人脸识别技术(PPT46页)
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人脸识别技术介绍课件
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
• 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-
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
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
-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）
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
人脸识别技术ppt课件
整理课件
8
难点五
研究面向三维人脸模型的分类与匹配技术也是一 个值得思考的问题。
整理课件
9
三维人脸深度图像前景展望：
首先，在三维人脸深度图像的预处理上，通过改进预处 理算法，可以运用ICP等配准算法，使得三维人脸在深 度图像中的成像对齐，归一化，更有利于下面特征提取 工作的进行。
其次，在三维人脸深度图像的特征提取上，还可以采用 改进的LPP算法提取人脸特征，例如带有参数的扩展 LPP算法以及正交LPP算法，在三维人脸的深度图像上 进行实验。
三维人脸识别可以克服或减轻这些因素的影响,因 而受到越来越多的重视。
整理课件
3
三维图像处理
三维人脸识别不同于二维人脸识别的关键在于所采 用的数据不同，其所具有的优势也来源于此： 1. 采集获得的脸部三维形状数据可看作是不随光照、 视图的变化而变化，且化妆等附属物对图像影响很 大而对三维数据影响不明显．因而，三维人脸识别 被认为具有光照不变、姿态不变的特性。 2. 三维数据具有显式的空间形状表征，因此在信息量 上比二维图像丰富
最后，基于三维人脸模型的特征提取方法有很多种，有 基于三维人脸模型局部特征的，还有基于三维人脸模型 整体特征的。每种特征提取方法都有其优缺点，如何充 分利用各种三维人脸的特征，将其有效的综合和组合， 是今后的一个探索方向。
整理课件
10
人脸识别技术
整理课件
1
局限性
影响人脸识别技术发展的主要因素： I. 光照
光线的强弱和光的方向是影响人脸识别的一个重要的 因素，也是比较难以攻克的科学难题。比如在使用笔记 本时，不同光线和位置情况会极大地影响具体的识别效 果。
II.表情
同一个人不同的表情对应的人脸识别效果也是不同的
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。
人脸识别与身份认证技术培训ppt
详细描述
人脸识别技术通过使用摄像头等设备采集个体的人脸图像， 然后利用算法提取出人脸特征，最后将提取出的特征与预先 存储的特征数据进行比对，以实现身份的识别或验证。
人脸识别技术的发展历程
总结词
人脸识别技术经历了从简单图像处理到深度学习算法的演变，不断提高准确率 和可靠性。
详细描述
早期的人脸识别技术主要基于简单的图像处理和特征提取方法，随着计算机视 觉和人工智能技术的不断发展，深度学习算法在人脸识别领域的应用逐渐成为 主流，大大提高了人脸识别的准确率和可靠性。
人脸识别与身份 认证技术培训
汇报人：可编辑 2023-12-24
目录
• 人脸识别技术简介 • 人脸识别技术原理 • 身份认证技术概述 • 人脸识别技术在身份认证中的应
用 • 人脸识别技术的挑战与未来发展 • 实践操作与案例分析
01
人脸识别技术简介
人脸识别技术的定义
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身份 识别方法，通过采集和比对人脸特征信息来确认个体身份。
在发展人脸识别技术的同时，应充分考虑隐私保护和伦理问题，制 定相应的规范和标准。
06
实践操作与案例分析
人脸识别系统的安装与配置
硬件设备选择
根据实际需求选择合适的人脸识 别硬件设备，如摄像头、采集器
等。
软件安装与配置
安装人脸识别软件，并进行相应 的配置，包括系统参数、网络设
置等。
数据采集与训练
采集并训练人脸数据，建立人脸 识别数据库，以提高识别准确率
02
人脸识别技术原理
人脸检测与定位
检测
通过图像处理技术，在输入的图 像中检测出人脸的位置和大小。
定位
人脸识别技术通过使用摄像头等设备采集个体的人脸图像， 然后利用算法提取出人脸特征，最后将提取出的特征与预先 存储的特征数据进行比对，以实现身份的识别或验证。
人脸识别技术的发展历程
总结词
