人脸识别简述

发展历史
第二阶段： 关于人脸的机器识别研究开始于二十世纪七十年代。 Allen 和Parke 为代表，主要研究人脸识别所需要的面部特 征。研究者用计算机实现了较高质量的人脸灰度图模型。 这一阶段工作的特点是识别过程全部依赖于操作人员，不 是一种可以完成自动识别的系统。
发展历史
第三阶段：人机交互式识别阶段。 Harmon 和Lesk 用几何特征参数来表示人脸正面图像。
(1)人脸检测(Detection)：即从各种不同的场景中检测出人脸的存在并 确定其位置。
(2)人脸规范化(Normalization)：校正人脸在尺度、光照和旋转等方面 的变化。或者叫做alignment，人脸对齐，人脸校准
(3)人脸校验(Face verification )：采取某种方式表示检测出人脸和数 据库中的已知人脸，确认两张脸是否是同一个人。
对比
除此之外，还有一些其它的识别方法： 基于统计的方法（KL算法、奇异值分解(SVD)、隐马尔可夫(HMM)法）、 基于神经网络的方法、 弹性图匹配方法：将物体用稀疏图形来描述 (见下图)，其顶点 用局部能量谱的多尺度描述来标记，边则表示拓扑连接关系并 用几何距离来标记，然后应用塑性图形匹配技术来寻找最近的 已知图形。（缺点是计算量巨大）
特征子脸技术的基本思想是：从统计的观点，寻找人脸图像 分布的基本元素，即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量， 以此近似地表征人脸图像。由于每个特征矢量的图像形式类似 于人脸，所以称本征脸。 实际上，特征脸反映了隐含在人脸样本集合内部的信息和人脸 的结构关系。将眼睛、面颊、下颌的样本集协方差矩阵的特征 向量称为特征眼、特征颌和特征唇，统称特征子脸。特征子脸 在相应的图像空间中生成子空间，称为子脸空间。计算出测试 图像窗口在子脸空间的投影距离，若窗口图像满足阈值比较条 件，则判断其为人脸。
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。
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。
出入境
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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。
治安
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人员身份核实：在当一个案犯或者嫌疑人被抓获而不承认自己真实身份的时候，可以用人像识 别技术自动识别出他的身份。
视频监控实时比对：利用现有公安治安视频监控系统、治安卡口视频监控系统等中的监控视频，
获取每个进入公共场所通道、机场海关安检口、车站、旅店等的人员的面貌信息，并利用人像识别技 术进行实时比对和识别，一旦发现特征符合的人员后即可发出警报信号通知安保人员，实现自动预警、 报警以及迅速布控和出警，提高治安监控管理的效率和智能化水平。
概述
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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
(4)人脸识别(Recognition)：将待识别的人脸与数据库中的已知人脸比 较，得出给你的脸是库里的谁。
概述
5
人脸识别经典流程：
概述
6
人脸 识别 比对
人脸 识别 建模
概述
人脸识别算法框架：人脸识别算法描述属于典型的模式
识别问题，主要有在线匹配和离线学习两个过程组成。
在人脸识别中，特征的分类能力、算法 复杂度和可实现性是确定特征提取法需 要考虑的因素。所提取特征对最终分类 结果有着决定性的 影响 。分类器所能 实现的分辨率上限就是各类特征间最大 可区分度。因此，人脸识别的实现需要 综合考虑特征选择、特征提取和分类器 设计。
概述
人脸识别与其它生物识别技术的比较： 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”
概述
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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。
概述
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
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
对比
1）基于几何特征的人脸识别方法 基于几何特征的方法是早期的人脸识别方法之一 。常采用的
几何特征有人脸的五官如眼睛、鼻子、嘴巴等的局部形状特征。 脸型特征以及五官在脸上分布的几何特征。提取特征时往往要用 到人脸结构的一些先验知识。识别所采用的几何特征是以人脸器 官的形状和几何关系为基础的特征矢量，本质上是特征矢量之间 的匹配，其分量通常包括人脸指定两点间的欧式距离、曲率、角 度等。 基于几何特征的识别方法比较简单、容易理解，但没有形成统一 的特征提取标准；从图像中抽取稳定的特征较困难，特别是特征 受到遮挡时； 对较大的表情变化或姿态变化的鲁棒性较差。
PART THREE
03 几种主要算法简介
对比
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算法参数指标
误识率(FAR：False Accept Rate)
– 表示不同来源的人脸被接受的概率
拒识率(FRR：False Reject Rate)
– 表示来源相同的人脸被拒绝匹配的概率
其它常见参数指标
• 可接入人像照片规模 • 实时比对规模 • 首选识别率/前N选识别率 • 错误报警率/正确报警率 • 人脸比对速度 • 特征模板大小（内存占用）
