人脸图像质量评价ppt课件
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人脸识别幻灯片讲义
将人脸识别这一多类问题转化为判断每一对 图像为类内 (同一个人 )还是类间 (不同人 )图像 的两类问题 。 利用局部特征而非全局特征进行识别 。 利用boosting的方法挑选出局部特征并构造 分离器。 分类器采用 cascade结构来解决类间样本过 多，无法一次全部参与训练的问题。
v v
v
相似度函数
v 基于贝叶斯区分特征的方法等
Alignment 的主流方法是ASM(Active Shape Models)
人脸识别的研究历史及现状
方法 几何特征 优点 比较直观 缺点 特征点的定位准确度要求 高 ，计算量大 计 算 量 大 ，对环境变化的 适应性较差 要 求 对 齐 准 确 度 高， 成像 条件不能有较大变化 对单训练样本集合无法计 算类内扩散矩阵 要求对齐准确度高 计算量大 网 络 结 构 、参数调整比较 复 杂；
题
纲
模板匹配 主成分分析 线性判别分 析 局部特征分 析 弹性模板匹 配 神经网络
成像条件不变的情况下效 果较好 方 便、易于实现 利 用 了 类 别 信 息， 效果较 好 ，尤适用于多训练样本 将局部与整体特征结合， 已在实际中应用 效果较好 ，能适应一定程 度的光线和角度变化 学习能力较强
１． 人脸识别简介 ２． 研究目的与系统框架 ２． 研究目的与系统框架 ３． 基于 基于ＡｄａＢｏｏｓｔ ＡｄａＢｏｏｓｔ的实时人脸检测 的实时人脸检测 ４． 基于弹性模板匹配的特征点定位 ５． 基于 ５． 基于Ｂｏｏｓｔｅｄ Ｌｏｃａｌ Ｆｅａｔｕｒｅｓ Ｂｏｏｓｔｅｄ Ｌｏｃａｌ Ｆｅａｔｕｒｅｓ人脸识别 人脸识别 ６． 基于三维可形变模型的人脸识别 ６． 基于三维可形变模型的人脸识别 ７． 已完成的工作和以后的工作 ７． 已完成的工作和以后的工作
人脸图像质量评价
求出归一化后的脸部矩形中心坐标（x,y)到人脸图 像中心的距离d。
2.
3.
归一化准则：使人脸图像中心到其对角点的距离为 1。
4.
计算人脸大小评价系数 λ2=1-d
（3）人脸角度评价算法
输入双眼坐标（x1,y1）和（x2,y2） 根据双眼坐标求出眼睛的倾斜角度θ
1. 2.
3.
计算人脸大小评价系数λ3
人脸图像质量标准——ISO/IEC 19794-5
不同质量图像示例
影响人脸图像质量的三个主要因素
模糊 (out of focus) 非正面图像 (non-frontal posture)
???
侧面照明 (side lighting)
符合ISO/IEC 19794-5标准的标准人脸图像
人脸图像质量评价算法介绍 ——多指标评价法[1]
（6）图像清晰度评价算法
1. 2.
输入图像序列 用sobel算子分别求出0，45，90，135度方向的 边缘图像
3. 4. 5. 6.
求图像的
合成边缘强度
求合成边缘图像的平均图像 分别求 和 的平均值 和
计算图像清晰度评价系数
（7）评价指标综合
1. 2.
若λ1=0，则score=0。 若λ1≠0，则
人脸图像质量评价算法介绍 ——多指标评价法[1]
优点： 在传统质量评价指标上，结合人脸特征信息进 行综合评价，基本上符合人眼视觉系统(HVS)感 受，有不错的准确率和正确率，工程应用广泛， 有很多变形运用 缺点： 各评价指标的权重系统难以确定，须在大数据 库中进行调整
人脸图像质量评价算法介绍 ——人脸对称法[2，3]
score=w1*λ1+w2*λ2+w3*λ3+w4*λ4+w5*λ5+w6* λ6
2.
3.
归一化准则：使人脸图像中心到其对角点的距离为 1。
4.
计算人脸大小评价系数 λ2=1-d
（3）人脸角度评价算法
输入双眼坐标（x1,y1）和（x2,y2） 根据双眼坐标求出眼睛的倾斜角度θ
1. 2.
3.
计算人脸大小评价系数λ3
人脸图像质量标准——ISO/IEC 19794-5
不同质量图像示例
影响人脸图像质量的三个主要因素
模糊 (out of focus) 非正面图像 (non-frontal posture)
???
侧面照明 (side lighting)
符合ISO/IEC 19794-5标准的标准人脸图像
人脸图像质量评价算法介绍 ——多指标评价法[1]
（6）图像清晰度评价算法
1. 2.
输入图像序列 用sobel算子分别求出0，45，90，135度方向的 边缘图像
3. 4. 5. 6.
求图像的
合成边缘强度
求合成边缘图像的平均图像 分别求 和 的平均值 和
计算图像清晰度评价系数
（7）评价指标综合
1. 2.