人脸识别技术经历了从简单图像处理到深度学习算法的演变，不断提高准确率 和可靠性。
详细描述
早期的人脸识别技术主要基于简单的图像处理和特征提取方法，随着计算机视 觉和人工智能技术的不断发展，深度学习算法在人脸识别领域的应用逐渐成为 主流，大大提高了人脸识别的准确率和可靠性。
人脸识别与身份 认证技术培训
汇报人：可编辑 2023-12-24
目录
• 人脸识别技术简介 • 人脸识别技术原理 • 身份认证技术概述 • 人脸识别技术在身份认证中的应
用 • 人脸识别技术的挑战与未来发展 • 实践操作与案例分析
01
人脸识别技术简介
人脸识别技术的定义
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身份 识别方法，通过采集和比对人脸特征信息来确认个体身份。
在发展人脸识别技术的同时，应充分考虑隐私保护和伦理问题，制 定相应的规范和标准。
06
实践操作与案例分析
人脸识别系统的安装与配置
硬件设备选择
根据实际需求选择合适的人脸识 别硬件设备，如摄像头、采集器
等。
软件安装与配置
安装人脸识别软件，并进行相应 的配置，包括系统参数、网络设
置等。
数据采集与训练
采集并训练人脸数据，建立人脸 识别数据库，以提高识别准确率
02
人脸识别技术原理
人脸检测与定位
检测
通过图像处理技术，在输入的图 像中检测出人脸的位置和大小。
定位
人脸识别技术(PPT46页)
是实际应用的一个重要方向。
人脸区域的标准化
▪ 对图像进行缩小和放大变换，得到统一大小的标准图像，
即保证了人脸大小的一致性，体现了人脸在图像平面内的 尺度不变性。
▪ 根据人脸的左右对称性，进行图像自动裁剪，使得人脸位
置在裁剪后图像的中部，提现了人脸在图像平面内的平移 不变性。
部分关键技术的效果
人脸检测 人身检测
基于人物的 人脸识别软件
面向业务用户 - 可视化界面 - 相似人物查询 - 历史查询回顾
可视化界面设计模式 1) 信息浏览方式 2) 趋势分析 3) 钻取、切片、导航 4) 交互式分析 5) …
图像特征数据库的模型
查询界面
预览界面
删除界面
……
管 理 层
通过一定的方式在特征层上建立各种管理操作
特
征 层
软件功能详述
▪ 特征库管理
❖ 编辑特征数据集
对选中的人物特征数据集进行编辑，调整名字、图像等。
❖ 特征数据入库
选择一个目录，将目录下的文件转换成特征数据，导入指定数据集
❖ 特征数据集预览
在软件右侧，预览选中的特征数据集中的图像。
❖ 特征数据预览
在软件左下角预览选中图像的原始信息和特征信息。
软件功能详述
中的人脸位置、大小。
▪ 涉及到矩形特征提取、机器学习、特征分类器、并行计算
等算法。
尺度不变特征提取算法
▪ 获取图像的局部特征，然后再逐个匹配，比较复杂，耗时
较长，但相对稳定。
▪ 同时能处理亮度、平移、旋转、尺度的变化，利用特征点
来提取特征描述符，最后在特征描述符之间寻找匹配。
▪ 对于光线、噪声、轻微视角改变的容忍度也相当高。 ▪ 与并行计算相结合，进行特征提取加速、特征比对加速，
人脸区域的标准化
▪ 对图像进行缩小和放大变换，得到统一大小的标准图像，
即保证了人脸大小的一致性，体现了人脸在图像平面内的 尺度不变性。
▪ 根据人脸的左右对称性，进行图像自动裁剪，使得人脸位
置在裁剪后图像的中部，提现了人脸在图像平面内的平移 不变性。
部分关键技术的效果
人脸检测 人身检测
基于人物的 人脸识别软件
面向业务用户 - 可视化界面 - 相似人物查询 - 历史查询回顾
可视化界面设计模式 1) 信息浏览方式 2) 趋势分析 3) 钻取、切片、导航 4) 交互式分析 5) …
图像特征数据库的模型
查询界面
预览界面
删除界面
……
管 理 层
通过一定的方式在特征层上建立各种管理操作
特
征 层
软件功能详述
▪ 特征库管理
❖ 编辑特征数据集
对选中的人物特征数据集进行编辑，调整名字、图像等。
❖ 特征数据入库
选择一个目录，将目录下的文件转换成特征数据，导入指定数据集
❖ 特征数据集预览
在软件右侧，预览选中的特征数据集中的图像。
❖ 特征数据预览
在软件左下角预览选中图像的原始信息和特征信息。
软件功能详述
中的人脸位置、大小。
▪ 涉及到矩形特征提取、机器学习、特征分类器、并行计算
等算法。
尺度不变特征提取算法
▪ 获取图像的局部特征，然后再逐个匹配，比较复杂，耗时
较长，但相对稳定。
▪ 同时能处理亮度、平移、旋转、尺度的变化，利用特征点
来提取特征描述符，最后在特征描述符之间寻找匹配。
▪ 对于光线、噪声、轻微视角改变的容忍度也相当高。 ▪ 与并行计算相结合，进行特征提取加速、特征比对加速，
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。
