人脸识别技术介绍
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• 背景 – 面部识别可在任何背景下进行 – 不受背景物件的移动及摄像头的移动所影 响
-13-
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
-14-
人脸识别技术应用模式
人脸识别技术有三种应用模式，它们是人像检索模式（DB-SCAN），人像监控模式 （Watchlist）和人像验证模式（Verification）
-3-
生物识别技术比较
误认率 拒认率
人脸识别 低
<0.2
易用性 非常好
处理速度/人
评价
<1秒
最好的生物识别技术
指纹识别 很低 掌纹识别 低 瞳孔扫描 很低 声音识别 一般
5%
好
5秒
较好的生物识别技术
5% 10% 一般
使用困难
5-15秒
易传染细菌，采样困难，设备 昂贵
需操培训作后难度使用大，仪手器工对要准5-需253秒-5。秒，仪复者器 杂对 ，准 且价 不格 适昂 用贵 于， 隐手 形工 眼操 睛作 用
一般
3秒
可能被磁带欺骗
-4-
生物识别技术比较
-5-
人脸识别技术特点
在当今众多的人体生物特征识别技术中， 人脸识别技术以其实用性强、速度快、 使用简单和识别精度高等特点，与其他人体生物特征识别技术相比较时占有明显的 技术优势。
1 快速、非侵扰
人脸识别技术有快速、简便、非侵扰和不
需要人的被动配合的特点
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
-2-
人脸识别技术
生物识别技术就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密切结合，利用 人体固有的生理特性，（如指纹、声纹、人像、虹膜等） 和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份 的鉴定。
其中人脸识别是指人的面部五官以及轮廓的分布。 这些分布特征因人而异，与生俱来。相对于其他生物识 别技术，人脸识别具有非侵扰性，无需干扰人们的正常 行为就能较好地达到识别效果。由于采用人脸识别技术 的设备可以随意安放，设备的安放隐蔽性非常好，能远 距离非接触快速锁定目标识别对象，因此人脸识别技术 被国外广泛应用到公众安防系统中，应用规模庞大。
Hale Waihona Puke Baidu
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。
-6-
人脸识别工作原理
人脸 识别 比对
人脸 识别 建模
-7-
人脸识别建模、比对流程
处理影像的流程
– 面部定位 – 双眼定位 – 检查影像质量 – 影像校正
(缩小、纠正角度) – 前期处理 – 抽取特征点 – 合成特征集群和存盘
记录比对
-8-
人脸识别特征点提取建模流程
-9-
影响人脸识别的因素
FRS致力开发基于多幅照片的人像模版的生成
-18-
出入境
在出入境业务办理过程中，利用人像识别技术查询和比对出入境人员库和常住人 口库中的人像数据，确认是否有骗取出入境证件行为。
将出入境人员相片与过往历史人员相片进行比对，从而发现重复办证情况。 利用人像识别技术取代传统人工检验通关模式，简化业务办理流程，提高业务办 理效率，实现快速通关。
-19-
人脸识别技术介绍
2020年5月
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”
行为特征 what you do?
-笔迹 -步态 -身体气味 -按键节奏 “后天习惯”
• 在对不同角度、不同面部表情、发型及头 饰、
• 胡子的蓄留等变化有比较稳定的表现 • 眼镜 • 一般眼镜的配戴与否，与识别的结果形响
有限
以下除外： -全黑的墨镜 -水银反光墨镜 -极粗框的眼镜，将面部挡着
-10-
影响人脸识别的因素：姿势 旋转、侧滚、俯仰20度内， 对识别的准确度影响有限
-11-
户政
查重：主要是指对大量的人口身份信息进行检索以发现是否存在“同人不同身份”及“同身 份不同人”的情况，以协助人口业务部门进行数据清理整顿。
查验：主要是针对办理户口或身份证的人员，在办理的同时利用其相关信息对现有数据进行 检索，以确认该人员身份是否唯一，有效发现、解决和防止双重户口和虚假户口等问题。
2 准确、直观
人脸识别技术有良好的防伪、防欺
诈、准确、直观、方便的特点
其余的人体生物特征识别技术对人们来说 都是一种干扰，都需要人的被动配合。人 脸识别无需干扰人们的行为，你只需要很 快从一架摄像机前走过，你的面貌就已经 被快速地采集和检验，所以非常简便。
因为同其它人体生物特征识别技术 相比较，只有人脸识别是最直观、 最可靠、最准确的，因而它是优良 的防伪、防欺诈的。
-12-
入库照片及背景要求
• 影像的顏色、色深、及解析度 – 可支持彩色及灰度的影像 – 最低要求8-位，即256灰度影像
• 影像的格式 – 各类主流的影像格式、如 bmp/jpg/png等
• 最低影像大小 – 最低要求：双眼中心之间的距离30像素 – 建议大小：205*205 16-bit高彩 jpg 24KB – 置于智能卡中：104*104 8-bit灰度jpg 2.5KB
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。
查询：主要是针对确认身份的人员相片，在人口人像库中进行检索，以确认该人员身份，挖 掘出更换身份的在逃人员或犯罪嫌疑人，为公安机关打击犯罪、行政管理提供有力手段。
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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
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人脸识别技术应用模式
人脸识别技术有三种应用模式，它们是人像检索模式（DB-SCAN），人像监控模式 （Watchlist）和人像验证模式（Verification）
