ZLG全面解读人脸识别核心技术
ZLG全面解读人脸识别核心技术
随着大数据时代的到来，“人脸”也将成为数据的一部分，人脸识别如何实现？本文将为大家从人脸检测、人脸定位、人脸校准以及人脸对比等方面详细阐述人脸识别的原理与实现方式。
随着计算机技术以及光学成像技术的发展，集成了人工智能、机器学习、视频图像处理等技术的人脸识别技术也逐渐成熟。未来五年，我国人脸识别市场规模平均复合增长率将达到25%，到2021年人脸识别市场规模将达到51亿元左右，具有巨大的市场需求与前景。安防、金融是人脸识别切入细分行业较深的两个领域，移动智能硬件终端成为人脸识别新的快速增长点。因此，这三大领域将是人脸识别快速增长的最大驱动力。
2017年，我国安防行业总产值达到6200亿，同比增长16.98%，维持强劲发展势头。从细分产业来看，视频监控是构建安防系统中的核心，在中国的安防产业中所占市场份额最大。而人脸识别在视频监控领域具有相当的优势，应用前景广阔。
市面上的人脸识别解决方案也越来越多，但在系统框架上基本大同小异，大体框架如下图所示：
接下来对人脸识别算法各技术点逐一进行详细介绍，包括人脸检测、人脸定位、人脸校准、人脸比对、人脸反欺诈以及算法优化等。
一人脸识别
人脸检测算法繁多，我们采用由粗到精的高效方式，即先用计算量小的特征快速过滤大量非人脸窗口图像，然后用复杂特征筛选人脸。这种方式能快速且高精度的检测出正脸（人脸旋转不超过45度）。该步骤旨在选取最佳候选框，减小非人脸区域的处理，从而减小后续人脸校准及比对的计算量。
以下为人脸检测算法的初始化接口, 根据实际应用场景设置人脸的相关参数，包括最小人
人脸识别实验报告
人脸识别——特征脸方法 贾东亚1２346046 一、实验目的 1、学会使用PCA主成分分析法。 ２、初步了解人脸识别的特征法。 3、更熟练地掌握ｍatｌab的使用。 二、原理介绍 1、ＰＣA(主成分分析法介绍） 引用一个网上的例子。假设有一份对遥控直升机操作员的调查,用x1(i)表示飞行员ｉ的 飞行技能，x2(i)表示飞行员ｉ喜欢飞行的程度。通常遥控直升飞机是很难操作的，只有那些 非常坚持而且真正喜欢驾驶的人才能熟练操作。所以这两个属性x1(i)和x2(i)相关性是非常强的。我们可以假设两者的关系是按正比关系变化的。如下图里的任意找的向量u1所示,数据散布在ｕ１两侧，有少许噪声。 现在我们有两项数据，是二维的。那么如何将这两项变量转变为一个来描述飞行员呢？由图中的点的分布可知,如果我们找到一个方向的Ｕ，所有的数据点在U的方向上的投影之 和最大,那么该U就能表示数据的大致走向。而在垂直于U的方向,各个数据点在该方向的投影相对于在U上的投影如果足够小,那么我们可以忽略掉各数据在该方向的投影,这样我们就把二维的数据转化成了在U方向上的一维数据。 为了将u选出来,我们先对数据进行预处理。先求出所有数据的平均值,然后用数据与平均值的偏差代替数据本身。然后对数据归一化以后,再代替数据本身。 而我们求最大的投影和，其实就是求各个数据点在U上的投影距离的方差最大。而ＸT u 就是投影的距离。故我们要求下式的最大值: 1 m ∑(x(i)T u)2=u T( 1 m ∑x(i)x(i)T m i=1 ) m i=1 u 按照u是单位向量来最大化上式,就是求1 m ∑x(i)x(i)T m i=1的特征向量。而此式是数据集的 协方差矩阵。
2021人脸识别行业市场调研报告
2021年人脸识别行业市 场调研报告
目录 1.人脸识别行业现状 (5) 1.1人脸识别行业定义及产业链分析 (5) 1.2人脸识别市场规模分析 (7) 2.人脸识别行业前景趋势 (8) 2.1应用范围逐渐扩大 (8) 2.2由2D向3D转变 (8) 2.3大数据与人脸识别技术的融合趋势分析 (9) 2.42D人脸识别技术产品市场展趋势分析 (9) 2.53D人脸识别技术产品市场展趋势分析 (9) 2.6智慧城市建设对人脸识别技术的需求趋势 (10) 2.7政策频发，助推产业发展 (10) 2.8中国人脸识别市场规模逐步扩大 (10) 2.9延伸产业链 (11) 2.10行业协同整合成为趋势 (11) 2.11服务模式多元化 (11) 2.12呈现集群化分布 (12) 2.13需求开拓 (13) 2.14行业发展需突破创新瓶颈 (13) 3.人脸识别行业存在的问题 (15) 3.1识别技术应用尚未成熟 (15)
3.2网络安全防护能力不足 (15) 3.3个人影像数据疏于管理 (15) 3.4行业服务无序化 (16) 3.5供应链整合度低 (16) 3.6基础工作薄弱 (16) 3.7产业结构调整进展缓慢 (16) 3.8供给不足，产业化程度较低 (17) 4.人脸识别行业政策环境分析 (18) 4.1人脸识别行业政策环境分析 (18) 4.2人脸识别行业经济环境分析 (18) 4.3人脸识别行业社会环境分析 (18) 4.4人脸识别行业技术环境分析 (19) 5.人脸识别行业竞争分析 (20) 5.1人脸识别行业竞争分析 (20) 5.1.1对上游议价能力分析 (20) 5.1.2对下游议价能力分析 (20) 5.1.3潜在进入者分析 (21) 5.1.4替代品或替代服务分析 (21) 5.2中国人脸识别行业品牌竞争格局分析 (22) 5.3中国人脸识别行业竞争强度分析 (22) 6.人脸识别产业投资分析 (23)
智慧社区安防
