人脸识别技术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。
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
人脸识别技术与生物特征识别培训ppt
算法优化
硬件升级
持续优化人脸识别算法，提高识别速 度和准确率。
升级硬件设备，提高人脸识别系统的 处理能力和响应速度。
数据训练
使用大规模、多样化的数据集进行训 练，提高人脸识别模型的泛化能力。
05
培训内容与实践
人脸识别技术基础培训
人脸识别技术原理
详细介绍人脸识别技术的原理、算法和实现过程，包括特征提取 、比对和识别等关键技术。
分类
按照所利用的特征类型，生物特征识 别技术可分为基于生理特征和基于行 为特征的识别技术。常见生物特征识来自技术介绍0102
03
04
指纹识别
利用指纹的唯一性和稳定性进 行身份鉴别。
虹膜识别
通过分析眼睛的虹膜纹理进行 身份鉴别。
视网膜识别
通过分析眼睛的视网膜结构进 行身份鉴别。
面部识别
通过分析人的面部特征进行身 份鉴别。
人脸识别技术与生物 特征识别培训
汇报人：可编辑
xx年xx月xx日
• 人脸识别技术概述 • 人脸识别的关键技术 • 生物特征识别技术介绍 • 人脸识别技术的挑战与解决方案 • 培训内容与实践 • 总结与展望
目录
01
人脸识别技术概述
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生物特征识 别技术，通过计算机图像处理和人工 智能算法，自动识别和验证个人身份 的技术。
个人隐私。
THANKS
感谢观看
比对
将提取出的特征与数据库中的特征进行比对，以实现人脸的识别或验证。
深度学习在人脸识别中的应用
深度学习模型
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）被广泛应用于人脸识 别，能够自动提取高层次的特征表示。
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
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。
[课件]数字图像处理--人脸识别PPT
![[课件]数字图像处理--人脸识别PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/128dbd810029bd64783e2c87.png)
人脸检测与定位、人脸图像 预处理、人脸特征提取、分类识别等
2.0 人脸识别过程
人脸识别过程需要完成以下几方面的工作：
人脸检测：从各种场景中检测出人脸的存在，并从 场景中准确分离出人脸区域；
预处理：校正人脸尺度、光照以及旋转等方面的变 化，得到规范化的人脸图像；
算代价更低、实用性更强的人脸识别系统。但是由于各种客观条件
的限制，目前尚没有一种方法可以兼有上述所有性能。 影响人脸识别系统性能的客观因素有很多，也很复杂，主要是
以下这些：
①光照条件：光照条件的影响主要体现在实际条件下光照强度的未 知变化以及光照不均匀对成像带来的影响，这可以直接体现在图像
的灰度值上。人们解决光照影响的方法主要有获取实时光照参数、
对图像做光照补偿和灰度预处理等。获取实时光照参数以及进行光 照补偿这两种方法都比较复杂，因此大量应用并不现实。
3.0 人脸识别技术难点
②人脸姿态和表情：因为实时人脸识别需要在非接触非告知的条件下获取
被测人脸图像，因此，被测人脸姿态和表情都是无法控制的因素，这给人 脸识别带来了极大的挑战。人脸姿态反映的是头部姿势，包括头的俯仰、 摇摆以及旋转等动作引起的变化，因此，头部姿态势必引起许多关键信息 被遮挡。人脸表情则比姿态更难以控制，人的面部表情千变万化，并且不 同器官表情的变化相对独立，很难用准确的模型去描述其变化规律。通常 解决这类问题的方法有姿态补偿、姿态和表情估计等。
主成分分析简介
• Principal Component Analysis（PCA） • 主成分分析(Principal Component Analysis, 简称PCA)是一种常用的基于 变量协方差矩阵对信息进行处理、压 缩和抽提的有效方法。
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。
-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。
人脸识别方案-PPT
3-3. 说明
▌大小
150.5
132.9
1P4age 14
▌接口
LED (电源) LED (状态)
重启开关
交流电接口
GPIO
10
I初始化开关 (门禁控制等)
3.
25
三个方向
48 .1
1)工作台安装 2)Wal墙壁安装
3)天花安装
以太网 POE
无线USB模块
3-4 解决方案类型
▌基于人脸识别数据库的容量解决方案
34
• ▌高于第二名10倍的准确率
0.035
• ▌祺麒: 30/10,000
0.03
26 27
• ▌其它: 225/10,000
0.025
22.5
• ▌最大的减少系统校验负荷
0.02 0.015
• ▌祺提麒 高效率
Cognitec Sagem L1
• ▌To更sh多iba相匹配的参数
• ▌更少的错误
访问地址[URL] IP address:8080 (ex.192.168.2.100:8080)
基于WEB 的访问
1P2age 12
3-2. 详述
▌硬件/说明
CB Scheme CE marking CISPR22-B
RoHs
UL CCC FCC (15) WEEE
1P3age 13
▌软件说明 ▌认证
[带后台]
超过 3,000条
超过 3,000条
超过 3,000条
*邮件告警, SMTP 服务器和邮件服 务器是必须提供的。
P17age 33
4-2. 产品类型 [带后台]
▌设备 + 后台服务器型
IP 摄像头
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
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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
整理课件
4
难点一
如何自动地对原始三维人脸数据进行处理以得到 仅包含脸部主要区域、质量较好的数据是一个待 解决的问题。
整理课件
5
难点二
如何为三维数据确定一个统一的姿态也是一个问 题。
整理课件
6
难点三
表情问题是三维人脸识别的重大困难，也是当前 三维人脸识别领域的研究热点。
整理课件
7
难点四
构造一种三维数据规整的表征方法，也是三维人 脸处理与识别中的核心问题。
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
整理课件
2
如何克服这些局限性？整源自课件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。
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
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
整理课件
4
难点一
如何自动地对原始三维人脸数据进行处理以得到 仅包含脸部主要区域、质量较好的数据是一个待 解决的问题。
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5
难点二
如何为三维数据确定一个统一的姿态也是一个问 题。
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6
难点三
表情问题是三维人脸识别的重大困难，也是当前 三维人脸识别领域的研究热点。
整理课件
7
难点四
构造一种三维数据规整的表征方法，也是三维人 脸处理与识别中的核心问题。
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
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2
如何克服这些局限性？整源自课件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。
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
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