若λ1=0，则score=0。 若λ1≠0，则
人脸图像质量评价算法介绍 ——多指标评价法[1]
优点： 在传统质量评价指标上，结合人脸特征信息进 行综合评价，基本上符合人眼视觉系统(HVS)感 受，有不错的准确率和正确率，工程应用广泛， 有很多变形运用 缺点： 各评价指标的权重系统难以确定，须在大数据 库中进行调整
人脸图像质量评价算法介绍 ——人脸对称法[2，3]
score=w1*λ1+w2*λ2+w3*λ3+w4*λ4+w5*λ5+w6* λ6
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。
人脸识别授课课件
7
人脸识别的意义
Bill Gates: 以人类生物特 征进行身份验证的生物 识别技术，在今后数年 内将成为IT产业最为重 要的技术革命
人脸识别的军事应用
导弹基地、军火库房等要地的门禁或通道控制 核能设施等重要军事装备的启动控制 中国人民银行规定所有的金库安防监控系统都要有人脸识别 功能
9
研究现状
这对最大化类间差异（即不同人之间的差异）并最小化类内差异 （即同一人的不同图像间的差异）很有效
用PCA将2维数据降到1维的例子，绿色点表示二维 数据，PCA的目标就是找到这样一条直线，使得所 有点在这条直线上的投影点之间的平均距离最大。 也就是最大化地保留了原数据的差异性
本征脸方法
直接计算C 的本征值和本征向量是困难的，可以通过
➢ 国内众多大学和研究所都有人员从事人脸及人脸表情识 别的研究
人脸识别的关键问题
1.人脸面部形态（面型、眼睛、鼻子） 2.人脸识别中的视觉特征 （早期MARR理论框架3个层次计算理论、算法、实现机制； 现多层次） 3人脸识别中的光照问题 4.人脸识别中的姿态问题
人脸识别的过程
人脸识别的过程
登记过程 识别过程
总结与展望
人脸自动识别技术已取得了巨大的成就，随着科技的发展， 在实际应用中仍然面临困难，不仅要达到准确、快速的检 测并分割出人脸部分，而且要有效的变化补偿、特征描述、 准确的分类的效果。
下一个大师在哪里？
2 基于相关匹配的方法
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。
第四节头面部和颈部评估共72页PPT资料
2、触诊 （单手、双手法） 注意其大小、硬度、光滑，有无结节，压痛
，两侧是否对称，有无细震颤。
人民卫生出版社
二、颈部评估
甲状腺触诊
双手触诊
单手触诊
人民卫生出版社
二、颈部评估
甲状腺肿大可分为三度 一度：不能看出肿大胆能触及。 二度：能看到肿大又能触及，但在胸锁乳突肌
以内。 三度：超过胸锁乳突肌。
二度
4.口
1）口唇
一、头面部评估
人民卫生出版社
一、头面部评估
口唇深红：急性发热性疾病
人民卫生出版社
一、头面部评估
发绀：心肺功能不全
人民卫生出版社
一、头面部评估
单纯疱疹：肺炎、感冒、流行性脑脊髓膜炎、疟疾等
人民卫生出版社
一、头面部评估
干燥并有皲裂：重度脱水患者
人民卫生出版社
一、头面部评估
口角糜烂：核黄素缺乏
人民卫生出版社
一、头面部评估
（2）眼睑
眼睑下垂
单侧：动眼神经损伤 双侧：重症肌无力等
眼睑异常
眼睑水肿：肾炎、肝炎、贫血、营养不良、血管神经性水肿等 眼睑内翻：沙眼所致瘢痕形成，造成睑缘内翻
眼睑闭合障碍
眼睑闭合障碍：面神经麻痹 眼睑闭合障碍：甲状腺功能亢进症
人民卫生出版社
一、头面部评估
（3）结膜(conjunctiva)
严重的主动脉瓣关闭不全： 点头运动。 3. 颜面
肢端肥大症：下颌增大向前凸、两颧和眉弓高高凸起、 口唇增厚。 流行性腮腺炎：两侧腮腺肿大致颜面增宽、双侧耳垂 被托起。
人民卫生出版社
一、头面部评估 （三）头部器官 1.眼 （1）眉毛：眉毛特别稀少或脱落，见于麻风
病；外1/3部分的眉毛过于稀疏或 脱落，见于黏液性水肿和脑垂体前 叶功能减退症。
，两侧是否对称，有无细震颤。
人民卫生出版社
二、颈部评估
甲状腺触诊
双手触诊
单手触诊
人民卫生出版社
二、颈部评估
甲状腺肿大可分为三度 一度：不能看出肿大胆能触及。 二度：能看到肿大又能触及，但在胸锁乳突肌
以内。 三度：超过胸锁乳突肌。
二度
4.口
1）口唇
一、头面部评估
人民卫生出版社
一、头面部评估
口唇深红：急性发热性疾病
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一、头面部评估
发绀：心肺功能不全
人民卫生出版社
一、头面部评估
单纯疱疹：肺炎、感冒、流行性脑脊髓膜炎、疟疾等
人民卫生出版社
一、头面部评估
干燥并有皲裂：重度脱水患者
人民卫生出版社
一、头面部评估
口角糜烂：核黄素缺乏
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一、头面部评估
（2）眼睑
眼睑下垂
单侧：动眼神经损伤 双侧：重症肌无力等
眼睑异常
眼睑水肿：肾炎、肝炎、贫血、营养不良、血管神经性水肿等 眼睑内翻：沙眼所致瘢痕形成，造成睑缘内翻
眼睑闭合障碍
眼睑闭合障碍：面神经麻痹 眼睑闭合障碍：甲状腺功能亢进症
人民卫生出版社
一、头面部评估
（3）结膜(conjunctiva)
严重的主动脉瓣关闭不全： 点头运动。 3. 颜面