智慧社区安防系统解决方案 1.总体概述 近年来，随着外来人口的大量流入，城市人口状况呈现基数大、流动性高、居住位置分散、管控难度高的特点，由此衍生的各类治安、刑事案件以及其他社会问题也出现逐年上升趋势，给人民群众安居乐业、城市综合治理和公安"打、防、管、控"带来了巨大的考验和挑战,同时围绕社区层面的新型案件X查、XX等方面的需求也越来越迫切，因此亟需构建智能化、立体化的社区安全防控体系来提高社区安全治理水平，从而提高城市的综合管理能力。 "智能社区安防系统"按照"统一规划、统一标准、统一平台、统一管理"的设计思路，通过社区内的视频监控、微卡口、人脸门禁和各类物联感知设备，实现社区数据、事件的全面感知，并充分运用大数据、人工智能、物联网等新技术，建设以大数据智能应用为核心的"智能安防社区系统",形成了公安、综治、街道、物业多方联合的立体化社区防控体系，有效提升了特殊人群、重点关注、涉案、涉X等人员的管理能力，不断提高公安、综治等政府机关的预测预警和研判能力、精确打击能力和动态管理能力，提升社区防控智能化水平，提升居民居住幸福指数。 2.系统组成 系统组成图 智能社区安防系统由三大部分组成： 1、前端感知子系统 前端感知子系统主要由智能视频监控子系统、智能视频门禁子系统、人脸识别子系统、停车管理子系统、访客管理子系统、位移检测子系统、智能手机采集子系统、消防感知子系统等组成，实现对前端数据、事件的全面感知。 前端感知子系统包括IPC智能网络摄像机、智能视频门禁人脸识别子系统、智能机器人等。IPC智能网络摄像机包括人脸抓拍超星光枪机系列、经济型筒机系列、经济型半球系列等多款智能网络摄像机产品；智能视频门禁包括了标准型4.3寸横屏、增强型10寸横屏等多款产品。 2、联网传输子系统 联网传输子系统主要包括多维感知网关、PVG视云联网、羚羊云等，实现视频、图片、结构化数据等的可靠接入，转发至后端应用平台。 3、智能安防社区平台 通过对海量社区感知数据和业务数据的云存储、弹性计算以及数据治理，形成各种主题库、
BJJD智能人脸识别监控引领安防科技
BJJD智能人脸识别监控科技 系统背景 目前银行营业网点、ATM自动柜员机、网吧、饭店、宾馆、地铁的恶性事件时有发生，作案手段也越来越多，更加隐蔽、技术性更高，严重影响了人们的人身安全。因此，为了加强银行营业点、网吧、饭店、宾馆、地铁的系统安全管理，提高保障客户的安全，增强为客户服务竞争的优势，对安防体系与刑侦技术的要求，各地银行、网吧、饭店、地铁都在逐步建设和完善安防体系，提高整体的安防水平。 现状分析 视频监控系统在安防领域中的应用是非常多的。视频监控系统的发展可以分成三代，第一代是以CCTV（闭路电视）系统为代表的模拟式监控系统，功能非常简单；第二代是将模拟视频信号进行数字化处理，数据的质量、存储、检索等性能指标都大幅提高，并有非常丰富的系统功能,但是存在如下几个问题 1）现有监控系统大部分只是实时地把现场录制下来； 2）存储空间非常大，事后的查询量非常大，大部分是靠保安对某一时间段进行录像的查看，工作量很大，效率也非常低； 3）摄像机画面以场景为主，无法看清人脸，发生恶性案件后缺乏清晰人像记录，不利于破案，这就大大降低了系统的实用性与安全性； 4）包括ATM机、金融网点大门在内的一些地点由于光照原因，产生逆光的效果，使监控画面漆黑难辩，行同虚设。 而正在新兴的第三代，则以智能化为关键，将关注的焦点集中到监控对象——人本身，从传统的庞大视频流中将人的特征直接提取出来，并针对性地对这些特征进行分析得到一张清晰的人脸照片并可进行识别等处理，从而能够直接了解到人的信息，这在安全防范应用上无疑是有巨大的价值的。 系统结构 从体系结构上看，本方案主要是嵌入到现有的监控系统中，不影响现有的监控系统，只需要增加一路需要采集到清晰人脸的一路摄像机以及具有自主知识产权的视频盒，如下所示。 具有国际领先的智能人脸识别算法核心技术，和自主知识产权的智能人脸识别网络服务器产品，从下图可知，嵌入式视频人脸采集服务器为用户提供包含人脸采集、视频叠加、光照补偿等功能，适合已有DVR的金融网点监控升级使用，
数字图像处理课程设计人脸检测与识别
数字图像处理课程设计
人脸检测与识别课程设计一、简介人脸检测与识别是当前模式识别领域的一个前沿课题，人脸识别技术就是利用计算机技 术，根据数据库的人脸图像，分析提取出有效的识别信息，用来 “辨认”身份的技术。人脸识别是模式识别研究的一个热点, 它 在身份鉴别、信用卡识别, 护照的核对及监控系统等方面有着广 泛的应用。人脸图像由于受光照、表情以及姿态等因素的影响, 使得同一个人的脸像矩阵差异也比较大。因此, 进行人脸识别时, 所选取的特征必须对上述因素具备一定的稳定性和不变性. 主 元分析(PCA)方法是一种有效的特征提取方法,将人脸图像表示成 一个列向量, 经过PCA 变换后, 不仅可以有效地降低其维数, 同 时又能保留所需要的识别信息, 这些信息对光照、表情以及姿态 具有一定的不敏感性. 在获得有效的特征向量后, 关键问题是设 计具有良好分类能力和鲁棒性的分类器. 支持向量机(SVM ) 模 式识别方法,兼顾训练误差和泛化能力, 在解决小样本、非线性及 高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。 本此课程设计基于MATLAB，将检测与识别分开进行。其中检测 部分使用实验指导书上的肤色模型算法进行，不进行赘述。识别 部分采用PCA算法对检测出的人脸图像进行特征提取, 再利用最
邻近距离分类法对特征向量进行分类识别，将在后文具体表述。仿真结果验证了本算法是有效的。 二、人脸检测源码 1.img=imread('D:\std_test_images\face3.jpg'); figure; imshow(img); R=img(:,:,1); G=img(:,:,2); B=img(:,:,3); faceRgn1=(R>95)&(G>40)&(B>20)&max(img,[],3)-min(img,[],3)>15& abs(R-G)>15&R>B; figure; imshow(faceRgn1); r=double(R)./double(sum(img,3)); g=double(G)./double(sum(img,3)); Y=0.3*R+0.59*G+0.11*B; faceRgn2=(r>0.333)&(r<0.664)&(g>0.246)&(g<0.398)&(r>g)& g>=0.5-0.5*r; figure; imshow(faceRgn2); Q=faceRgn1.*faceRgn2;
