人脸识别PPT
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ppt
➢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
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)
、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
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。
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
人脸识别项目方案ppt课件
• 人脸检测成功率 > 99% • 人脸识别准确率(万分之一误检率下)
95%以上 • 特征抽取时间:GPU 10~20毫秒,
CPU 100毫秒 • 单台服务器1000万底库检索时间:1s
人脸识别精度对比
品牌
0.0001
旷视科技/Face++ 98.4
腾讯云
75.5
阿里云
77
我们
97.1
FPR(False Positive Rate)
可根据客户需要,进行灵活 的组合,满足客户未来多样 化的业务需求。
本方案针对客户需求提供了深 度的软件定制,相比标准化产 品更契合客户实际需求
未来可以根据业务需求,提供 更多定制服务
需求分析 我们的方案 产品&核心技术
动态人脸识别分析系统
通过基于深度学习的人脸识别算法,对监控视频中的人物进行实时分析识别 快速识别目标的身份,触发业务单元进行精确响应 广泛应用于安防、零售、教育、金融领域
0.001
0.01
98.7
98.7
89.9
97.5
93
98.7
98.3
98.7
正测试对的两张照片来自同一人,负测试对两张照片来自不同人,正测试对241组,负测 试对约55000组
THANKS!
支持单机/集群模式,灵活应 对各种场景
可在10分钟内完成一个流动 人脸识别布控点的搭建
非接触式,人员无感知
支持黑/白名单
人脸追踪式连续抓拍,有效 避免漏拍
自动人脸抓拍存档,记录可 追溯
核心技术——人脸识别技术
优势: 1. 国际先进的深度学习技术,人脸识别精度已达国际一线水平; 2. 所有算法自主开发,拥有完全自主产权; 3. 技术成熟,已对外提供标准化服务接口。
人脸识别技术介绍课件-PPT
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
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
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
图像增强是为了改善人脸图像的质量,在视觉上更加清晰图像,使图像更利于识别。
➢ 归一化
归一化工作的目标是取得尺寸一致,灰度取值范围相同的标准化人脸图像。
2 灰度化
将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理。 彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量中可取值0-255,像素 点的颜色变化范围太大。而灰度图像是R,G,B三个分量相同的一种特殊的彩色图像,会大 大减少后续的计算量。
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。
➢ 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。
02
人脸图像 . 预处理
预处理是人脸识别过程中的一个重要环节。输入图像由于采集环境的不同, 可能收到光照,遮挡的影响得到的样图是有缺陷的。
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。
➢ 加权平均
将彩色图像中的三分量亮度按权值计算得到一个灰度值。这种方法得到的灰度图效果最好。 F(i,j) = (WRR(i,j), WGG(i,j), WBB(i,j))/3
2 灰度变换方法
g(x,y)= T [ f(x,y)] f(x,y)是输入图像,g(x,y)是处理后的图像,T是在 点(x,y)邻域上定义的关于f 的一种算子。 左图是一张进行灰度变换的灰度图,从图像的左上角开始, 以水平扫描的方式逐像素地处理,将原图灰度翻转。
• 标准差归一化
• 非线性归一化
03
人脸图像 . 特征检测
获得好的特征是识别成功的关键
3 特征检测算法
尺度不变特征提取(SIFT) 方向梯度直方图( HOG ) 神经网络特征提取 Haar-like特征 CNN特征提取
04
人脸图像 . 匹配与识别
提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值, 当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。根据相似程度对人脸的身份信息进行 判断。这一过程又分为两类:一类是确认(1:1)另一类是辨认(1:N)。
➢ 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
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
基于模型的方法
• 隐马尔柯夫模型 • 主动形状模型 • 主动外观模型
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。
➢ 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。
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。
目录 / Contents
01
人脸识别 . 应用
02
人脸图像 . 预处理
03
人脸图像 . 特征检测
04 人脸图像 . 匹配与识别
01 人脸识别 . 应用
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。
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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)。