-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。
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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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▪ (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) …
背面图片
其它图片
……
片
目录
▪ 项目概述 ▪ 系统概述 ▪ 关键技术 ▪ 系统设计 ▪ 项目进展
克服图像不同程度的干扰
▪ 仿射变换、放缩、平移、旋转
克服图像不同程度的干扰
▪ 模糊、光照，截取
克服图像不同程度的干扰
▪ 色偏、雾化
人脸检测算法
▪ 人脸检测是指对于任意一幅给定的图像，采用一定的策略
量图片、比对结果、日志记录等的有效管理。 ❖ 海量人物特征的数据表达 ❖ 海量人物特征的高效存取 ❖ 人物特征与人脸、人身的关联 ❖ 海量图片的快速显示 ❖ 图片的缩略图表达 ❖ 特征提取并行算法 ❖ 特征比较并行算法 ❖…
目录
▪ 项目概述 ▪ 系统概述 ▪ 关键技术 ▪ 系统设计 ▪ 项目进展
基于人物的人脸识别的流程图
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。
人脸识别的需求
▪ 对身份鉴别的需求
❖ 重要场所门禁 ❖ 犯罪嫌疑人身份确认 ❖ 在逃人员通缉 ❖ 重点场所布控（出入境） ❖ 特殊人群身份确认 ❖ 户籍管理 ❖ 网络照片的监控 ❖ ……
对其进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果是则返回一 脸的位置、大小。
▪ 一般来说，对包含人脸的图像，许多矩形区域，都能在一
定程度上表示出人脸的某些特征。比如表示眼睛区域的颜 色比脸颊区域的颜色深，表示鼻梁两侧比鼻梁的颜色要深 。同样，其他目标，如眼睛等，也可以用一些矩形区域特 征来表示。
▪ 将这些特征提取出来，加以分类检测，就能够检测出图像
人脸特征 数据库
人身特征 数据库
缩略图 数据库
预处理日志 数据库
数据集 分割
图像分割的 数据
原始图像的 数据
……
从预处理层抽取，通过一定的数据结构合并到特征层
预
处 理
色偏处理
人脸检测
人身检测
人脸特征 提取
人身特征 提取
图像分割
特征训练
……
层
从原始图片直接抽取到数据预处理层
原
始 图
单人脸图片 单人身图片 多人脸图片 多人身图片 半人身图片
如何快速提取海量人物特征；一部分是如何将当前人物特征与 海量人物特征比较。 ❖ 多核CPU并行计算 ❖ 多任务分配与管理 ❖ 硬件资源监控 ❖ 文件加载缓冲 ❖ 特征提取并行算法 ❖ 特征比较并行算法 ❖…
我们的目标--基于人物的人脸识别
▪ (6) 海量图片、人物特征的管理。主要是对海量人物特征、海
基于人物的 人脸识别软件
面向业务用户 - 可视化界面 - 相似人物查询 - 历史查询回顾
可视化界面设计模式 1) 信息浏览方式 2) 趋势分析 3) 钻取、切片、导航 4) 交互式分析 5) …
图像特征数据库的模型
查询界面
预览界面
删除界面
பைடு நூலகம்
……
管 理 层
通过一定的方式在特征层上建立各种管理操作
特
征 层
中的人脸位置、大小。
▪ 涉及到矩形特征提取、机器学习、特征分类器、并行计算
等算法。
尺度不变特征提取算法
▪ 获取图像的局部特征，然后再逐个匹配，比较复杂，耗时
较长，但相对稳定。
▪ 同时能处理亮度、平移、旋转、尺度的变化，利用特征点
来提取特征描述符，最后在特征描述符之间寻找匹配。
▪ 对于光线、噪声、轻微视角改变的容忍度也相当高。 ▪ 与并行计算相结合，进行特征提取加速、特征比对加速，
我们的目标--基于人物的人脸识别
▪ 目标：用户拍到的人脸图片、人身图片传输到计算机，利
用基于人物的人脸识别软件进行分析，与数据库中的人物 特征进行比对，寻找相似度高的图片。
▪ (1) 首先建立人脸的图像数据库。即将含有人脸的图像文件收
集起来，分割出能代表人物特征的人脸或人身部分，并将这些 部分提取人物特征，编码贮存起来。
▪ 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。
人脸识别的自动化
▪ 利用计算机来实现人脸识别，就是利用计算机算法，自动
❖ 人脸特征提取 ❖ 人身特征提取 ❖ 海量图像文件处理 ❖ 特征文件高效存储 ❖ 特征文件高效读取 ❖ 特征文件有效管理 ❖ ……