2019年我国人脸识别技术发展情况及发展趋势综合分析
2019年我国人脸识别技术发展情况 及发展趋势综合分析 2019年2月14日 一、全球生物识别细行业市场占比情况分析 生物识别指的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相结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定技术。按不同的识别方式，生物识别可分为指纹识别、虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。 伴随着生物识别产品逐渐从单一的PC处理转变为分布式计算。 用独立的前端独立设备来完成生物特征的采集、预处理、特征提取和比对，通过中心PC或服务器完成与业务相关的处理。随着生物特征 识别技术的不断发展和提高，生物特征识别技术的应用场景不断拓展，预计2015-2020年全球生物识别细分行业复合增长率分别为：人脸识别复合增长率为167%；语音识别为100%；虹膜识别为100%；指纹识别复合增长率为73%。
全球生物识别细行业市场占比情况 二、中国人脸识别技术发展情况分析 1、中国人脸识别行业发展历程 人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。其中，2014年是深度学习应用于人脸识别的关键一年，该年FaceBook发表一篇名为“DeepFace系统：达到肉眼级别的人脸识别系统”（翻译名），之后Face++创始人印奇团队以及香港中文大学汤晓鸥团队均在深度学习结合人脸识别领域取得优异效果，两者在LFW数据集上识别准确度均超过了99%，而肉眼在该数据集上的识别准确度仅为97.52%，可以说深度学习技术让计算机人脸识别能力超越人类的识别程度。
人脸识别与其他生物识别方式相比，优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何保证识别率。此外，隐私性和安全性也是值得考虑的问题。 2、3D人脸识别与2D人脸识别数据对比 目前，国内的人脸识别技术已经相对发展成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，产品系列达20多种类型，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利 保障、电子商务及安全防务等领域，人脸识别的全面应用时代已经到来。 中游人脸识别技术的进步，是推动下游场景应用拓展的关键所在。目前，人脸识别市场的解决方案主要包括2D识别、3D识别技术。市场上主流的识别方案是采用摄像头的2D方案，但由于人的脸部并非 平坦，因此2D识别在将3D人脸信息平面化投影的过程中存在特征信息损失。3D识别使用三维人脸立体建模方法，可最大程度保留有效 信息，因此3D人脸识别技术的算法比2D算法更合理并拥有更高精度。
2017年光学行业分析报告
2017年光学行业分析报告
目录 1、千亿级市场的升级，双摄及3D 承载创新周期.......................................... - 4 - 2、双摄：打开摄像头产业链新空间.............................................................. - 5 - 2.1、国产品牌迅速崛起，产品差异化推动双摄......................................... - 5 - 2.2、双摄的核心在于算法，方案与工艺呈现多样化.................................. - 8 - 2.3、双摄的渗透如火如荼，镜头和芯片龙头优势最大..............................- 11 - 3、3D Sensing 掀起下一波风潮................................................................... - 15 - 3.1、3D 感知方案成熟成本可控，东风已至............................................. - 15 - 3.2、发射端是光学模组主要增量，海外厂商优势大................................ - 19 - 3.3、人脸识别：新一代人机交互方式..................................................... - 24 - 3.4、模组生产壁垒有限，布局方案提升竞争力....................................... - 27 - 4、AR：移动端下一波光学创新................................................................. - 28 - 4.1、光学价值将在AR 发展的中长期持续发力........................................ - 28 - 4.2、利用现存的硬件，打开AR 体验的大门........................................... - 29 - 5、汽车市场快速爆发，智能硬件培育新空间.............................................. - 30 - 6、投资建议............................................................................................... - 32 - 图1、手机摄像头的五轮创新....................................................................... - 4 - 图2、未来10 年的光学创新之路.................................................................. - 4 - 图3、全球智能手机出货量按品牌分（亿台）............................................... - 6 - 图4、智能手机销售均价（美元）................................................................ - 6 - 图5、智能手机出货量（亿台）.................................................................... - 6 - 图6、国内手机销售Top 5 市占率格局.......................................................... - 6 - 图 7、高端机型并没有一味追求像素升级...................................................... - 6 - 图 8、手持设备CIS 出货量按像素分布（亿个）........................................... - 6 - 图 9、摄像头占iPhone 比重.......................................................................... - 7 - 图10、摄像头占Galaxy S 比重..................................................................... - 7 - 图11、双摄方案设计和制造流程.................................................................. - 8 - 图12、彩色CIS 成像说明............................................................................ - 9 - 图13、数码相机光学变焦通过镜片组的移动................................................ - 9 - 图14、双摄模组支架与基板....................................................................... - 10 - 图15、Oppo 潜望式双摄方案..................................................................... - 10 - 图16、2017Q1 国内后臵双摄手机保有率Top15 .......................................... - 12 - 图17、2017Q1 国内主流后臵双摄手机销量（万台）.................................. - 12 - 图18、结构光方案描述.............................................................................. - 16 - 图19、TOF 方案描述................................................................................. - 16 - 图20、结构光方案产业链分析................................................................... - 16 - 图21、PS1080 景深算法芯片介绍............................................................... - 17 - 图22、发射端和接收端结构示意图............................................................ - 17 - 图23、指纹识别导入智能手机价格与出货量分析....................................... - 17 - 图24、人脸识别方案成本构成................................................................... - 18 - 图25、3D 感知接收端模组结构示意图....................................................... - 19 - 图26、VCSEL 结构示意图......................................................................... - 20 - 图27、三种激光源光形对比....................................................................... - 20 - 图28、VCSEL 产业链................................................................................ - 20 -
