近些年来随着人脸识别技术的不断完善，它也被推广到安防领域，衍生出例如考勤机等产品。现今它们也被广泛地应用于校园、企业、楼宇、银行等领域。接下来我们就来给具体介绍一下这种技术的原理和应用范围。
一、系统原理
人脸识别主要分为人脸检测、特征提取和人脸识别三个过程。
1、人脸检测
人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。如果某一矩形区域通过了级联分类器，则被判别为人脸图像。
2、特征提取
特征提取是指通过一些数字来表征人脸信息，这些数字就是我们要提取的特征。常见的人脸特征分为两类，一类是几何特征，另一类是表征特征。几何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。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。其中比较常用的特征提取算法是LBP算法。
3、人脸识别
人脸识别可以分为两个大类，一类是确认，即人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程。另一类是辨认，即人脸图像与数据库中已存的所有图像匹配的过程。而人脸辨认要比人脸确认困难，因为辨认需要进行海量数据的匹配。常用的分类器有最近邻分类器、支持向量机等。
二、应用场景
1、公安系统
人脸识别照片比对系统用于快速身份鉴别，在大量的数据库（失踪人口照片库、挡获人员照片库、常驻人口照片库、暂住人口照片库等）中查找检索特定人员的身份。
2、金融领域
随着人脸识别技术在金融行业的风起，越来越多的商业化应用也浮出水面，比如刷脸办卡、自主开户、刷脸支付等
3、社保领域
为确保基本养老保险基金安全，防止冒领骗领养老金，将人脸识别技术引入人脸识别自证。利用人脸识别特征的唯一性，精准、便捷的实现参保人身份真实性的有效核查，减少保险金发放的漏洞，很好地避免了骗保、冒领等问题的发生。
以上就是今天介绍的关于人脸识别系统的原理和应用场景了，希望对想要了解这方面内容的朋友有所帮助。如果您还想关于这方面的内容，不妨去浙江大华技术股份有限公司咨询。他们是以视频为核心的智慧物联解决方案提供商和运营服务商，以技术创新为基础，提供端到端的视频监控解决方案、系统及服务，为城市运营、企业管理、个人消费者生活创造价值。
人脸识别系统的原理与发展 一、引言 人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。2012年4月，铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统；可以对人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测，自动调整影像放大； 二、概述 人脸识别系统概述 广义的人脸识别实际包括构建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;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。 人脸识别系统功能模块 人脸捕获与跟踪功能：人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。 人脸识别比对：人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。 人脸的建模与检索：可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式)，将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。
人脸识别技术已遍布生活各个场景 目前，从全球人脸识别技术领域的应用场景布局来看，安防、金融、交通是相 对布局较为成熟的领域，而在零售、广告、智能设备、教育、医疗、娱乐等领 域也均有较多应用场景，为经济社会的发展以及人们日常生活的便捷带来了新 机遇。 01智能安防领域 随着智慧城市、大数据、人工智能等项目开展和技术应用，智能安防领域对于 人脸识别技术的需求越来越大。人脸识别作为一种非常重要的身份识别手段， 在公安巡检、网上追逃、户籍调查、证件查验等方面得到了广泛应用。 同时，人脸识别也可以用作访问控制的一种手段，延伸出了诸如考勤系统、门 禁系统等方面的应用，确保只有经过授权的人员才能进入某些区域。 02金融交易领域 人脸识别在金融交易领域的应用也非常普遍，其应用场景主要包括人脸识别存 取款、电子银行远程开户、在线网络支付等方面。 早在2013年，芬兰创业公司Uniqul就推出了全球第一款基于脸部识别系统的 支付平台。Uniqul的人脸识别系统将用户面部生物数据与数据库中的账户匹配，短时间内即可快速完成身份确认和交易流程。 03公共交通领域 人脸识别技术在公共交通中的应用主要包含航空、火车、汽车、地铁等公共出 行领域。 