肢端肥大症：下颌增大向前凸、两颧和眉弓高高凸起、 口唇增厚。 流行性腮腺炎：两侧腮腺肿大致颜面增宽、双侧耳垂 被托起。
人民卫生出版社
一、头面部评估 （三）头部器官 1.眼 （1）眉毛：眉毛特别稀少或脱落，见于麻风
病；外1/3部分的眉毛过于稀疏或 脱落，见于黏液性水肿和脑垂体前 叶功能减退症。
人脸识别与图像处理技术实践培训ppt与案例研究
人脸识别技术的应用场景
总结词
人脸识别技术在安全、金融、交通、 社交媒体等领域有广泛应用。
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全监控、 门禁系统、银行取款机、移动支付等 领域，同时也在社交媒体、智能相册 等个人应用场景中得到广泛应用。
02
人脸识别技术实践
人脸检测与定位
总结词
人脸检测与定位是实现人脸识别的第一步，通过算法和计算机视觉技术，自动检 测图像中的人脸位置。
人脸识别与图像处理技术 实践培训ppt与案例研究
汇报人：可编辑 2023-12-23
目录
CONTENTS
• 人脸识别技术概述 • 人脸识别技术实践 • 图像处理技术基础 • 图像处理技术实践 • 人脸识别与图像处理案例研究
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通过计算机 算法自动识别和验证人脸身份的 技术。
详细描述
人脸检测与定位技术利用图像处理和计算机视觉算法，在输入的图像中自动检测 出人脸的位置和大小。这一步通常涉及到一系列的图像处理技术，如滤波、边缘 检测、特征提取等，以实现快速、准确的人脸定位。
特征提取与比对
总结词
特征提取与比对是实现人脸识别的关键步骤，通过提取人脸特征并比对特征信息，实现人脸的识别或验证。
图像处理的创新应用案例
总结词
图像处理技术在医学影像诊断、卫星遥感等领域的应用
详细描述
图像处理技术被广泛应用于医学影像诊断、卫星遥感等领 域，通过图像处理技术，可以对医学影像和卫星遥感图像 进行分析和处理，提取有用的信息。
总结词
图像处理技术在游戏开发、电影制作等娱乐领域的应用
详细描述
图像处理技术也被应用于游戏开发、电影制作等娱乐领域 ，通过图像处理技术，可以创造出更加逼真和生动的游戏 和电影画面。
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”
第四章第三节头部、面部和颈部评估ppt课件
正常：头皮色白，有少许头皮屑，无充血、外伤及 疤痕等。
（三）头颅及头部运动
COMPANY LOGO
（1）头颅大小 头围测量方法：以软尺自眉间向侧方绕到颅后通
过枕骨粗隆绕头一周，记录其厘米数。 正常成人头围 ≥ 53cm。 异常表现及其临床意义
头部运动
（2）头部运动异常 头部活动受限：颈椎疾病 头部不随意颤动：震颤麻痹
❖ 评估内容 （1）瞳孔大小 （2）瞳孔对光反射 （3）集合反射及调节反射 ❖ 评估方法 视频
（1）瞳孔大小
COMPANY LOGO
❖ 正常：瞳孔两侧等大、等圆，一般室内光线下直 径约为3～4mm。
❖ 异常表现及其临床意义 瞳孔缩小：虹膜炎、有机磷农药中毒、毒蕈中
毒、吗啡及氯丙嗪等。
瞳孔扩大：视神经萎缩、青光眼、阿托品药物反 应等。
COMPANY LOGO
小颅（microcephalia）
COMPANY LOGO
❖ 小颅：头围小于正常平均值，是囟门闭合过早 所致，多伴有智力障碍。
方颅（squared skull）
❖ 前额左右突出，头顶平坦呈方形 ❖ 多见于：佝偻病、先天性梅毒
COMPANY LOGO
巨颅（large skull）
第四章 身体评估
第三节 头部、面部和颈部评估
主要内容
一、头部评估 二、面部评估 三、颈部评估
COMPANY LOGO
案例评析 思考与训练
一、头部评估
（一）头发 （二）头皮 （三）头颅及头部运动
COMPANY LOGO
二、面部评估
（一）眼 （二）耳 （三）鼻 （四）口
COMPANY LOGO
三、颈部评估
❖ K-F环：见于肝豆状核变性，角膜边缘出现黄 色或棕色的色素环，环的外缘比较清晰，铜 代谢障碍的结果。
（三）头颅及头部运动
COMPANY LOGO
（1）头颅大小 头围测量方法：以软尺自眉间向侧方绕到颅后通
过枕骨粗隆绕头一周，记录其厘米数。 正常成人头围 ≥ 53cm。 异常表现及其临床意义
头部运动
（2）头部运动异常 头部活动受限：颈椎疾病 头部不随意颤动：震颤麻痹
❖ 评估内容 （1）瞳孔大小 （2）瞳孔对光反射 （3）集合反射及调节反射 ❖ 评估方法 视频
（1）瞳孔大小
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❖ 正常：瞳孔两侧等大、等圆，一般室内光线下直 径约为3～4mm。
❖ 异常表现及其临床意义 瞳孔缩小：虹膜炎、有机磷农药中毒、毒蕈中
毒、吗啡及氯丙嗪等。
瞳孔扩大：视神经萎缩、青光眼、阿托品药物反 应等。
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小颅（microcephalia）
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❖ 小颅：头围小于正常平均值，是囟门闭合过早 所致，多伴有智力障碍。