智慧社区人脸识别整体解决方案 智慧小区人脸识别整体解决方案
智慧社区人脸识别整体解决方案智慧小区人脸识别 整体解决方案
目录 1背景概述 (3) 2人脸识别应用优势 (3) 3设计原则 (4) 4设计依据 (5) 5系统组成 (6) 6主要功能 (11) 7产品特点 (12) 8规格参数 (14) 9客户端功能 (16) 10小区应用场景 (17) 10.1新疆庭院化社区 (17) 10.2智慧小区 (18) 11案列 (20)
1背景概述 随着社会经济的高速发展和我国城镇化进程的加快，城市人口日趋密集，居住环境的舒适性和安全性已经成为人们居住首选，而门禁系统在安居环境中起到的重要作用得到越来越多的重视。目前国内的门禁系统主要以卡类设备、视频门禁、指纹设备或密码设置为主，这些识别方式都要求人员近距离操作，当使用者双手被占用时则显得极不方便，同时也带来卡片或密码丢失、遗忘，复制以及被盗用的隐患和成本高的问题，而指纹识别，被网上的指纹套破解了“密码”，更让人觉得惶恐不安。 为切实解决小区门禁系统存在的问题，夯实社会稳定和长治久安的基层基础，及高清技术、智能化技术、网络技术的日趋普及与成熟，我司立足实际需求，针对小区门禁操作不便、卡片易丢失容易被复制、密码容易忘记等问题，推出人脸识别系统解决方案。 系统采用先进的人脸识别算法，高速芯片作为识别算法的运行硬件平台，通过出入口的身份证信息采集、实时人脸抓拍识别和人证比对，从而实现人证合一验证。并针对小区实现固定人员刷脸通行，访客人员登记后刷脸通行或刷身份证人证比对成功后通行，解决固定人员通行时需要刷卡或遗忘密码的问题，人证比对失败人员则需要小区管理人员确认后手工放行。 2人脸识别应用优势 人脸识别技术特指利用比较不同人脸视觉特征信息进行身份鉴别的最新识别技术，属于生物特征识别技术的一种。人脸识别技术是一种基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流进行处理，根据每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，进一步提取每个人脸中的身份特征，并将其与一直的人脸进行对比，配合人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理，身份确认以及身份查找等，确认具体人员的身份。 人脸识别技术在人员身份识别方面的应用优势与特点： 非接触的，用户不需要和设备直接接触；
智能锁方案——综述人脸识别智能门锁方案
智能锁方案——综述人脸识别锁方案 人脸识别技术相对其他生物识别技术所具有的优越性：不用直接接触，智能交换，用户接受程度高；直观性突出，符合人们“以貌识人”的认知规律；可靠性强，不易仿冒，安全性好。人脸识别技术，是基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术，人脸识别技术正逐渐从商用市场向民用市场延伸，经历了从门禁、考勤应用向家庭智能门锁应用渗透的发展过程。目前，人脸识别智能门锁克服了人脸识别系统的巨大功耗、必须外接交流电源的难题，可采用高能碱性电池供电，电池可以使用一年的震撼效果。可广泛应用于办公、公寓、财务室、机要室、家庭等领域。 1、人脸识别智能门锁介绍
当下，智能家居市场火爆，预计在未来智能家居会成为家庭生活主要的消费对象。国内智能家居的发展首先以智能家电作为切入点进入智能家居市场，包括智能电视、智能空调、智能冰箱、智能音箱等产品。另外值得一提的是，在智能安防方面，曾经的机械锁已经被现在以人脸识别技术作为支持的人脸识别智能门锁取代，以最新的姿态开始进军智能家居领域。作为智能家居的第一道安全防线，人脸识别门锁在智能家居安防方面所占权重明显加大。 2、人脸识别智能门锁方案简述 名创博能研发的人脸识别智能门锁方案，方案中人脸识别智能门锁以自身独特的优势立足于生物识别领域，人脸识别智能门锁采用误识率和拒真率为零几率的世界先进的人脸识别技术，能达到这项技术要求的在生物识别企业中凤毛麟角;电池使用时间长攻克了人脸识别行业一直以来未解决的难题，四节碱性电池能连续使用一年以上，目前来说属于行业领先者;识别速度快，能在一秒内完成识别，有效防视频、伪造脸。
3、人脸识别智能门锁结语 担心自己大门不安全的朋友，名创博能研发的人脸智能门锁方案中可以让你完全没有这项负担，想要进入智能锁关闭的房门，只能够刷正确的脸，才可以打开锁。人脸识别智能门锁是一种拥有很强安保能力的智能锁，选择它就选择了安全，希望本文能够帮助大家，让大家放心使用人脸识别智能门锁。
人脸检测和识别技术的文献综述
人脸识别技术综述 摘要：在阅读关于人脸检测识别技术方面文献后，本文主要讨论了人脸识别技术的基本介绍、研究历史,人脸检测和人脸识别的主要研究方法，人脸识别技术的应用前景，并且总结了人脸识别技术的优越性和当下研究存在的困难。 关键词：人脸识别;人脸检测；几何特征方法;模板匹配方法;神经网络方法;统计方法;模板匹配;基于外观方法; 随着社会的发展，信息化程度的不断提高，人们对身份鉴别的准确性和实用性提出了更高的要求，传统的身份识别方式已经不能满足这些要求。人脸识别技术(FRT)是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向.虽然人脸识别的研究已有很长的历史,各种人脸识别的技术也很多,但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响,目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的[1]基于生物特征的身份认证技术是一项新兴的安全技术，也是本世纪最有发展潜力的技术之一[2]。 1. 人脸识别技术基本介绍 人脸识别技术是基于人的脸部特征，一个完整的人脸识别过程一般包括人脸检测和人脸识别两大部分，人脸检测是指计算机在包含有人脸的图像中检测出人脸，并给出人脸所在区域的位置和大小等信息的过程[3]，人脸识别就是将待识别的人脸与已知人脸进行比较，得