国际民航组织规定，自2010年起，118个成员国家及地区必须使用机读护照， 而人脸识别则成了首选模式。人脸识别技术在航空安检中率先得到应用，而后 逐渐扩展到部分城市的火车站和地铁站等公共交通安保领域。 04营销零售领域 目前，人脸识别在营销零售领域的应用正快速扩展。以无人零售为代表的新零 售场景大量使用了人脸识别技术，无人售货机遍布各大商场、楼宇、地铁、车 站等公共场所，无人便利店自2017年起广泛使用了人脸识别安全系统。 此外，人脸识别技术还广泛应用于广告投放和识别客户信息(如客户性别、年龄、表情、肤质、观看广告时长等)，并通过分析这些数据有针对性地向客户推送最有吸引力的广告。早在2013年，全球第三大零售巨头Tesco(乐购)就曾宣布，
1．人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 （2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。 （3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 （5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面： （1）模板匹配 主要有两种方法，固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板，然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量，以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单，在早期的系统中采用得比较
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。
人脸识别主要算法原理 主流的技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。 1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他结合才能有比较好的效果； 2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。 3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。 1. 基于几何特征的方法 人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。 采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。
可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是:设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。 这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时，采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求，计算量也较大。 2. 局部特征分析方法（Local Face Analysis） 主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑，Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果，它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。 3. 特征脸方法（Eigenface或PCA）
人脸识别发展趋势及应用领域分析 人脸识别技术是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒的生物识别技术，具有极其广阔的市场应用前景。在公安、国防、海关、交通、金融、社保、医疗及其他民用安全控制等行业和部门存在着广泛的需求。 一、人脸识别何以瞬间爆发？ 其实对于整个生物识别领域来说，由于指纹识别应用时间早，价格低廉，而且使用便利，因此早早地便占据了国内的大部分市场，在顶峰时期，甚至可以达到90%左右。但是，又是什么力量，使人脸识别在短短五六年的时间里，就实现了如此迅猛的腾飞呢？ （一）政策因素：抛开技术因素，国家政策的支持可以说是人脸识别崛起的重要因素之一。尤其随着近些年来，平安城市等技术的大力推广，我国安防市场的需求也随之迅速升温，各领域安保的等级也就随之实现明显的提升。甚至在部分地区的部分领域，人脸识别已经开始被列为使用过程中的强制标准。这种情况的出现，对于人脸识别的推广无疑是一种非常有力的推动。因此，虽然政策的角色只是一种诱导的作用，但是这种诱导对于人脸识别的爆发，却又是不可或缺的。 （二）社会需求：在我国，随着城镇化的进程加快，流动人口比例大大增加，面临的突发事件和异常事件越来越复杂。因此这也就给城市的安保工作，以及视频监控带来了更大的压力。传统依靠人工来“盯”的方式难免会因疲劳或精神不集中等原因影响监视效果，难以胜任对庞大数据库的分析与理解，从而影响事后查找证据，更难以满足时代的需求，于是，人们对于具有智能分析的视频监控应用的呼声越来越高。 二、人脸识别发展趋势 （一）与视频监控相结合：随着人脸识别技术的进一步发展，将人脸识别技术将实现与数字监控系统的进一步融合，将成为人脸识别技术的另外一大应用领域。据统计数据显示，仅在中国大陆，在未来三年内有望形成年销售额过百亿，并在未来十年内则有望形成年销售额过千亿的市场规模。（二）逐步取代指纹考勤：人脸识别考勤，通过对人脸一些独一无二的特征识别对验进行考
关于SVM及其应用的相关原理 一、支持向量机介绍 下面我简单介绍下何为小样本、非线性及高维模式识别 小样本，并不是说样本的绝对数量少，实际上，对任何算法来说，更多的样本几乎总是能带来更好的效果，而是说与问题的复杂度比起来，SVM算法要求的样本数是相对比较少的。 非线性，是指SVM擅长应付样本数据线性不可分的情况 高维模式识别是指样本维数很高，例如样本出现几万维，不用降维处理，其他算法基本就没有能力应付了，SVM却可以，主要是因为SVM 产生的分类器很简洁，用到的样本信息很少，使得即使样本维数很高，也不会给存储和计算带来大麻烦。 何为机器学习之后会介绍。 支持向量机方法： 下面我简单介绍下何为VC 维理论和结构风险最小原理以期推广能力所谓VC维是对函数类的一种度量，我们就简单的理解为问题的复杂程度，VC维越高，一个问题就越复杂。 （1）PPT下一页 在讲解结构风险最小原理，先介绍下风险，风险就是与真实解的误差。我举个例子来说，我们不知道宇宙是如何诞生，就是不知道宇宙的真实模型，如果知道真实的宇宙模型，我们直接用真实模型就可
以了。既然不知道，我们就根据一些现象假设认为宇宙诞生于150亿年前的一场大爆炸，这个假设能够描述很多我们观察到的现象，但它与真实的宇宙模型之间还相差多少？谁也说不清，因为我们压根就不知道真实的宇宙模型到底是什么。这个差距我们就认为是风险经验风险就是分类器在给定样本上的误差，就是我们选择一个假设之后，真实误差无从得知，但我们可以用某些可以掌握的量来逼近它。就是使用分类器在样本数据上的分类的结果与真实结果之间的差值来表示。这个差值叫做经验风险。 置信风险是分类器在未知文本上分类的结果的误差。代表了我们在多大程度上可以信任分类器在未知文本上分类的结果。很显然，没有办法精确计算的，因此只能给出一个估计的区间，也使得整个误差只能计算上界，而无法计算准确的值。 结构风险就是经验风险与置信风险之和 （2）PPT下一页 下面介绍下机器学习和推广能力 机器学习就是对一种对问题真实模型的逼近。机器学习分为传统机器学习和统计机器学习。
文献综述 1 引言 在计算机视觉和模式识别领域，人脸识别技术（Face Recognition Technology，简称FRT）是极具挑战性的课题之一。近年来，随着相关技术的飞速发展和实际需求的日益增长，它已逐渐引起越来越多研究人员的关注。人脸识别在许多领域有实际的和潜在的应用，在诸如证件检验、银行系统、军队安全、安全检查等方面都有相当广阔的应用前景。人脸识别技术用于司法领域，作为辅助手段，进行身份验证，罪犯识别等;用于商业领域，如银行信用卡的身份识别、安全识别系统等等。正是由于人脸识别有着广阔的应用前景，它才越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。 虽然人类能够毫不费力的识别出人脸及其表情，但是人脸的机器自动识别仍然是一个高难度的课题。它牵涉到模式识别、图像处理及生理、心理等方面的诸多知识。与指纹、视网膜、虹膜、基因、声音等其他人体生物特征识别系统相比，人脸识别系统更加友好、直接，使用者也没有心理障碍。并且通过人脸的表情/姿态分析，还能获得其他识别系统难以获得的一些信息。 自动人脸识别可以表述为：对给定场景的静态或视频序列图像，利用人脸数据库验证、比对或指认校验场景中存在的人像，同时可以利用其他的间接信息，比如人种、年龄、性别、面部表情、语音等，以减小搜索范围提高识别效率。自上世纪90年代以来，人脸识别研究得到了长足发展，国内外许多知名的理工大学及TT公司都成立了专门的人脸识别研究组，相关的研究综述见文献[1-3]。 本文对近年来自动人脸识别研究进行了综述，分别从人脸识别涉及的理论，人脸检测与定位相关算法及人脸识别核心算法等方面进行了分类整理，并对具有典型意义的方法进行了较为详尽的分析对比。此外，本文还分析介绍了当前人脸识别的优势与困难。 2 人脸识别相关理论 图像是人们出生以来体验最丰富最重要的部分，图像可以以各种各样的形式出现，我们只有意识到不同种类图像的区别，才能更好的理解图像。要建立一套完整的人脸识别系统(Face Recognetion System，简称FRS)，必然要综合运用以下几大学科领域的知识： 2.1 数字图像处理技术 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机
