人脸识别(英文)Face RecognitionPPT课件
Face Recognition
Introduction
Identification
– When an unknown face is input, the system determines the identity through a one-to-many matching with all the known individuals in the database.
Let the a set of training face images be represented by a X x , , x N by M matrix: 1 M N: the number of pixels in images; M: image number
T C xi mxi m
Face Recognition
[name]
Outline
Introduction Difficulties for face recognition Methods
– Feature based face recognition – Appearance based face recognition – Elastic Bunch Graph Matching Face Database
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。
Face Recognition(人脸识别)
Face RecognitionToday ,I will talk about the study about face recognition.(第二页)As for the face recognition, we main talk about Two-Dimensional Techniques. The study is from The University of York ,Department of Computer Science , as for the date, it is September 2005.(第三页)We say the background.The current identification technology mainly include: fingerprint identification指纹识别, retina recognition视网膜识别, iris recognition虹膜识别, gait recognition步态识别, vein recognition静脉识别, face recognition人脸识别, etc.advantages优点：Compared with other identification methods, face recognition because of its direct, friendly and convenient features, users do not have any psychological barriers, is easy to be accepted by users.(第四页)Two-Dimensional Face Recognition is main about Face Localization.This consists of two stages: face detection（人脸检测）and eye localization（眼睛定位）. (第五页)Today we main study the research of eye localization.Eye localization is performed on the set of training images, which is then separated into two groups. By it, we can compute the average distance from the eye template. one is eye detection was successful (like the picture on), the dark picture means the detected eyes is closed to the eye template; and the other is failed(like the picture down), the bright points down means doesn’t close.(第六页)We do the research using the way: The Direct Correlation Approach（直接相关方法）.This is the way we make the study, you can have a little know about it. So I will not talk much about it.(第七页)This is the study’s main Experimental Process.It is divided into some groups, calculate the distance d, between two facial image vectors, we can get an indication of similarity. Then a threshold is used to make the final verification decision.(第八页)The result wo get the picture. By the picture, we gets an EER (能效比)of 25.1%, this means that one quarter of all verification operations carried out resulted in an incorrect classification. That also means Tiny changes cause the change of the location in image.(第九页)Conclusion: Two-Dimensional Techniques (we say 2D) is an important part in face recognition. It make a large use in face recognition. All in all, Face recognition is the easiest way to be accepted in the identification field.Thank you!。
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。
人脸识别系统精ppt课件
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）
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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。
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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。
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）
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.
人脸识别专题教育课件
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
face recognition ppt
INTRODUCTION( / )
Two challenging factors : illumination variation and head pose change. The illumination variation changes the profile (histogram) of the image intensity distribution. The pose variation changes the image projection transform, resulting in a different face image, for instance, the profile view is widely different from the frontal view.
255, D ( x , y ) ≥ TD ˆ (x , y) = ⎧ D ⎨ ⎩0 , D ( x , y ) < TD
Face Detection and Facial Landmark Extraction ( / )
Face skin is extracted based on a similarity measure using (hue, saturation) color attributes:
(
)
D = U 3 m × n D n × nV n × n
T
(Non-singular case : rank (D) = 4)
M
ห้องสมุดไป่ตู้(P)
=U
4
D4
X ( P ) = D4 V4T
Camera Matrix and 3D Face Model Estimation by Multi-View Factorization ( / )
人脸识别技术介绍课件-PPT
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(英文)
CIS 788v04 Zhu
Apparence Model: Landmarks on a face
D.H. Ballard, "Generaling the Hough transform to detect arbitrary shapes", (in handbook). P. Viola and M. Jones, "Robust Real Time Object Detection", F. Fleuret and D. Geman, " Coarse-to-fine face detection", IJCV 41(1/2),2001. M.H. Yang, D. Kriegman, N. Ahuja, “Detecting faces in images, a survey”, PAMI vol.24,no.1, January, 2002.
CIS 788v04 Zhu
Face Detection Methods [5]
TTH 1:30-2:48 Winter 01-02 DL266
/~szhu/cis788_2002/
CIS 788v04 Zhu
Face vs non-face Clsutering
2.
Modeling and Photorealistic Synthesis:
Appearance models, deformable templates, lighting models, facial action units, face hallucination (high resolution from low resolution), pose adjustment, image editing (removing wrinkles, eye glass, red-eye etc.)
人脸识别的特征提取概论PPT课件
生物特征识别技术(Biometrics)
4
为什么要做人脸识别？
多学科领域的挑战性难题
模式识别：最典型、最困难的模式识别问题 人工智能：人类智能的基本体现 计算机视觉：实现人眼的功能 下一代人机交互
让计算机不再“熟视无睹” 让计算机具有人类的情感
广泛的应用前景… 人脸识别相比其他生物特征识别的优势…
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
THANK
YOU
SUCCESS
2019/4/21
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。
特征提取要解决的关键问题。
1.在人脸识别中存在的高维、非线性、 小样本问题。 2. 如何有效地利用原图像数据。
人脸识别中特征提取的困难
特征提取的主要困难
(1) 外貌、表情、肤色等的不同，使人脸具有模式可变 性 (2) 光照条件变化的影响，曝光及外在光源等引起的图 像亮度、对比度的不同 (3) 眼镜、头发、饰物和其它外部物体等引起面部图像 的部分遮挡 (4)人脸与摄像头之间的相对运动引起人脸姿态的多样 性 (5)复杂背景对人脸目标的干扰
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Processing Flow
Face Recognition
甘显豪 张向裕 孙吉刚 劳建成 范 超
Contents
Face Recognition Processing Flow Fundamentals
Application
step1 step2 step3
What is Face Recognition
n An advance biometric identification technique
Fundamentals
step 1 ) face detection
In this step, the system will check is input image a face or not?
face detection is a computer technology that identifies human faces in digital images. It detects human faces which might then be used for recognizing a particular face. This technology is being used in a variety of applications nowadays.
Application
Face Recognition Access Control System
Face Recognition access control system is called FaceGate, 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.
Fundamentals
step 3 ) recognization process
After step2, the extracted feature of the input face is matched against those faces in the database; just like this pictuer, it outputs the result when a match is found.
Face recognition-based systems in these applications can achieve high accuracy without much cooperation from the users.
写在最后
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
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
You Know, The More Powerful You Will Be
结束语
感谢聆听
不足之处请大家批评指导
Please Criticize And Guide The Shortcomings
讲师：XXXXXX XX年XX月XX日
by Alibaba’s finance arm, Ant Financial.
Application
Find My Face---a tagging suggestion tool for its Google+ social network.
Find My Face scans users' and their friends' photos for recognizable faces, and suggests nametags for the faces by matching them with users' pro and other tagged photos on the social network.
Fundamentals
step 2 ) feature extraction for trainesame 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.