出相似程度的相关信息。 计算机人脸识别技术也就是利用计算机分析人脸图象, 进而从中出有效的识别信息, 用来“辨认”身份的一门技术.人脸自动识别系统包括三个主要技术环节[4]。首先是图像预处理，由于实际成像系统多少存在不完善的地方以及外界光照条件等因素的影响，在一定程度上增加了图像的噪声，使图像变得模糊、对比度低、区域灰度不平衡等。为了提高图像的质量，保证提取特征的有有效性，进而提高识别系统的识别率，在提取特征之前，有必要对图像进行预处理操作；人脸的检测和定位，即从输入图像中找出人脸及人脸所在的位置，并将人脸从背景中分割出来，对库中所有的人脸图像大小和各器官的位置归一化；最后是对归一化的人脸图像应用人脸识别技术进行特征提取与识别。 2. 人脸识别技术的研究历史 国内关于人脸自动识别的研究始于二十世纪80年代，由于人脸识别系统和视频解码的大量运用，人脸检测的研究才得到了新的发展利用运动、颜色和综合信息等更具有鲁棒性的方法被提出来变形模板，弹性曲线等在特征提取方面的许多进展使得人脸特征的定位变得更为准确。 人脸识别的研究大致可分为四个阶段。第一个阶段以Bertillon，Allen和Parke为代表，主要研究人脸识别所需要的面部特征；第二个阶段是人机交互识别阶段；第三个阶段是真正的机器自动识别阶段；第四个阶段是鲁棒的人脸识别技术的研究阶段。目前，国外多所
河南关于成立人脸识别设备生产制造公司可行性报告
河南关于成立人脸识别设备生产制造公司 可行性报告 规划设计/投资方案/产业运营
报告摘要说明 视觉人工智能是中国人工智能市场上最大的组成部分。根据中国信通 院数据，2017年中国人工智能市场中视觉人工智能的占比超过37%。在视 觉人工智能领域，安防影像分析是最大的应用场景，2017年占比约67.9%。其他主要应用包括广告、互联网、云服务、手机等。 xxx公司由xxx实业发展公司（以下简称“A公司”）与xxx公司（以下简称“B公司”）共同出资成立，其中：A公司出资770.0万元，占公司股份71%；B公司出资310.0万元，占公司股份29%。 xxx公司以人脸识别设备产业为核心，依托A公司的渠道资源和B 公司的行业经验，xxx公司将快速形成行业竞争力，通过3-5年的发展，成为区域内行业龙头，带动并促进全行业的发展。 xxx公司计划总投资20453.59万元，其中：固定资产投资 14226.37万元，占总投资的69.55%；流动资金6227.22万元，占总投 资的30.45%。 根据规划，xxx公司正常经营年份可实现营业收入46410.00万元，总成本费用36589.70万元，税金及附加378.25万元，利润总额 9820.30万元，利税总额11553.07万元，税后净利润7365.22万元， 纳税总额4187.84万元，投资利润率48.01%，投资利税率56.48%，投 资回报率36.01%，全部投资回收期4.28年，提供就业职位938个。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸识别预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸识别智能锁解决方案
人脸识别智能锁解决方案 篇一：汉王人脸识别智能化管理解决方案 汉王人脸识别智能化管理解决方案 目录 一、汉王人脸识别简介 ................................................ ................................................... ................................... 3 二、通道式人脸识别系统 ................................................ ................................................... ............................... 3 系统工作原理 ................................................ ................................................... ............................................ 3 通道式人脸识别系统拓扑图 ................................................ ................................................... .................... 4 应用场景及实现功能 ................................................ ...................................................
人脸识别技术的应用及方案