我们的目标--基于人物的人脸识别
▪ (2) 处理当前的图像。将当前的图像进行处理，分割出能代表
人物特征的人脸或人身部分，并将这些部分提取人物特征。 ❖ 人脸特征提取 ❖ 人身特征提取 ❖ 特征数据的内存表示
、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) …
背面图片
其它图片
……
片
目录
▪ 项目概述 ▪ 系统概述 ▪ 关键技术 ▪ 系统设计 ▪ 项目进展
克服图像不同程度的干扰
▪ 仿射变换、放缩、平移、旋转
克服图像不同程度的干扰
▪ 模糊、光照，截取
克服图像不同程度的干扰
▪ 色偏、雾化
人脸检测算法
▪ 人脸检测是指对于任意一幅给定的图像，采用一定的策略
量图片、比对结果、日志记录等的有效管理。 ❖ 海量人物特征的数据表达 ❖ 海量人物特征的高效存取 ❖ 人物特征与人脸、人身的关联 ❖ 海量图片的快速显示 ❖ 图片的缩略图表达 ❖ 特征提取并行算法 ❖ 特征比较并行算法 ❖…
目录
▪ 项目概述 ▪ 系统概述 ▪ 关键技术 ▪ 系统设计 ▪ 项目进展
基于人物的人脸识别的流程图
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。
人脸识别的需求
▪ 对身份鉴别的需求
❖ 重要场所门禁 ❖ 犯罪嫌疑人身份确认 ❖ 在逃人员通缉 ❖ 重点场所布控（出入境） ❖ 特殊人群身份确认 ❖ 户籍管理 ❖ 网络照片的监控 ❖ ……
对其进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果是则返回一 脸的位置、大小。
▪ 一般来说，对包含人脸的图像，许多矩形区域，都能在一
定程度上表示出人脸的某些特征。比如表示眼睛区域的颜 色比脸颊区域的颜色深，表示鼻梁两侧比鼻梁的颜色要深 。同样，其他目标，如眼睛等，也可以用一些矩形区域特 征来表示。
▪ 将这些特征提取出来，加以分类检测，就能够检测出图像
人脸特征 数据库
人身特征 数据库
缩略图 数据库
预处理日志 数据库
数据集 分割
图像分割的 数据
原始图像的 数据
……
从预处理层抽取，通过一定的数据结构合并到特征层
预
处 理
色偏处理
人脸检测
人身检测
人脸特征 提取
人身特征 提取
图像分割
特征训练
……
层
从原始图片直接抽取到数据预处理层
原
始 图
单人脸图片 单人身图片 多人脸图片 多人身图片 半人身图片
如何快速提取海量人物特征；一部分是如何将当前人物特征与 海量人物特征比较。 ❖ 多核CPU并行计算 ❖ 多任务分配与管理 ❖ 硬件资源监控 ❖ 文件加载缓冲 ❖ 特征提取并行算法 ❖ 特征比较并行算法 ❖…
我们的目标--基于人物的人脸识别
▪ (6) 海量图片、人物特征的管理。主要是对海量人物特征、海
基于人物的 人脸识别软件
面向业务用户 - 可视化界面 - 相似人物查询 - 历史查询回顾
可视化界面设计模式 1) 信息浏览方式 2) 趋势分析 3) 钻取、切片、导航 4) 交互式分析 5) …
图像特征数据库的模型
查询界面
预览界面
删除界面
பைடு நூலகம்
……
管 理 层
通过一定的方式在特征层上建立各种管理操作
特
征 层
中的人脸位置、大小。
▪ 涉及到矩形特征提取、机器学习、特征分类器、并行计算
等算法。
尺度不变特征提取算法
▪ 获取图像的局部特征，然后再逐个匹配，比较复杂，耗时
较长，但相对稳定。
▪ 同时能处理亮度、平移、旋转、尺度的变化，利用特征点
来提取特征描述符，最后在特征描述符之间寻找匹配。
▪ 对于光线、噪声、轻微视角改变的容忍度也相当高。 ▪ 与并行计算相结合，进行特征提取加速、特征比对加速，
我们的目标--基于人物的人脸识别
▪ 目标：用户拍到的人脸图片、人身图片传输到计算机，利
用基于人物的人脸识别软件进行分析，与数据库中的人物 特征进行比对，寻找相似度高的图片。
▪ (1) 首先建立人脸的图像数据库。即将含有人脸的图像文件收
集起来，分割出能代表人物特征的人脸或人身部分，并将这些 部分提取人物特征，编码贮存起来。
▪ 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。
人脸识别的自动化
▪ 利用计算机来实现人脸识别，就是利用计算机算法，自动
❖ 人脸特征提取 ❖ 人身特征提取 ❖ 海量图像文件处理 ❖ 特征文件高效存储 ❖ 特征文件高效读取 ❖ 特征文件有效管理 ❖ ……
我们的目标--基于人物的人脸识别
▪ (2) 处理当前的图像。将当前的图像进行处理，分割出能代表
人物特征的人脸或人身部分，并将这些部分提取人物特征。 ❖ 人脸特征提取 ❖ 人身特征提取 ❖ 特征数据的内存表示