方颅（squared skull）
❖ 前额左右突出，头顶平坦呈方形 ❖ 多见于：佝偻病、先天性梅毒
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巨颅（large skull）
第四章 身体评估
第三节 头部、面部和颈部评估
主要内容
一、头部评估 二、面部评估 三、颈部评估
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案例评析 思考与训练
一、头部评估
（一）头发 （二）头皮 （三）头颅及头部运动
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二、面部评估
（一）眼 （二）耳 （三）鼻 （四）口
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三、颈部评估
❖ K-F环：见于肝豆状核变性，角膜边缘出现黄 色或棕色的色素环，环的外缘比较清晰，铜 代谢障碍的结果。
人脸识别PPT课件
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。
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。
直方图均衡化拉普拉斯算子log变换伽马变换2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
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。
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。
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。
直方图均衡化拉普拉斯算子log变换伽马变换2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
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。
最新图像质量分析与评价幻灯片
计算题
一、解题要规范： 1、解设未知数 2、书写化学方程式 3、求出相应物质的相对分子质量总和 4、代入已知量、未知量 5、列出比例式 6、求解 7、… … 8、答
二、注意点：
1、综合计算题必须画框分析 2、求反应后溶质质量分数应注意：溶质来自 几方面；反应后溶液的质量=反应前所有物质 的总质量— 难溶性固体杂质质量—生成气体 质量—生成沉淀质量 3、带单位运算 4、代入化学方程式计算的必须是参加反应的 纯物质质量或反应生成的纯物质质量，若不是， 必须换算
6、填空、推断、实验、计算中出现选择题， 只要符合题意，有几个选几个。
17题：（5-8分） 实验题：流程题。
看懂流程，知道每一步操作的目的，以及每一 步添加试剂的作用。尤其要关注添加的量。 （过量、适量、足量、少量等）
18题：（10-12分） 综合题：集实验探究、推理、信息与图 像处理和计算于一体的一类题型。
控制条的类型与作用：
顶 正
① 印前的控制条
公
－ 标准色标（透射/反射）
司
－ 中性灰梯尺（透射/反射）
－ 中性灰平衡导表
－ 曝光检测多级梯尺（24～32级）
－ 自动冲洗处理控制条
② 晒版控制条
－ FOGRA PMS控制条
－ KODAK 控制条
－ UGRA 控制条
③ 打样控制条
GATF/SWOP/ IT8系列/ECM系列
（7）检查灰平衡
（8）检查印刷反差
CT＝ （Ds－Dt）/Ds×100％
（9）检查渐变状态 （10）检查曝光量 （11）检查分辨率 （12）检查最大油墨叠印量 （14）检查最佳二次色再现 （15）检查印刷压力
顶 正 公 司
顶 测控条 Control strips
《先进面部识别系统》PPT课件
精选PPT
用户选择的理由 方便、安全、价格适中 这个技术在保证安全性的同时极大的方便 了客户使用（不用记密码，不用带卡片和 钥匙），这是他价值的真正所在。 并且在十年内无可替代他的技术会出现。
4
训练集 通过摄像头 采集到的灰
度图像
结果
面部识别原理
人脸检测 Haar算法 Boosting 人脸特征 分类器
2%
15%
12.5%
11%
9%
识别精度
RR是指等记的人和比对的人为同一人时的通过率。
0FMR是指不发生误识的时候，拒识率为15%。 FMR1000000 是指误识率为1/1000000，拒识率为12.5%。 FMR100000 是指误识率为1/100000，拒识率为11% 。 FMR10000 是指误识率为1/10000，拒识率为9% 。 适用范围 可以识别平面内-30〜30度的头部图像偏转或非平面外-15〜15度的 头部旋转。 可适用不大于？？？焦耳能量的干扰。 算法同时支持intel架构、DSP架构、ARM架构等多种平台 识别速度
检出率:
1、不考虑准确度的情况下眼睛的检出率：DR=99.88％ 2、误差为5%眼睛的精确度检出率：DR(0.05)=80％ 3、误差为10%眼睛的精确度检出率： DR(0.1)=97％
眼睛检测的速度:
3ms：电脑（1.7GHz的中央处理器，128MB内存） 100ms的：嵌入式（MIPS 336MHz处理器，64MB内存）
精选PPT
6
图像预处理及标准化
人脸特征提取前的预处理及图像标准化 1、 检测人脸平面内角度偏差并旋转。（根据眼睛） 2、缩放图像到合适大小。 （根据眼睛） 3、截取151*151图像。 4、通过局部差分及局部直方图均衡等措施对图像进行标准化（标准化前后图形如下）
人脸图像质量评价基础
图4 加入质量评价系统后的人脸识别框图
对人脸图像质量评估算法而言，输入是一幅人脸图像，，输出是相应的质量分数Q(I)，质量分数可以是一个标量或者向量，例如，标量可以是最终的人脸质量分数Q(I)，向量可以
是由各个方面的质量分数组成。
4
（1）多指标评价方法【1】：
通过对图像的对比度、明亮度、清晰度和图像中人脸位置信息的多种评价指标来综合评价人脸图像质量的新方法(图1)，通过实验验证了这种方法的有效性。
一般意义上的图像质量评价主要关注：相对于原始图像，如何对一幅复原图像进行质量评价。与此不同，人脸图像质量评价是研究如何从一组几乎是同时拍摄的图像群中，通过图像质量评价，筛选较为合适的样本用于识别，这无疑会提高自动人脸识别系统的准确率。
即使样本数目有限，也可以依据质量评价结果来选用相应的图像预处理方法来提高识别率。另外，根据人脸图像的质量情况来调整分类器的阈值或其它参数能有效地降低别的实用性能。可见，在自动人脸识别系统中引入人脸图像质量评价环节是一条推动人脸识别实用化的重要途径。
人脸图像质量评价方法
1
人脸识别由于其非接触式、基本无须配合和操作隐蔽性强等优势，被认为是一种可广泛使用的生物特征识别技术，长期以来一直受到学术界和产业界的广泛关注[1-4]。然而，也正因为追求“无须配合”的实施效果，导致了人脸图像采集的随意性，图像之间差异较大、图像质量参差不齐的情况。采用低质量的人脸图像进行人脸识别，必然会导致识别准确率的下降[2, 4]。而长期以来，人脸识别的研究大都是基于预先准备好的图像质量一般较高的人脸库的，这与现实应用情况有很大的不同。因此尽管实验测试中的人脸识别准确率已经相当之高，然而在实际应用中的表现却并不尽如人意。为此，近年来有不少研究者开始着手于研究对各种不同质量人脸图像足够鲁棒的人脸识别技术，目前虽已取得了很大的进展，但离实用仍有一些差距。一方面，由于处理低质量图像而被引入的额外手段往往十分复杂，会大大增加人脸识别系统的复杂度，使得人脸识别耗费时间更长――这对于多数实际应用是不可接受的；另一方面，不受图像样本因素影响的人脸识别算法是难以获得的。因此，我们必须研究新的解决方法。
对人脸图像质量评估算法而言，输入是一幅人脸图像，，输出是相应的质量分数Q(I)，质量分数可以是一个标量或者向量，例如，标量可以是最终的人脸质量分数Q(I)，向量可以
是由各个方面的质量分数组成。
4
（1）多指标评价方法【1】：
通过对图像的对比度、明亮度、清晰度和图像中人脸位置信息的多种评价指标来综合评价人脸图像质量的新方法(图1)，通过实验验证了这种方法的有效性。
一般意义上的图像质量评价主要关注：相对于原始图像，如何对一幅复原图像进行质量评价。与此不同，人脸图像质量评价是研究如何从一组几乎是同时拍摄的图像群中，通过图像质量评价，筛选较为合适的样本用于识别，这无疑会提高自动人脸识别系统的准确率。
即使样本数目有限，也可以依据质量评价结果来选用相应的图像预处理方法来提高识别率。另外，根据人脸图像的质量情况来调整分类器的阈值或其它参数能有效地降低别的实用性能。可见，在自动人脸识别系统中引入人脸图像质量评价环节是一条推动人脸识别实用化的重要途径。
人脸图像质量评价方法
1
人脸识别由于其非接触式、基本无须配合和操作隐蔽性强等优势，被认为是一种可广泛使用的生物特征识别技术，长期以来一直受到学术界和产业界的广泛关注[1-4]。然而，也正因为追求“无须配合”的实施效果，导致了人脸图像采集的随意性，图像之间差异较大、图像质量参差不齐的情况。采用低质量的人脸图像进行人脸识别，必然会导致识别准确率的下降[2, 4]。而长期以来，人脸识别的研究大都是基于预先准备好的图像质量一般较高的人脸库的，这与现实应用情况有很大的不同。因此尽管实验测试中的人脸识别准确率已经相当之高，然而在实际应用中的表现却并不尽如人意。为此，近年来有不少研究者开始着手于研究对各种不同质量人脸图像足够鲁棒的人脸识别技术，目前虽已取得了很大的进展，但离实用仍有一些差距。一方面，由于处理低质量图像而被引入的额外手段往往十分复杂，会大大增加人脸识别系统的复杂度，使得人脸识别耗费时间更长――这对于多数实际应用是不可接受的；另一方面，不受图像样本因素影响的人脸识别算法是难以获得的。因此，我们必须研究新的解决方法。
《有特点的人脸》课件
总结词
表情识别是通过分析面部表情的变化来推断人的情感状态，具有广泛的应用前 景。
详细描述
表情识别的原理主要是基于图像处理和机器学习技术，通过对面部特征的分析 和识别，可以推断出人的情感状态。这种技术在人机交互、虚拟现实、智能机 器人等领域有着广泛的应用。
情感计算与人机交互
总结词
情感计算是人工智能领域的一个重要分支，旨在通过分析人的情感状态来提高人机交互的体验。
肤色
美洲人的肤色范围从浅白色到深棕色，也有一些美洲人拥有较深的肤 色。
眼睛形状