警用PDA实时比对（移动警务）：当公安民警、便衣在值勤时，凭职业敏锐的感觉发现可疑人 员，使用警用PDA让该人员协助拍相，通过内网传输到中心人库做比对，在把此人的比对结果快捷 返回，从而知道此人是否为犯罪嫌疑人，提高打击犯罪力度，震慑不法人员。
考试
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各科目考试时，根据各科目考试的实际应用系统和考试流程，在考试前、考试中 和考试后对考生拍照并使用人像识别技术与受理时录入的相片进行比对，以确认 考生身份，杜绝考试时冒名顶替的情况；
基于深度学习的人脸识别
组员：程俊达 李阳 梁子轩
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目 录
CONTENT
01 | 人脸识别概述 02 | 发展历史 03 | 几类算法简介 04 | 发展现状及应用
PART ONE
01 人脸识别概述
概述
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人脸识别简介：
近年来，随着计算机技术的迅速发展，人脸自动识别技术得到广泛研究 与开发，人脸识别成为近30年里模式识别和图像处理中最热门的研究主 题之一。人脸识别的目的是从人脸图像中抽取人的个性化特征，并以此 来识别人的身份。一个简单的自动人脸识别系统，包括以下4个方面的内 容：
PART FOUR
04 实际应用和现状
应用
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）
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。
选择一张经人像识别系统比对后的相片打印在成绩单上。
发展现状
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国内人脸识别公司
1、云从科技（Cloudwalk） 2、商汤科技（SenseTime） 3、旷视科技（FACE++） 4、海康威视（HIKVISION）
发展现状
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1、云从科技
背靠“计算机视觉之父”，中科院实验室创业团队创立云从科技
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。等强度曲线反映了人脸 的凸凹信息。这些等强度线法必须在背景与头发均为黑色，表面光 照均匀的前提下才能求出符合人脸真实形状的等强度线。
对比
特征脸法 特征脸方法是90年代初期由Turk和Pentland提出的目前最流行 的算法之一，具有简单有效的特点, 也称为基于主成分分析 (principal component analysis,简称PCA)的人脸识别方法。
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。
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。
他们采用多维特征矢量表示人脸面部特征，并设计了基于这 一特征表示法的识别系统。Kaya和Kobayashi 则采用了统 计识别方法，用欧氏距离来表征人脸特征。但这类方法需要 利用操作员的某些先验知识，仍然摆脱不了人的干预。
第四阶段：20世纪90年代以来，随着高性能计算机的出现， 人脸识别方法有了重大突破，才进入了真正的机器自动识 别阶段。在用静态图像或视频图像做人脸识别的领域中， 国际上形成了以下几类主要的人脸识别方法。
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。
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。
对比
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 [10]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，并得出结论： 基于几何特征的人脸识别方法具有识别速度快和内存要求小的优点， 但在识别率上模板匹配要优于基于几何特征的识别方法。
云从科技团队成员除了来自中科大的校友外，还来自中国科学院各大 研究所、UIUC、IBM、NEC、MicroSoft等全球顶尖学府及研究机构；
截止2016年11月，成立一年半，研发团队扩展为200余名，为全国最 大的人脸识别研发团队；并且在金融、安防、教育等领域分别开始了商业 化探索，IBIS平台让其成为银行业第一大供应商，动态人脸识别系统在广 东的应用成为标杆，被全国推广； 主要成就
一般
3秒
可能被磁带欺骗
Байду номын сангаас
概述
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2 发展历史 0
PART TWO
发展历史
第一阶段：
人类最早的研究 工作至少可追朔到二十世纪五十年代在心理学方面的研 究和六十年代在工程学方面的研究。
有从感知和心理学角度探索人类识别人脸机理的，如美国Texas at Dallas 大学的Abdi和Tool小组 ，由Stirling大学的Bruce教授和Glasgow大学的 Burton教授合作领导的小组等 ；也有从视觉机理角度进行研究的，如英国 的Graw小组和荷兰Groningen大学的Petkov小组等。
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。
户政
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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。