人脸识别的应用场景 1、人脸检测 “人脸检测（Face Detection）”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列（0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框）。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中，我们可以通过设置“输入图像尺寸”、或“最小脸尺寸限制”、或“人脸数量上限”的方式来加速算法。 2. 人脸配准 “人脸配准（Face Alignment）”是定位出人脸上五官关键点坐标的一项技术。 人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”，输出五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，可以根据不同的语义来定义（常见的有5点、68点、90点等等）。 当前效果的较好的一些人脸配准技术，基本通过深度学习框架实现，这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来，缩放的固定尺寸，然后进行关键点位置的计算。因此，若不计入图像缩放过程的耗时，人脸配准算法是可以计算量固定的过程。另外，相对于人脸检测，或者是后面将提到的人脸提特征过程，人脸配准算法的计算耗时都要少很多。 3. 人脸属性识别
“人脸属性识别（Face Attribute）”是识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性值的一项技术。 一般的人脸属性识别算法的输入是“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”，输出是人脸相应的属性值。人脸属性识别算法一般会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐（旋转、缩放、扣取等操作后，将人脸调整到预定的大小和形态），然后进行属性分析。 常规的人脸属性识别算法识别每一个人脸属性时都是一个独立的过程，即人脸属性识别只是对一类算法的统称，性别识别、年龄估计、姿态估计、表情识别都是相互独立的算法。但的一些基于深度学习的人脸属性识别也具有一个算法同时输入性别、年龄、姿态等属性值的能力。 4. 人脸提特征 “人脸提特征（Face Feature Extraction）”是将一张人脸图像转化为一串固定长度的数值的过程。这个数值串被称为“人脸特征（Face Feature）”，具有表征这个人脸特点的能力。 人脸提特征过程的输入也是“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”，输出是人脸相应的一个数值串（特征）。人脸提特征算法都会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐预定模式，然后计算特征。 近几年来，深度学习方法基本统治了人脸提特征算法，这些算法都是固定时长的算法。早前的人脸提特征模型都较大，速度慢，仅使用于后台服务。但的一些研究，可以在基本保证算法效果的前提下，将模型大小和运算速度优化到移动端可用的状态。 5.人脸比对（人脸验证、人脸识别、人脸检索、人脸聚类） “人脸比对（Face Compare）”是衡量两个人脸之间相似度的算法 人脸比对算法的输入是两个人脸特征（注：人脸特征由前面的人脸提特征算法获得），输出是两个特征之间的相似度。人脸验证、人脸识别、人脸检索都是在人脸比对的基础上加一些策略来实现。相对人脸提特征过程，单次的人脸比对耗时极短，几乎可以忽略。
人脸识别几种解决方案的对比_人脸识别技术原理介绍 人脸识别概要人脸识别，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。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，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别特点非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有强制性； 非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像； 并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别； 除此之外，还符合视觉特性：以貌识人的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。 