美洲人的眼睛形状通常为圆形或椭圆形，颜色从浅蓝色到深褐色不等 。
发型
美洲人的发型也多种多样，包括直发、卷发和波浪发等。
03
人脸的识别与技术应用
人脸识别技术原理
01
02
03
特征提取
通过算法自动提取出人脸 图像中的特征点，如眼睛 、鼻子、嘴巴等部位的形 状、大小、位置等信息。
非洲人的肤色范围从浅咖啡色 到深巧克力色，也有一些非洲 人拥有较白的肤色。
眼睛形状
非洲人的眼睛形状通常为圆形 或椭圆形，颜色从深棕色到黑 色不等。
发型
非洲人的发型也多种多样，包 括卷发、波浪发和爆炸头等。
欧洲人
01
02
03
04
面部特征
欧洲人的面部特征通常包括较 窄的骨骼结构、较窄的额头和
下颚、以及较挺的鼻子。
同的性格特点和命运走向。
例如圆脸型的人可能性格开朗、 活泼，方脸型的人可能性格坚强 、自信，而长脸型的人可能性格
内向、深沉。
脸部的肌肉结构和皮肤质地等特 征也可以透露出人的心理状态和
生活习惯。
02
不同人种的人脸特点
亚洲人
表情识别是通过分析面部表情的变化来推断人的情感状态，具有广泛的应用前 景。
详细描述
表情识别的原理主要是基于图像处理和机器学习技术，通过对面部特征的分析 和识别，可以推断出人的情感状态。这种技术在人机交互、虚拟现实、智能机 器人等领域有着广泛的应用。
情感计算与人机交互
总结词
情感计算是人工智能领域的一个重要分支，旨在通过分析人的情感状态来提高人机交互的体验。
肤色
美洲人的肤色范围从浅白色到深棕色，也有一些美洲人拥有较深的肤 色。
眼睛形状
美洲人的眼睛形状通常为圆形或椭圆形，颜色从浅蓝色到深褐色不等 。
发型
美洲人的发型也多种多样，包括直发、卷发和波浪发等。
03
人脸的识别与技术应用
人脸识别技术原理
01
02
03
特征提取
通过算法自动提取出人脸 图像中的特征点，如眼睛 、鼻子、嘴巴等部位的形 状、大小、位置等信息。
非洲人的肤色范围从浅咖啡色 到深巧克力色，也有一些非洲 人拥有较白的肤色。
眼睛形状
非洲人的眼睛形状通常为圆形 或椭圆形，颜色从深棕色到黑 色不等。
发型
非洲人的发型也多种多样，包 括卷发、波浪发和爆炸头等。
欧洲人
01
02
03
04
面部特征
欧洲人的面部特征通常包括较 窄的骨骼结构、较窄的额头和
下颚、以及较挺的鼻子。
同的性格特点和命运走向。
例如圆脸型的人可能性格开朗、 活泼，方脸型的人可能性格坚强 、自信，而长脸型的人可能性格
内向、深沉。
脸部的肌肉结构和皮肤质地等特 征也可以透露出人的心理状态和
生活习惯。
02
不同人种的人脸特点
亚洲人
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。
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[1]
基本思想： 通过对图像的对比度、明亮度、清晰度和图像中人脸 位置信息等多种评价指标来综合评价人脸图像质量， 得出各自的评价系数(O～1.0)。然后再通过各系数所 占的权重(l ～100)进行加权计算。最后得出每幅图的 评价得分，从而选出质量最佳的图像。
人脸大小、 位置、角 度评价 人脸图像对 比度、清晰 度评价
求出归一化后的脸部矩形中心坐标（x,y)到人脸图 像中心的距离d。
3.
归一化准则：使人脸图像中心到其对角点的距离为 1。
4.
计算人脸大小评价系数 λ2=1-d
（3）人脸角度评价算法
1. 2.
输入双眼坐标（x1,y1）和（x2,y2） 根据双眼坐标求出眼睛的倾斜角度θ
3.
计算人脸大小评价系数λ3
（4）图像对比度评价算法
1.
输入双眼坐标，若 双眼坐标不在图像之内，直 接令其评价系数λ1=0.
2.
根据双眼坐标判断人脸矩形是否超出人脸图像 外，若超出令评价系数λ1=0.
根据双眼坐标求出人脸矩形面积S，若小于某个 阈值，则置λ1=0. 计算人脸大小评价系数
3.
4.
（2）人脸位置评价算法
1.
2.
输入双眼坐标，求出脸部矩形的中心坐标(x,y)
（6）图像清晰度评价算法
清晰度是人们从主观上描述图像质量的感受。 从频域的角度看．当一幅图像的高频分量不足 时，通常表现为模糊;而高频分量过多时又会 表现为粗糙。 大量的理论与实验都表明，相对平滑区域和纹 理区域、边缘在图像中识别物体时起着非常重 要的作用，图像的可视性也受到边缘区域发生 频率的影响。因此在计算图像清晰度时，特别 要重视图像中边缘区域的清晰程度对全图清晰 度的影响。
人脸图像质量评价算法介绍 ——多指标评价法
[1]
优点： 在传统质量评价指标上，结合人脸特征信息进 行综合评价，基本上符合人眼视觉系统(HVS)感 受，有不错的准确率和正确率，工程应用广泛， 有很多变形运用 缺点： 各评价指标的权重系统难以确定，须在大数据 库中进行调整
人脸图像质量评价算法介绍 ——人脸对称法[2，
图像是否 很清晰
保真度
实用性
加入质量评价后的人脸识别系统
可以有效改 善由于输入 图像质量过 低引起的错 误，节省系 统匹配时间
低质量图像
质量合格
人脸图像的获取手段
可见光
名称
示例
采集 手段
可见光CCD 或者CMOS
优点
缺点
可见光
1. 直观、自然 1. 受光照影响大 2. 识别精度高 2. 受人的姿态影 响大 3. 识别速度快 4. 采集成本低
1. 2. 3. 4.
