人脸识别系统介绍.ppt
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人脸识别技术简介 ppt课件
识别过程
未知样本
特征 抽取
特征 比对
识别结果
已知样本 类别
特征 抽取
模板库
训练过程
9
人脸识别问题的困难性：
不同人的人脸图象具有相似的结构，相同人的人脸图象受 各种变化因素的影响很大。
1、采集设备 2、表情 3、饰物 4、发型 5、姿态 6、光照 7、年龄
……
10
多姿态人脸检测结果示例：
11
多姿态人脸检测结果示例：
人脸识别系统简介
ppt课件
1
目录
引言 人脸识别技术的基本原理 人脸识别系统简介 国际上人脸识别技术的发展趋势 总结
2
引言（I）
基于生物特征的身份认证(Biometrics)：
通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身 份识别认证。
生物特征=生理特征+行为特征 生理特征(what you are?) 与生俱来，如DNA、脸像、指纹等 行为特征(what you do?)
网吧
售票窗口 车站安检口 银行柜台 小区出入口
场景
刷卡者长什么样？是否是本人？周围还有些什么人？
功能
刷卡信息与现场视频做标签绑定； 通过证件条件查询录像； 身份证信息黑名单布控； 人脸正面图片1:1、1:N 比对。
提供快速查找录像的手段，提高工作效率；
用途 人脸黑名单报警，防患于未然。
2、采集设备成本 很低，容易采 集；
3、普遍性好，人 人都有。
5
人脸识别系统分类：
识别（identification）： 这是谁？
1对多比对，从计算机存储的人脸图像库中找出与输入人脸图像相
似的若干图像。
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。
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PPT课件
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
2 图像预处理
➢ 灰度化
将彩色图像转换为灰度图，其中有三种方法：最大值法、平均值法、以及加权平均法。
➢ 几何变换
通过平移、转置、镜像、旋转、缩放等几何变换对采集的图像进行处理，用于改正图像采集系统的系统误差。
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
4 人脸识别
主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类：
基于几何特征的方法
基于模板的方法
• 特征脸方法 • 线性判别分析方法 • 奇异值分解方法 • 神经网络算法 • 动态连接匹配
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
1 应用场景
身份证查验，证据留存
当前主要是通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的身份证进 行查验。
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。
➢ 图像平移 ➢ 图像转置 ➢ 图像旋转 ➢ 图像缩放
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
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
人脸识别系统介绍
身份识别和认证
LV
按门点级别授权 VI P
特殊重点区域授权
按门点分组授权 按时间段授权
人脸识别系统—系统功能 活体检测（真人检测）
影像仿冒，不通过 蜡像仿冒，不通过 照片仿冒，不通过
人脸识别采用红外生体检测技术和3D真 人识别技术，彻底杜绝各种仿冒
目录
第一章
人脸识别系统概述 人脸识别工作原理 主流人脸识别算法 人脸识别系统特点 门禁对比楼宇对讲
人脸识别系统—和楼宇对讲的区别
门禁和楼宇对讲最大区别是功能区别，门禁的功能相对比较简单，主要是用来开关门，而 楼宇对讲则是在此基础上增加了对讲和其他功能
门禁
VS
楼宇对讲
身份认证 开门/开锁 功能 可视和对讲 成本
自动 自动 单一 无 低
人工
人工远程 遥控
多 有 高
目录
第一章
人脸识别系统概述 人脸识别工作原理 主流人脸识别算法 人脸识别系统特点 门禁对比楼宇对讲
人脸识别系统—市场划分占比