人脸识别技术的应用及方案 在当今社会信息安全问题备受人们的关注。自身安全和个人隐私保护成为这个时代的热门话题。基于密码、个人识别码、磁卡和钥匙等传统的安全措施已不能完全满足社会要求。在这样一个背景下，人们把目光投向了生物特征识别技术——利用人体固有的生理特征或行为特征来进行身份的鉴别或确认。 人脸识别技术优势 人脸识别作为一种新兴的生物特征识别技术(Biometrics)，与虹膜识别、指纹扫描、掌形扫描等技术相比，人脸识别技术在应用方面具有独到的优势： 1.使用方便，用户接受度高。人脸识别技术使用通用的摄像机作为识别信息获取装置，以非接触的方式在识别对象未察觉的情况下完成识别过程。 2.直观性突出。人脸识别技术所使用的依据是人的面部图像，而人脸无疑是肉眼能够判别的最直观的信息源，方便人工确认、审计，“以貌取人”符合人的认知规律。 3.识别精确度高，速度快。与其它生物识别技术相比，人脸识别技术的识别精度处于较高的水平，误识率、拒认率较低。 4.不易仿冒。在安全性要求高的应用场合，人脸识别技术要求识别对象必须亲临识别现场，他人难以仿冒。人脸识别技术所独具的活性判别能力保证了他人无法以非活性的照片、木偶、蜡像来欺骗识别系统。这是指纹等生物特征识别技术所很难做到的。举例来说，用合法用户的断指即可仿冒合法用户的身份而使识别系统无从觉察。 5.使用通用性设备。人脸识别技术所使用的设备为一般的PC、摄像机等常规设备，由于目前计算机、闭路电视监控系统等已经得到了广泛的应用，因此对于多数用户而言使用人脸识别技术无需添置大量专用设备，从而既保护了用户的原有投资又扩展了用户已有设备的功能，满足了用户安全防范的需求。 6.基础资料易于获得。人脸识别技术所采用的依据是人脸照片或实时摄取的人脸图像，因而无疑是最容易获得的。 7.成本较低，易于推广使用。由于人脸识别技术所使用的是常规通用设备，价格均在一般用户可接受的范围之内，与其它生物识别技术相比，人脸识别产品具有很高的性能价格比。 概括地说，人脸识别技术是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒、性价比高的生物特征识别技术，具有极其广阔的市场应用前景。
人脸识别实验报告
人脸识别——特征脸方法 贾东亚 一、 实验目的 1、学会使用PCA 主成分分析法。 2、初步了解人脸识别的特征法。 3、更熟练地掌握matlab 的使用。 二、 原理介绍 1、 PCA （主成分分析法介绍） 引用一个网上的例子。假设有一份对遥控直升机操作员的调查，用x 1(i ) 表示飞行员i 的 飞行技能，x 2(i )表示飞行员i 喜欢飞行的程度。通常遥控直升飞机是很难操作的，只有那些非常坚持而且真正喜欢驾驶的人才能熟练操作。所以这两个属性x 1(i )和x 2(i )相关性是非常强的。我们可以假设两者的关系是按正比关系变化的。如下图里的任意找的向量u1所示，数据散布在u1两侧，有少许噪声。 现在我们有两项数据，是二维的。那么如何将这两项变量转变为一个来描述飞行员呢由图中的点的分布可知，如果我们找到一个方向的U ，所有的数据点在U 的方向上的投影之和最大，那么该U 就能表示数据的大致走向。而在垂直于U 的方向，各个数据点在该方向的投影相对于在U 上的投影如果足够小，那么我们可以忽略掉各数据在该方向的投影，这样我们就把二维的数据转化成了在U 方向上的一维数据。
为了将u选出来，我们先对数据进行预处理。先求出所有数据的平均值，然后用数据与平均值的偏差代替数据本身。然后对数据归一化以后，再代替数据本身。 而我们求最大的投影和，其实就是求各个数据点在U上的投影距离的方差最大。而X T u 就是投影的距离。故我们要求下式的最大值： 1 m ∑(x(i)T u)2=u T( 1 m ∑x(i)x(i)T m i=1 ) m i=1 u 按照u是单位向量来最大化上式，就是求1 m ∑x(i)x(i)T m i=1 的特征向量。而此式是数据集 的协方差矩阵。 在实际应用中，我们不止面临二维的数据。因此不能使用几何的形式呈现，但原理也是一样。就是找到一组相互正交的单位向量u k，然后根据贡献率考虑选择其中的部分作为考量的维数，这也就实现了数据的降维。 三、实验步骤 1、将库里的400张照片分成两组。一组作为训练，一组作为库。每个人的前五张照片作为 训练，后五张作为库。训练的照片按照顺序的数字重命名。库的照片名字不变。 2、库照片处理。 ①将每一张库的照片转化成N维的向量。（库里的照片是112*92，故将转化成的矩阵按列或行展开，就是个10304维的向量）我们稍后要对如此多维的向量用PCA进行降维。然后把这些向量存入一个矩阵里。而我是将这200个向量以列的形式存在了矩阵里。 即 Z={Γ1，Γ2，Γ3，Γ4 (200)
人工智能行业人脸识别报告：“刷脸”时代到来,看好掌握核心技术与应用场景深耕的企业--广证恒生
人脸识别报告：“刷脸”时代到来，看好掌握核心技术与应用场景深耕的企业 ?【人脸识别，生物识别的翘楚】 人脸识别以其非侵扰性、便捷性、友好性、非接触性、可扩展性等优点成为生物生物识别的翘楚。 ?【应用广泛，刷脸时代到来】 从供给角度看，三大因素推动人脸识别落地应用。中国人脸识别算法精确率居全球领先水平、人脸识别相关专利的逐年递增以及人脸识别相关的人才储备居世界第三对人脸识别产业形成技术面支撑；从2015年支持银行业的远程开户到2017年12月明确提出到“2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%”对人脸识别产业形成政策支撑；中国对人脸识别初创公司的资金支持突破十亿美元形成资金面支撑。 从需求角度看，人脸识别主要应用领域金融和安防对人脸识别需求广阔，我国有望成为全球最大人脸识别市场。2018年我国人脸识别技术72%应用在安防领域，20%应用在金融领域，未来两大市场对人脸识别技术需求旺盛。我国人脸识别市场规模将在2021年达到53.16亿元，成全球最大的人脸识别市场。 ?