人脸识别技术原理分析人脸识别主要分为人脸检测（face detecTIon）、特征提取（feature extracTIon）和人脸识别（face recogniTIon）三个过程。 人脸检测：人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。如果某一矩形区域通过了级联分类器，则被判别为人脸图像。 特征提取：特征提取是指通过一些数字来表征人脸信息，这些数字就是我们要提取的特征。常见的人脸特征分为两类，一类是几何特征，另一类是表征特征。几何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。 不过，由于其所需的特征点不能精确选择，限制了它的应用范围。另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。 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。其中比较常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先将图像分成若干区域，在每个区域的像素640x960邻域中用中心值作阈值化，将结果看成是二进制数。
人脸识别技术原理解析 你还记得电影里的这些情节吗？《变形金刚2》中，年轻的男主角和他的小伙伴们过关卡时，虽然骗过了值班军人，却被军方的人脸识别技术发现。2014年翻拍版的《机械战警》中，机械战警第一次面对大众公开亮相，就在人群中不停地扫描所有人脸，同时将获取的人脸在通缉犯资料库中作比对，瞬间就发现看热闹的人群中有一个逃逸多年的通缉犯，并将其制服。其他还有许多电影中，但凡是美国的机要部门，进门就要扫描各种生物特征，从早年电影中的指纹、虹膜，到现在的人脸。 人脸识别到底是什么？ 人脸识别，是视觉模式识别的一个细分问题，也大概是最难解决的一个问题。其实我们人每时每刻都在进行视觉模式识别，我们通过眼睛获得视觉信息，这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、书本，还是什么别的东西。 我们也无时无刻不在进行人脸识别，我们每天生活中遇到无数的人，从中认出那些熟人，和他们打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲开那些我们欠了钱还暂时还不上的人。然而这项看似简单的任务，对机器来说却并不那么容易实现。 对计算机来讲，一幅图像信息，无论是静态的图片，还是动态视频中的一帧，都是一个由众多像素点组成的矩阵。比如一个1080p的数字图像，是一个由1980*1080个像素点组成矩阵，每个像素点，如果是8bit的rgb格式，则是3个取值在0-255的数。 机器需要在这些数据中，找出某一部分数据代表了何种概念：哪一部分数据是水杯，哪一部分是书本，哪一部分是人脸，这是视觉模式识别中的粗分类问题。 而人脸识别，需要在所有机器认为是人脸的那部分数据中，区分这个人脸属于谁，这是个细分类问题。 人脸可以分为多少类呢？ 取决于所处理问题的人脸库大小，人脸库中有多少目标人脸，就需要机器进行相应数量的细分类。如果想要机器认出每个他看到的人，则这世界上有多少人，人脸就可以分为多少
人脸识别技术的应用 面部识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。人脸因具有不可复制、采集方便、不需要被拍者的配合而深受欢迎。现如今，人脸识别这个词已经慢慢走进了我们的生活，开始逐渐广泛的应用到日常生活之中。 手机、笔记本电脑中的人脸识别软件就是一个很好的例子，它帮助我们解锁手机、电脑，无需再输入密码，不用担心密码泄露从而导致的信息隐私泄露，它很好的帮助我们保护手机、电脑的安全。除此之外，人脸识别门禁系统开始应用于一些高档住宅和办公楼中，为人们省去了带钥匙刷卡的麻烦，也不用担心密码忘记的苦恼。人脸识别考勤机也开始被一些企业应用于日常管理。而一些美颜相机、美图软件的推出跟迎合了消费者的市场。它可以自动识别人脸，并对人脸进行美化。甚至一些小游戏被开发出来，可以将自己的脸与明星的脸比对相似之处，评价出你最有有谁的明星相。虽然这仅仅是一个游戏软件，只是供人们娱乐，真实度不高，但也可以看出现今人脸识别技术的广泛使用。 人脸识别技术在过去几年中得到了广泛的关注，正是因为它的应用程序涵盖了许多不同的领域。对于许多的应用程序来说，脸部识别系统的性能在可控的环境下已经达到了一个令人满意的水平。但是现有的大部分面部识别技术在不受控制的环境下识别性能明显下降。 在这次第十四届KSS国际知识与系统科学研讨会中，教授为我们介绍了如何在面部识别中应对不同光照环境下的情况。