当前，人脸识别在门禁领域的应用最为成熟，约占行业市场的 42%左右，其次为警务系统应用，约占市场21%左右，商业和 银行约占15%，电子商务约占8%，其它类应用约占14%
人脸识别各应用占比
人脸识别应用占比
14%
8%
42%
15%
21%
门禁通道 警务系统 商业应用 电子商务 其它
人脸识别系统—系统架构 系统架构（人脸门禁）
人脸识别系统—门禁组网 门禁组网（人脸门禁）
系统可通过TCP/IP通讯端口与电脑相连，实现由控制器、通讯网络和管理 电脑所构成的功能更强大的门禁管理系统
人脸识别系统—适用场景 人脸门禁适用场景
商务楼、办公楼 园区 交通枢纽（机场、车站） 工厂、企业 社区、小区 公租房、廉租房 酒店、旅馆 政府机关、单位 医院、学校 ……
LV
按门点级别授权 VI P
特殊重点区域授权
按门点分组授权 按时间段授权
人脸识别系统—系统功能 活体检测（真人检测）
影像仿冒，不通过 蜡像仿冒，不通过 照片仿冒，不通过
人脸识别采用红外生体检测技术和3D真 人识别技术，彻底杜绝各种仿冒
目录
第一章
人脸识别系统概述 人脸识别工作原理 主流人脸识别算法 人脸识别系统特点 门禁对比楼宇对讲
人脸识别系统—和楼宇对讲的区别
门禁和楼宇对讲最大区别是功能区别，门禁的功能相对比较简单，主要是用来开关门，而 楼宇对讲则是在此基础上增加了对讲和其他功能
门禁
VS
楼宇对讲
身份认证 开门/开锁 功能 可视和对讲 成本
自动 自动 单一 无 低
人工
人工远程 遥控
多 有 高
目录
第一章
人脸识别系统概述 人脸识别工作原理 主流人脸识别算法 人脸识别系统特点 门禁对比楼宇对讲
人脸识别系统—市场划分占比
当前，人脸识别在门禁领域的应用最为成熟，约占行业市场的 42%左右，其次为警务系统应用，约占市场21%左右，商业和 银行约占15%，电子商务约占8%，其它类应用约占14%
人脸识别各应用占比
人脸识别应用占比
14%
8%
42%
15%
21%
门禁通道 警务系统 商业应用 电子商务 其它
人脸识别系统—系统架构 系统架构（人脸门禁）
人脸识别系统—门禁组网 门禁组网（人脸门禁）
系统可通过TCP/IP通讯端口与电脑相连，实现由控制器、通讯网络和管理 电脑所构成的功能更强大的门禁管理系统
人脸识别系统—适用场景 人脸门禁适用场景
商务楼、办公楼 园区 交通枢纽（机场、车站） 工厂、企业 社区、小区 公租房、廉租房 酒店、旅馆 政府机关、单位 医院、学校 ……
人脸识别ppt
四.研究的主要内容和拟解决的问题
XDZX
研究内容：1)用主成分分析（PCA）来估计分割目标训 练集的概率密度函数，目的在于寻求两个重要的量，即 均值和方差，通过混合高斯分布建立更为有效的数学模 型；2）将局部信息与全局信息相结合，通过基于先验形 状和边缘信息的水平集方法提高曲线演化的效率和检测 的准确性；3）构建更为可信的、普适度更高的先验模版， 可以提高检测的准确性和效率；
常用生物特征的比较 XDZX
生物特 征
人脸 指纹 手形 虹膜 视网膜 签名 声音
普遍性
独特性
稳定性
可采集 性
性能
接受程 防欺骗
度
性
High
Low
Mediu m
High
Low
High
Low
Mediu m
High
High
Mediu m
High
Mediu m
High
Mediu Mediu Mediu
m
m
(Z )
dH (Z ) dZ
上式用 表示为：
E(,C1,C2)
()
dxdy
H ( )dxdy
1
(f
c1)2 H ()dxdy 2
(f
c2)2(1 H ())dxdy
引入先验形状：E(c1, c2,, ) ECV (c1, c2,) Eshape (, ) ;
形状模型构建
XDZX
标记法：采用一系列的点来表达先验形 状，它基于一个形状训练集 ,利用主成 分分析法来构建典型的形状和形状的变 化。
缺点：形状分析的性能依赖于点标记的 质量 ,手动确定这些点 ,工作量巨大且易 出错 ,尤其是在处理三维物体时 。
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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
要求小于1秒
能在01.Lux照度下识别
人脸识别系统—系统功能
人脸识别系统—市场划分占比
当前，人脸识别在门禁领域的应用最为成熟，约占行业市场的 42%左右，其次为警务系统应用，约占市场21%左右，商业和 银行约占15%，电子商务约占8%，其它类应用约占14%
人脸识别各应用占比
人脸识别应用占比
14%
