知样本 类别Βιβλιοθήκη 特征 抽取特征 抽取
主要问题是样 本的变化引起 特征抽取和比 对的困难。
识别过程
生物特征=生理特征+行为特征 生理特征(what you are?) 与生俱来，如DNA、脸像、指纹等 行为特征(what you do?)
后天习惯形成，如笔迹、步态等
不易遗忘或丢 失、不易伪造 或被盗、随身 携带 ……
视频监控：
摄像机高度H 俯角
到被摄人的距离D
θ°
身高 h 脸中心大约离地 高度 f
用途
➢ 提供快速查找录像的手段，提高工作效率； ➢ 人脸黑名单报警，防患于未然。
人脸识别系统简介：
现有应用平台： 2、针对平安城市建设以人脸监控为基础的人员卡口平台
场景
政务部门 小区
金融
学校
功能 用途
➢ 人脸检测、识别与验证； ➢ 生成图片标签索引； ➢ 片段录像快速回放。
➢ 通过人脸图片快速回放录像，提高工作效率； ➢ 人脸黑名单报警，防患于未然。
引言（II）
人脸识别技术：
通过计算机利用每人所固有的人脸特征来进行个人身份识别认证的技术。
1、最自然、最友好，易接受； 2、采集设备成本很低，容易采集； 3、普遍性好，人人都有。
人脸识别系统分类：
识别（identification）： 这是谁？
1对多比对，从计算机存储的人脸图像库中找出与输入人脸图像相似的若干图像。
欧盟的3D Face项目 美国NIST组织的MBGC项目
欧盟的3D Face项目：
项目背景： 欧盟各个国家的电子护照都包含人脸照片； 针对出入境自助检查，进一步提高人脸识别技术的性能。
项目网址：http://www.xxxxxxxx.xxx
3D Face项目总结：
开发能够同时采集3D和高清2D人脸数据的传感器； 在算法层面上通过普通人脸识别算法、高清人脸识别算法和3D人脸识别算法的多 算法融合来提高人脸识别技术的精度。
前端采集 摄像机
人脸监控系统 （采集模块+识 别、验证模块）
2、形式二： 前端采集
摄像机 +
人脸 采集模块
人脸 监控系统 （识别+验证模
块）
结果输出 结果输出
人脸识别系统简介：
定制化的人脸监控平台： 以基本形式为基础，根据各个行业不同需要进行定制化开发。
客户端
高清数字摄像机
(电信网络)
高清数字摄像机
国际上人脸识别技术的发展趋势：
传统的2D人脸识别方法在限定性条件下得到了一些推广应用，但在相对复杂的 环境下还无法满足使用要求：
大的姿态变化、户外光照变化、大的年龄变化。 在不影响人脸识别技术应用方便性的前提下，通过传感器技术的发展及算法的 配合，在一次拍摄的情况下获取多种生物特征，通过多模生物特征融合的方法 提高人脸识别的准确率：
目前可能的多种生物特征包括传统人脸灰度特征、皮肤纹理特征、3D人脸形状特征和虹膜特征。
怎样提高非限制条件下的人脸识别性能仍是待解决的问题。
谢谢大家观看
CORPORATE TRAINING PPT
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输入图像 或视频
人脸监控 系统
个人身份/否
人脸识别系统的评价指标：
识别：这是谁？
N选累积识别率：前N候选中包含正确结果的几率。
验证：这是否是某人？
错误接受率（FAR）：违冒样本被错误接受的几率； 错误拒绝率（FRR）：真实样本被错误拒绝的几率； 等错误率（EER）或加权错误率（WER）。
监控：这是否为要找的人？
输入图像 或视频
人脸识别 系统
个人身份
验证（verification）：这是否是某人？
1对1比对，确认给定的人脸图像是否为某人的人脸图像。
输入图像 或视频
个人身份
人脸验证 系统
是/否
监控（watch list）：这是否为要找的人？
识别＋验证，确认给定的人脸图像是否在监控名单中，如果在，还必须确定该人身份。
特征 比对
识别结果
模板库
训练过程
人脸识别问题的困难性：
不同人的人脸图象具有相似的结构，相同人的人脸图象受各种变化因素的影响很大。
1、采集设备 2、表情 3、饰物 4、发型 5、姿态 6、光照 7、年龄
……
多姿态人脸检测结果示例：
多姿态人脸检测结果示例：
人脸识别系统简介：
基础产品形式：
1、形式一：