-3-
生物识别技术比较
误认率 拒认率
人脸识别 低
<0.2
易用性 非常好
处理速度/人
评价
<1秒
最好的生物识别技术
指纹识别 很低 掌纹识别 低 瞳孔扫描 很低 声音识别 一般
5%
好
5秒
较好的生物识别技术
5% 10% 一般
使用困难
5-15秒
易传染细菌，采样困难，设备 昂贵
需操培训作后难度使用大，仪手器工对要准5-需253秒-5。秒，仪复者器 杂对 ，准 且价 不格 适昂 用贵 于， 隐手 形工 眼操 睛作 用
一般
3秒
可能被磁带欺骗
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生物识别技术比较
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人脸识别技术特点
在当今众多的人体生物特征识别技术中， 人脸识别技术以其实用性强、速度快、 使用简单和识别精度高等特点，与其他人体生物特征识别技术相比较时占有明显的 技术优势。
1 快速、非侵扰
人脸识别技术有快速、简便、非侵扰和不
需要人的被动配合的特点
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
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人脸识别技术
生物识别技术就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密切结合，利用 人体固有的生理特性，（如指纹、声纹、人像、虹膜等） 和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份 的鉴定。
其中人脸识别是指人的面部五官以及轮廓的分布。 这些分布特征因人而异，与生俱来。相对于其他生物识 别技术，人脸识别具有非侵扰性，无需干扰人们的正常 行为就能较好地达到识别效果。由于采用人脸识别技术 的设备可以随意安放，设备的安放隐蔽性非常好，能远 距离非接触快速锁定目标识别对象，因此人脸识别技术 被国外广泛应用到公众安防系统中，应用规模庞大。
Hale Waihona Puke Baidu
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。
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1 : 1 的验证过程
-16-
1 : N 的辨识过程（N : N）
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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。
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人脸识别工作原理
人脸 识别 比对
人脸 识别 建模
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人脸识别建模、比对流程
处理影像的流程
– 面部定位 – 双眼定位 – 检查影像质量 – 影像校正
(缩小、纠正角度) – 前期处理 – 抽取特征点 – 合成特征集群和存盘
记录比对
-8-
人脸识别特征点提取建模流程
-9-
影响人脸识别的因素
FRS致力开发基于多幅照片的人像模版的生成
-18-
出入境
在出入境业务办理过程中，利用人像识别技术查询和比对出入境人员库和常住人 口库中的人像数据，确认是否有骗取出入境证件行为。
将出入境人员相片与过往历史人员相片进行比对，从而发现重复办证情况。 利用人像识别技术取代传统人工检验通关模式，简化业务办理流程，提高业务办 理效率，实现快速通关。
-19-
人脸识别技术介绍
2020年5月
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”
行为特征 what you do?
-笔迹 -步态 -身体气味 -按键节奏 “后天习惯”
• 在对不同角度、不同面部表情、发型及头 饰、
• 胡子的蓄留等变化有比较稳定的表现 • 眼镜 • 一般眼镜的配戴与否，与识别的结果形响
有限
以下除外： -全黑的墨镜 -水银反光墨镜 -极粗框的眼镜，将面部挡着
-10-
影响人脸识别的因素：姿势 旋转、侧滚、俯仰20度内， 对识别的准确度影响有限
-11-
户政
查重：主要是指对大量的人口身份信息进行检索以发现是否存在“同人不同身份”及“同身 份不同人”的情况，以协助人口业务部门进行数据清理整顿。
查验：主要是针对办理户口或身份证的人员，在办理的同时利用其相关信息对现有数据进行 检索，以确认该人员身份是否唯一，有效发现、解决和防止双重户口和虚假户口等问题。
2 准确、直观
人脸识别技术有良好的防伪、防欺
诈、准确、直观、方便的特点
其余的人体生物特征识别技术对人们来说 都是一种干扰，都需要人的被动配合。人 脸识别无需干扰人们的行为，你只需要很 快从一架摄像机前走过，你的面貌就已经 被快速地采集和检验，所以非常简便。
因为同其它人体生物特征识别技术 相比较，只有人脸识别是最直观、 最可靠、最准确的，因而它是优良 的防伪、防欺诈的。
-12-
入库照片及背景要求
• 影像的顏色、色深、及解析度 – 可支持彩色及灰度的影像 – 最低要求8-位，即256灰度影像
• 影像的格式 – 各类主流的影像格式、如 bmp/jpg/png等
• 最低影像大小 – 最低要求：双眼中心之间的距离30像素 – 建议大小：205*205 16-bit高彩 jpg 24KB – 置于智能卡中：104*104 8-bit灰度jpg 2.5KB
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。
查询：主要是针对确认身份的人员相片，在人口人像库中进行检索，以确认该人员身份，挖 掘出更换身份的在逃人员或犯罪嫌疑人，为公安机关打击犯罪、行政管理提供有力手段。