8%
42%
15%
21%
门禁通道 警务系统 商业应用 电子商务 其它
据统计，2016年人脸门禁市场规模6.9亿，2017年 约19亿，2018年近40亿，预测2019年达55亿
人脸门禁市场规模
250
200
150
100
100
50
4
0
2015年
230 210 170 126
39
6.9
19
2016年
2017年
2018年
门禁 人脸门禁Байду номын сангаас
55
2019年
数据来源：前瞻产业研究院、安防行业协会
数据来源：前瞻产业研究院、安防行业协会
人脸识别系统—市场潜力分析
考虑到老小区改造（约500万套）等安防升级的刚需以及用户的接 受度提升，人脸识别的应用场景将加大，预测未来人脸门禁市场规 模可达数百亿元，且约按每年25%的增长率增长，市场可期
市场潜力
市场增长率
市场容量
安防升级
数据来源：前瞻产业研究院、安防行业协会
身份识别和认证
LV
按门点级别授权 VI P
特殊重点区域授权
按门点分组授权 按时间段授权
人脸识别系统—系统功能 活体检测（真人检测）
影像仿冒，不通过 蜡像仿冒，不通过 照片仿冒，不通过
人脸识别采用红外生体检测技术和 3D真 人识别技术，彻底杜绝各种仿冒
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第一章
? 人脸识别系统概述 ? 人脸识别工作原理 ? 主流人脸识别算法 ? 人脸识别系统特点 ? 门禁对比楼宇对讲
人脸识别系统培训
人脸识别门禁
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第一章
? 人脸识别系统概述 ? 人脸识别工作原理 ? 主流人脸识别算法 ? 人脸识别系统特点 ? 门禁对比楼宇对讲
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
起步阶段
20世纪90年代
技术引进 &完善阶段
90年代到2014年，行 业技术引进和完善
技术完善和应用阶段
2014到2015年，行业 转折点，技术成熟应用
迅速发展阶段
2015年至今，行业迅 猛发展，普及应用
人脸识别系统—市场规模
门禁市场规模
据统计，2015年中国门禁市场规模约百亿，2016年 126亿，2017年170亿，2018年210亿，预测2019 年达230亿
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—市场情况
人脸识别发展
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-各行业领域使用等阶段。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，如门禁、通道等多种产品
人脸识别系统—系统架构 系统架构（人脸门禁）
人脸识别系统—门禁组网 门禁组网（人脸门禁）
系统可通过 TCP/IP 通讯端口与电脑相连，实现由控制器、通讯网络和管理 电脑所构成的功能更强大的门禁管理系统
人脸识别系统—适用场景 人脸门禁适用场景
? 商务楼、办公楼 ? 园区 ? 交通枢纽（机场、车站） ? 工厂、企业 ? 社区、小区 ? 公租房、廉租房 ? 酒店、旅馆 ? 政府机关、单位 ? 医院、学校 ? ……
人脸识别系统--概述
人脸识别技术
人脸识别技术， 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。用摄像机采集含有人脸的图像或视频流，并自动在 图像中检测和定位人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一 系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别
人脸识别门禁
人脸识别门禁， 是采用人脸识别技术，对人员的身份进行识别并 认证通行，防范非法闯入的一种智能化人员出入管理 系统。 广义 的人脸识别门禁，包含门禁、通道闸机、电控通道门
人脸识别系统—和楼宇对讲的区别
门禁和楼宇对讲最大区别是功能区别 ，门禁的功能相对比较简单，主要是用来开关门，而 楼宇对讲则是在此基础上增加了对讲和其他功能
门禁
VS
楼宇对讲
身份认证 开门 /开锁 功能 可视和对讲 成本
自动 自动 单一 无 低
人工
人工远程 遥控
多 有 高
目录
第一章
? 人脸识别系统概述 ? 人脸识别工作原理 ? 主流人脸识别算法 ? 人脸识别系统特点 ? 门禁对比楼宇对讲