在过去几年中，处理不同光照的方法主要有： 1. histogram equalization. 2.logarithm transformations. 3.Apply DCT in the logarithm domain. 4.QI (Quotient Image). 5.SQI(Self-Quotient Image). 6.MQI (Morphological Quotient Image). 7.Local binary patterm operator. 经过了他们团队的研究，将这几种进行对照比较，建立一个PSO-SQI框架，利用算法的性能处理人脸识别中的光照问题。 PSO算法是一个新的基于群体智能的进化算法，其研究远没有像遗传算法和模拟退火算法那样深入，在理论上并不能保证能够得到最优解。PSO算法在进行优化问题的求解时应用范围有限,尤其对离散的组合优化问题,其理论建模还处于起步阶段。PSO算法中的一些参数，如学习因子、惯性权重以及粒子个数往往根据有限的应用经验确定,并不具有广泛的适应性。 而SQI是指自商图像(self-quotient image),以提取一个目标(如人脸)图像的内在特性,同时去除与光照相关的外在因素.SQI (self-quotient image) 方法克服了原始的QI 方法的局限性,且能够提取与光照无关的内在特性.对算法适用的条件进行了理论分析,并在SQI 计算过程中提出了一个非迭代的各向异性滤波器以减小光晕现象和提高计算速度.实验结果表明该方法可以有效地提高不同光照条件下的人脸识别系统的识别率. 由着POS-SQI两种方法的结合，更好的处理了人脸识别在不可控的光线下识
人脸识别实验报告 ---- 基于PCA 和欧氏距离相似性测度 一、理论知识 1、PCA 原理 主成分分析(PCA) 是一种基于代数特征的人脸识别方法,是一种基于全局特征的人脸识别方法,它基于K-L 分解。基于主成分分析的人脸识别方法首次将人脸看作一个整体,特征提取由手工定义到利用统计学习自动获取是人脸识别方法的一个重要转变[1]。简单的说,它的 原理就是将一高维的向量,通过一个特殊的特征向量矩阵,投影到一个低维的向量空间中,表示为一个低维向量,并不会损失任何信息。即通过低维向量和特征向量矩阵,可以完全重构出所对应的原来高维向量。特征脸方法就是将包含人脸的图像区域看作是一种随机向量,因此,可以采用K-L 变换获得其正交K-L 基底。对应其中较大特征值的基底具有与人脸相似的形状,因此又称为特征脸。利用这些基底的线性组合可以描述、表达和逼近人脸图像,因此可以进行人脸识别与合成。识别过程就是将人脸图像映射到由特征脸张成的子空间上,比较其与己知人脸在特征空间中的位置,从而进行判别。 2、基于PCA 的人脸识别方法 2.1 计算特征脸 设人脸图像f(x,y)为二维N×M 灰度图像,用NM 维向量R 表示。人脸图像训练集为{}|1,2,...,i R i P =,其中P 为训练集中图像总数。这P 幅图像的平均向量为: _ 11P i i R R P ==∑ 对训练样本规范化,即每个人脸i R 与平均人脸_ R 的差值向量: i A =i R -_R (i= 1,2,…,P) 其中列向量i A 表示一个训练样本。 训练图像由协方差矩阵可表示为: T C AA = 其中训练样本NM ×P 维矩阵12[,,...,]P A A A A = 特征脸由协方差矩阵C 的正交特征向量组成。对于NM 人脸图像,协方差矩
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。
人脸识别系统的原理与发展 摘要 人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。 本文提出了基于24位彩色图像对人脸进行识别的方法，介绍的主要内容是图像处理，它在整个软件中占有极其重要的地位，图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率。本软件主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑和二值化。在识别前，先对图像进行补光处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对称性来确定是否就是人脸，同时采用高斯平滑来消除图像的噪声，再进行二值化，二值化主要采用局域取阈值方法，接下来就进行定位、提取特征值和识别等操作。经过测试，图像预处理模块对图像的处理达到了较好的效果，提高了定位和识别的正确率。 【关键字】：人脸识别；光线补偿；高斯平滑；对比度增强 一课题的来源 随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。目前，微电子和视觉系统方面取得的新进展，使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片，输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。