计算图像的归一化直方图 求归 一化直方图的平均值： 求归 一化直方图的方差：
计算对比度评价系数
λ4=1-δ
（5）图像明亮度评价算法
适当的亮度是人们观察图像的基本条件，也是影响图像质量的 重要因素．亮度过强或过弱都会影响图像质量。
1. 2. 3. 4.
输入图像序列 计算图像 的灰度平均值 计算该幅图像的灰度平均值 计算图像明亮度评价系数λ5
1. 采集成本高 专用的三维 1. 抗光照变化 2. 不受姿态影响 2. 建模时间长 相机 3. 识别性能高 3. 识别速度慢
目前市场上的人脸识别技术产品。除了价格昂 贵的3维人脸技术产品外，基本都是基于可见光 图像的。 而基于可见光图像的人脸识别技术对环境光的 影响有着难以克服的缺陷，当识别时的环境光 与注册时的不同，识别性能会有较大下降，无 法满足实际系统的需要。 如何消除环境光照对人脸识别的影响成了困扰 人脸识别领域的最具挑战性的难题
（6）图像清晰度评价算法
1. 2.
输入图像序列 用sobel算子分别求出0，45，90，135度方向的 边缘图像
3. 4. 5. 6.
求图像的
合成边缘强度
求合成边缘图像的平均图像 分别求 和 的平均值 和
计算图像清晰度评价系数
（7）评价指标综合
1. 2.
若λ1=0，则score=0。 若λ1≠0，则
score=w1*λ1+w2*λ2+w3*λ3+w4*λ4+w5*λ5+w6* λ6
其中: w1+w2+w3+w4+w5+w6=100; λ1+λ2+λ3+λ4+λ5+λ6=1.0; w由人为确定， 亦可由训练过程决定
（8）实验结果
左图为测试用图， 分辨率为320*240， 灰度级别都为256， 下表为各图像的评 价系数值及最后得 分。
输入图像
输出结果
人脸图像质量评价算法介绍 ——多指标评价法
[1]
假定人脸识别系统在提供图像的同时也提供了图像中人脸 的双眼位置坐标。通过双眼位置坐标可以统计比例，求得 人脸矩形位置。
h、t、b为人脸矩形与 人眼距离的比例关系， h=0．54，t=0．43， b=1．85。 D为双眼的距离
（1）人脸位置评价算法
人脸图像质量评价
传统图像质量评价： 相对于原始图像，如何对一幅复原图像进行质 量评价。 人脸图像质量评价： 研究如何从一组几乎是同时拍摄的图像群中， 通过图像质量评价，筛选较为合适的样本用于 识别。
人脸图像质量的内涵
? ??
三要素
源特性
图像源的内在特性，比 如有创伤的脸会产生质 量较差的图像 一副图像是 不是很适合 作为生物识 别系统的输 入，比如带 表情或者姿 态的人脸对 有些系统就 会无法识别。
人脸图像质量标准——ISO/IEC 19794-5
不同质量图像示例
影响人脸图像质量的三个主要因素
模糊 (out of focus) 非正面图像 (non-frontal posside lighting)
符合ISO/IEC 19794-5标准的标准人脸图像
人脸图像质量评价算法介绍 ——多指标评价法
3]
1.
基本思想：
采用Gabor小波作为基本特征来估计图像中
人脸对称性，并用来评价光照和姿态情况。
2.
采用离散余弦变换(DCT) 和离散余弦反变换
(IDCT)来计算图像模糊度（degree of outof-focus）或者清晰度（sharpness) 。
人脸图像的获取手段
近红外
名称
示例
采集 手段
优点
缺点
近红外
在CCD或者 1. 抗光照变化 1. 识别精度有限 CMOS周围 2. 采集成本较 2. 不够直观、自 低 然 加红外灯， 主动补光 3. 识别速度快 3. 受人的姿态影 响大
人脸图像的获取手段
三维人脸
名称
示例
采集 手段
优点
缺点
三维人脸
基本思想： 通过对图像的对比度、明亮度、清晰度和图像中人脸 位置信息等多种评价指标来综合评价人脸图像质量， 得出各自的评价系数(O～1.0)。然后再通过各系数所 占的权重(l ～100)进行加权计算。最后得出每幅图的 评价得分，从而选出质量最佳的图像。
人脸大小、 位置、角 度评价 人脸图像对 比度、清晰 度评价
求出归一化后的脸部矩形中心坐标（x,y)到人脸图 像中心的距离d。
3.
归一化准则：使人脸图像中心到其对角点的距离为 1。
4.
计算人脸大小评价系数 λ2=1-d
（3）人脸角度评价算法
1. 2.
输入双眼坐标（x1,y1）和（x2,y2） 根据双眼坐标求出眼睛的倾斜角度θ
3.
计算人脸大小评价系数λ3
（4）图像对比度评价算法
1.
输入双眼坐标，若 双眼坐标不在图像之内，直 接令其评价系数λ1=0.
2.
根据双眼坐标判断人脸矩形是否超出人脸图像 外，若超出令评价系数λ1=0.
根据双眼坐标求出人脸矩形面积S，若小于某个 阈值，则置λ1=0. 计算人脸大小评价系数
3.
4.
（2）人脸位置评价算法
1.
2.