【上中游技术是关键竞争力，下游关键在于应用场景深耕】 上游芯片和中游技术是短期产业核心驱动，技术是投资上游芯片及中游的关键考量要素。影响人脸识别产业链上游发展的三大要素是芯片、算法和数据集，目前上游芯片领域亟待突破，数据集需扩大以加强算法在实际的正确率；中游 3D人脸识别技术成未来发展趋势，但仍有成本难关和技术难关；我国基本缺席上游芯片的开发，部分在中游有所布局；目前产业仍处于方兴未艾阶段，新技术驱动行业螺旋上升发展，因此技术是上游芯片及中游企业的关键竞争要素。 下游场景应用决定未来人脸识别行业竞争格局，市场能力是关键所在。目前我国下游市场，云从科技占据银行领域的第一供应商位置，海康威视在安防领域的龙头位置仍未动摇，以海康威视为例可以看出渠道优势是率先占据细分市场的关键因素。 ?【从人脸识别设备商领头羊——云从科技验证人脸识别企业优质因素】 云从科技是人脸识别设备行业的领头羊，也是一家覆盖产业链上下游的优质人工智能企业，Gen Market Insights数据显示云从科技在全球人脸识别设备市场占据12.88％的份额，处于行业领先地位。分析领军企业云从科技，我们认为作为覆盖产业链上下游的企业，云从科技在技术及下游场景应用深耕上的优势是企业脱颖而出的关键所在。 ?【投资策略】 考虑技术和渠道两大维度，建议关注佳都科技（600728.SH）、大华股份（002236.SZ）、川大智胜（002253.SZ）、像素数据（832682.OC）等人脸识别相关企业。 ?【风险提示】 人脸识别尚处于起步阶段，上游有待突破，B端市场有望国家大力推进，政策落地可能不达预期；C端市场参与对技术要求较高，行业发展可能不达预期。
智慧小区人脸识别解决计划方案方法
智慧小区 人脸识别解决方案2015年4月
目录 1 概述 (2) 1.1 应用概述 (2) 1.2 人脸识别技术的原理： (3) 1.3 人脸识别门禁系统应用目的 (3) 1.4 人脸识别的应用 (5) 2 主流厂商解决方案 (7) 2.1深圳飞瑞斯科技有限公司 (7) 2.2 汉王科技有限公司 (10) 2.3 赛为智能科技有限公司 (12) 3 其他厂商解决方案 (13) 3.1 北京众智益华科技有限公司 (13) 3.2 深圳市安睿智科技有限公司 (16) 3.3 上海石安实业有限公司 (17) 3.4深圳市科葩信息技术有限公司 (17) 4 乌鲁木齐小区人脸识别项目需求 (31)
1 概述 随着社会经济的高速发展，居住环境的舒适性和安全性已经成为人们居住首选。而门禁系统在安全的居住环境中起到的重要作用得到越来越多的重视。目前国内的门禁系统以卡类设备、指纹设备或密码设置为主。这些识别方式都要求人员近距离操作，当使用者双手被占用时则显得极不方便，同时也带来卡片或密码丢失、遗忘，复制以及被盗用的隐患和成本高的问题。而指纹识别，被网上叫座的指纹套破解了“密码”，更加让人觉得恐慌不安。如何使小区的门禁系统真正实现安全性、智能性、便捷性，成为所有公民最期待的事，而此时人脸识别门禁系统的问世，真正解决了住户进、出及来访客人的管理，同时也对小区、楼宇防盗形成有效的高安全管理。 1.1 应用概述 人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。而人脸识别门禁系统就是把人脸识别技术和门禁系统相结合，通过对人脸的识别作为门禁开启的钥匙。它不仅免去了忘带钥匙或卡的烦恼，同时因为人脸识别门禁系统无需任何介质开门，而节省了不少成本，如人员变动不需要更换门锁、钥匙、IC卡等，只需要重新对人脸进行注册即可；另外人脸识别门禁系统还可根据出入人员情况设置门禁权限，包括不同时间段，不同的门禁点等。 在小区门禁应用中，人脸识别门禁系统由于操作简单、安全、便捷、智能，且无论室内还是室外均可使用的特性，一直比“认卡不认人”的IC卡更具优势。近几年人脸识别技术已在公安、海关、金融、军队、机场、企业等领域得到了广泛的应用。有专家进一步指出，人脸识别的全面应用时代已经到来，他将成为一种方便人们日常生活的重要技术。
人脸识别智能监控系统解决处理办法
深圳亿维 人脸检测智能监控系统 技术方案
目录 第1章前言 (1) 1.1 项目背景 (1) 1.2 设计依据 (2) 1.3 设计原则 (2) 1.3.1 先进性 (2) 1.3.2 实用性 (2) 1.3.3 易用性 (3) 1.3.4 扩展性 (3) 1.4 用户需求 (3) 第2章系统方案 (5) 2.1 系统结构 (5) 2.2 系统功能 (7) 2.2.1 营业网点监控功能设计说明 (7) 2.2.1.1 ATM机监控 (7) 2.2.1.2 营业厅大门监控 (7) 2.2.1.3 营业厅监控 (8) 2.2.1.4 监控室 (8) 2.2.2 智能化 (8) 2.2.3 集中管理（联网模式） (9) 2.2.4 网络连接 (9) 2.2.5 人脸采集的现场因素分析 (10) 2.2.5.1 安装方位 (10) 2.2.5.2 镜头焦距 (10) 2.2.5.3 光照 (10) 2.2.5.4 场景复杂程度 (11) 2.2.5.5 人员的姿态和服饰 (12) 2.2.6 扩展与升级 (12) 2.3 系统构成 (13) 2.3.1 亿维锐创智能监控主机 (13) 2.3.1.1 功能特点 (13) 2.3.2 亿维锐创智能视频叠加器 (15) 2.3.2.1 功能及特点 (15) 2.3.2.2 系统参数 (15) 2.3.3 远程管理软件（联网模块） (16) 2.3.3.1 远程运行状态监控 (17) 2.3.3.2 远程录像检索回放 (17) 2.3.3.3 远程人脸检索查看 (17) 2.3.3.4 远程实况监看 (17) 2.3.3.5 系统维护 (18) 2.3.3.6 典型应用 (18) 2.4 配置选型 (18) 2.4.1 主要硬件 (18)