这并非虚构的情节。在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。在国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代，目前主要应用在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等领域。 二人脸识别技术的研究意义 1、富有挑战性的课题 人脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一，同时也具有较为广泛的应用意义。人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域，它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容。如今，虽然在这方面的研究已取得了一些可喜的成果，但是FRT在实用应用中仍面临着很严峻的
人脸识别在哪些场景有运用-人脸识别的作用 近年来，随着“平安城市建设”的大力推进，越来越多的高清摄像头部署在各个重要场所，如机场、地铁、火车站、汽车站等。这些场所是人口流动必经之地，也是公安重点布控区域。很多地区提出的人脸识别需求，也是针对这些重要场景，要求系统自动侦测视频画面中的人脸，并与数据库中的人脸数据进行一一比对，来得到有价值的信息。 人脸识别的应用范围很广，从门禁、设备登录到机场、公共区域的监控。下面是一些人脸识别的应用领域。 1、人脸识别的应用领域 ·人脸验证驾照、签证、身份证、护照、投票选举等；
·接入控制设备存取、车辆访问、智能ATM、电脑接入、程序接入、网络接入等； ·安全反恐报警、登机、体育场观众扫描、计算机安全、网络安全等； ·监控公园监控、街道监控、电网监控、入口监控等； ·智能卡用户验证等； ·执法嫌疑犯识别、欺骗识别等； ·人脸数据库人脸检索、人脸标记、人脸分类等； ·多媒体管理人脸搜索、人脸视频分割和拼接等； ·人机交互交互式游戏、主动计算等； ·其他人脸重建、低比特率图片和视频传输等； 以公安应用为例，公安部门在查办案、处理事务时常常会遇到一些不明身份的人员，比如走丢的老人、小孩，拒不交代身份的嫌疑犯，无人认领的尸体等。这时传统的方法往往不能解决问题。利用人脸检索系统，将目标人脸输入到系统中。系统自动在海量人口数据库中进行查找比对，列出前若干名相似的人员信息。然后再通过人工干预的方式，对系统结果进行筛选，得到目标的真实身份。 一套基本的人脸识别布控系统功能 (1)人脸捕获与跟踪功能 人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。
基于人脸识别技术的应用 1.1 人脸识别技术的介绍 面部识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。人脸因具有不可复制、采集方便、不需要被拍者的配合而深受欢迎。现如今，人脸识别这个词已经慢慢走进了我们的生活，开始逐渐广泛的应用到日常生活之中。 手机、笔记本电脑中的人脸识别软件就是一个很好的例子，它帮助我们解锁手机、电脑，无需再输入密码，不用担心密码泄露从而导致的信息隐私泄露，它很好的帮助我们保护手机、电脑的安全。除此之外，人脸识别门禁系统开始应用于一些高档住宅和办公楼中，为人们省去了带钥匙刷卡的麻烦，也不用担心密码忘记的苦恼。人脸识别考勤机也正在被一些企业应用于日常管理。而一些美颜相机、美图软件的推出更迎合了消费者的市场。它可以自动识别人脸，并对人脸进行美化。甚至一些小游戏被开发出来，可将自己的脸与明星的脸比对相似之处，评价出你最有有谁的明星相。虽然这仅仅是一个游戏软件，只是供人们娱乐，真实度不高，但也可以看出现今人脸识别技术的广泛使用。 人脸识别技术在过去几年中得到了广泛的关注，正是因为它的应用程序涵盖了许多不同的领域。对于许多的应用程序来说，脸部识别系统的性能在可控的环境下已经达到了一个令人满意的水平。但是现有的大部分面部识别技术在不受控制的环境下识别性能明显下降。
人脸识别技术是生物识别技术的一种，它结合了图像处理、计算机图形学、模式识别、可视化技术、人体生理学、认知科学和心理学等多个研究领域。从二十世纪六十年代末至今，人脸识别算法技术的发展共经历了如下四个阶段[1]： 1.基于简单背景的人脸识别 这是人脸识别研究的初级阶段。通常利用人脸器官的局部特征来描述人脸。但由于人脸器官没有显著的边缘且易受到表情的影响，因此它仅限于正面人脸（变形较小）的识别。 2.基于多姿态表情的人脸识别 这是人脸识别研究的发展阶段。探索能够在一定程度上适应人脸的姿态和表情变化的识别方法，以满足人脸识别技术在实际应用中的客观需求。 3.动态跟踪人脸识别 这是人脸识别研究的实用化阶段。通过采集视频序列来获得比静态图像更丰富的信息，达到较好的识别效果，同时适应更广阔的应用需求。 4.三维人脸识别 为了获得更多的特征信息，直接利用二维人脸图像合成三维人脸模型进行识别，即将成为该领域的一个主要研究方向。 1. 2 人脸识别技术在国内的研究现状 国内关于人脸自动识别的研究始于二十世纪 80 年代，主要的研究单位有清华大学，哈尔滨工业大学，中科院计算所，中科院自动化