输入双眼坐标，求出脸部矩形的中心坐标(x,y)
（6）图像清晰度评价算法
清晰度是人们从主观上描述图像质量的感受。 从频域的角度看．当一幅图像的高频分量不足 时，通常表现为模糊;而高频分量过多时又会 表现为粗糙。 大量的理论与实验都表明，相对平滑区域和纹 理区域、边缘在图像中识别物体时起着非常重 要的作用，图像的可视性也受到边缘区域发生 频率的影响。因此在计算图像清晰度时，特别 要重视图像中边缘区域的清晰程度对全图清晰 度的影响。
人脸图像质量评价算法介绍 ——多指标评价法
[1]
优点： 在传统质量评价指标上，结合人脸特征信息进 行综合评价，基本上符合人眼视觉系统(HVS)感 受，有不错的准确率和正确率，工程应用广泛， 有很多变形运用 缺点： 各评价指标的权重系统难以确定，须在大数据 库中进行调整
人脸图像质量评价算法介绍 ——人脸对称法[2，
图像是否 很清晰
保真度
实用性
加入质量评价后的人脸识别系统
可以有效改 善由于输入 图像质量过 低引起的错 误，节省系 统匹配时间
低质量图像
质量合格
人脸图像的获取手段
可见光
名称
示例
采集 手段
可见光CCD 或者CMOS
优点
缺点
可见光
1. 直观、自然 1. 受光照影响大 2. 识别精度高 2. 受人的姿态影 响大 3. 识别速度快 4. 采集成本低
1. 2. 3. 4.
计算图像的归一化直方图 求归 一化直方图的平均值： 求归 一化直方图的方差：
计算对比度评价系数
λ4=1-δ
（5）图像明亮度评价算法
适当的亮度是人们观察图像的基本条件，也是影响图像质量的 重要因素．亮度过强或过弱都会影响图像质量。
1. 2. 3. 4.
输入图像序列 计算图像 的灰度平均值 计算该幅图像的灰度平均值 计算图像明亮度评价系数λ5
1. 采集成本高 专用的三维 1. 抗光照变化 2. 不受姿态影响 2. 建模时间长 相机 3. 识别性能高 3. 识别速度慢
目前市场上的人脸识别技术产品。除了价格昂 贵的3维人脸技术产品外，基本都是基于可见光 图像的。 而基于可见光图像的人脸识别技术对环境光的 影响有着难以克服的缺陷，当识别时的环境光 与注册时的不同，识别性能会有较大下降，无 法满足实际系统的需要。 如何消除环境光照对人脸识别的影响成了困扰 人脸识别领域的最具挑战性的难题
（6）图像清晰度评价算法
1. 2.
输入图像序列 用sobel算子分别求出0，45，90，135度方向的 边缘图像
3. 4. 5. 6.
求图像的
合成边缘强度
求合成边缘图像的平均图像 分别求 和 的平均值 和
计算图像清晰度评价系数
（7）评价指标综合
1. 2.
若λ1=0，则score=0。 若λ1≠0，则
score=w1*λ1+w2*λ2+w3*λ3+w4*λ4+w5*λ5+w6* λ6
其中: w1+w2+w3+w4+w5+w6=100; λ1+λ2+λ3+λ4+λ5+λ6=1.0; w由人为确定， 亦可由训练过程决定
（8）实验结果
左图为测试用图， 分辨率为320*240， 灰度级别都为256， 下表为各图像的评 价系数值及最后得 分。
输入图像
输出结果
人脸图像质量评价算法介绍 ——多指标评价法
[1]
假定人脸识别系统在提供图像的同时也提供了图像中人脸 的双眼位置坐标。通过双眼位置坐标可以统计比例，求得 人脸矩形位置。
h、t、b为人脸矩形与 人眼距离的比例关系， h=0．54，t=0．43， b=1．85。 D为双眼的距离
（1）人脸位置评价算法
人脸图像质量评价
传统图像质量评价： 相对于原始图像，如何对一幅复原图像进行质 量评价。 人脸图像质量评价： 研究如何从一组几乎是同时拍摄的图像群中， 通过图像质量评价，筛选较为合适的样本用于 识别。
人脸图像质量的内涵
? ??
三要素
源特性
图像源的内在特性，比 如有创伤的脸会产生质 量较差的图像 一副图像是 不是很适合 作为生物识 别系统的输 入，比如带 表情或者姿 态的人脸对 有些系统就 会无法识别。
人脸图像质量标准——ISO/IEC 19794-5
不同质量图像示例
影响人脸图像质量的三个主要因素
模糊 (out of focus) 非正面图像 (non-frontal posside lighting)
符合ISO/IEC 19794-5标准的标准人脸图像
人脸图像质量评价算法介绍 ——多指标评价法
3]
1.
基本思想：
采用Gabor小波作为基本特征来估计图像中
人脸对称性，并用来评价光照和姿态情况。
2.
采用离散余弦变换(DCT) 和离散余弦反变换
(IDCT)来计算图像模糊度（degree of outof-focus）或者清晰度（sharpness) 。
人脸图像的获取手段
近红外
名称
示例
采集 手段
优点
缺点
近红外
在CCD或者 1. 抗光照变化 1. 识别精度有限 CMOS周围 2. 采集成本较 2. 不够直观、自 低 然 加红外灯， 主动补光 3. 识别速度快 3. 受人的姿态影 响大
人脸图像的获取手段
三维人脸
名称
示例
采集 手段
优点
缺点
三维人脸