人脸识别主要算法原理 主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。 1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果； 2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。 3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。 1. 基于几何特征的方法 人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧 面轮廓图是一种很有新意的方法。 采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。
可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是: 设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。 这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时，采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求，计算量也较大。 2. 局部特征分析方法（Local Face Analysis） 主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑，Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果，它构成了FaceIt人脸识别软件的 基础。 3. 特征脸方法（Eigenface或PCA）
人脸识别技术的几个主要研究方向 1 引言 计算机人脸识别是指基于已知的人脸样本库,利用计算机分析图像和模式识别技术从静态或动态场景中,识别或验证一个或多个人脸。通常识别处理后可得到的基本信息包括人脸的位置、尺度和姿态信息。利用特征提取技术还可进一步抽取出更多的生物特征(如:种族、性别、年龄..) 。计算机人脸识别是目前一个非常活跃的研究课题，它可以广泛应用于保安系统、罪犯识别以及身份证明等重要场合。虽然人类对于人脸的识别能力很强，能够记住并辨识上千个不同的人脸，可是对于计算机则困难多了，其表现在：人脸表情丰富；人脸随年龄的增长而变化；发型、胡须、眼镜等装饰对人脸造成的影响；人脸所成图像受光照、成像角度以及成像距离等影响。 计算机人脸识别技术是近20年发展起来的，90年代更成为科研热点，仅从1990 年到1999年之间,EI 可检索到的相关文献多达数千篇，关于人脸识别的综述也屡屡可见[1] 。自动人脸识别系统包括两个主要技术环节首先是人脸检测和定位，然后是对人脸进行特征提取和识别（匹配）。本文着重介绍人脸识别技术的各类方法，通过对比指出各类方法的优缺点及今后的发展方向。 2 人脸检测和定位 人脸检测和定位即对于给定的一幅图像检测图像中是否有人脸,若有则确定其在图像中的位置,并从背景中分割出来。这是个极富挑战性的问题，因为人脸是非刚体，且人脸在图像中的大小和方向以及人的肤色和纹理等方面有很大的可变形。人脸检测问题主要有四种：（1）对于给定的一幅人脸图像，将其中的人脸定位并给出其位置；（2）在一幅混乱的单色场景图中检测出所有的人脸；（3）在彩色图像中检测（定位）所有人脸；（4）在某一视频序列中，检测和定位出所有人脸。文献[2]对人脸检测进行了较为详细的综述，指出常用的人脸检测方法有四种：（1）基于知识的方法；（2）基于人脸固定特征的方法；（3）基于模板匹配的方法；（4）基于外貌的方法（Appearance-based methods），在基于模板匹配的方法中所采用的是预先确定的模板，而在基于外貌的方法中其模板的选择是通过对一系列图像的学习而确定的。一般来说，基于外貌的方法依靠统计和学习技术来找出人脸和非人脸图像的相关特征。在该方法中有特征脸法、基于聚类的方法、神经网络方法和支持向量机的方法。CMU库是常用的人脸检测库，主要的算法评定指标为错误接受率（FAR）和错误拒绝率（ARR）。 3 人脸特征提取和识别 目前大部分研究主要是针对二维正面人脸图像，也有基于三维人脸模型的方法，还有一种所谓的混合系统的身份鉴定系统。 3.1 二维正面人脸识别 在对人脸图像进行特征提取和分类之前一般需要做几何归一化和灰度归一化。几何归一化是指根据人脸定位结果将图像中人脸变换到同一位置和同样大