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文档简介

人脸识别技术发展及应用分析 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。用摄像机采集人脸图像,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处理,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识,达到识别不同人身份的目的。市场现状 人脸识别技术的研究始于20世纪60年代末期。20世纪90年代后期以来,一些商业性的人脸识别系统逐渐进入市场,但是,这些技术和系统离实用化都有一定距离,性能和准确率也有待提高。 美国遭遇恐怖袭击后,这一技术引起了广泛关注。作为非常容易隐蔽使用的识别技术,人脸识别逐渐成为国际反恐和安全防范重要的手段之一。近年来,人脸识别在中国市场,也经历着迅速的发展,而且发展的脚步也越来越快。主要原因有以下两方面。科技的进步 国际上,美国标准与技术研究院(NIST)举办的Face Recognition Vendor Test 2006,通过大规模的人脸数据测试表明,当今世界上人脸识别方法的识别精度比2002年的FRVT2002至少提高了一个数量级(10倍),而对于高清晰,高质量人脸图像识别,机器的识别精度几乎达到100%。在我国,近年来科技界和社会各个方面都认识到人脸识别技术的重要性,国家政策对人脸识别技术研究给予了很大支持,使得我国人脸识别技术也得到了迅速的发展。应用需求的增加 越来越趋向于高科技的犯罪手段使得人们对各种场合的安全机制要求也近乎苛刻,各种应用需求不断涌现。人脸识别市场的快速发展一方面归功于生物识别需求的多元化,另一方面则是由于人脸识别技术的进步。从需求上来说,除了传统的考勤、门禁等应用外,视频监控环境下的身份识别正成为一种迫切的需求,即在一个较复杂的场景中,在较远的距离就识别出特定的人,这显然是其它生物识别方法所欠缺的,而人脸识别却是一个极佳的选择。技术历程 国家“十一五”科技发展规划将人脸识别技术的研究与发展列入其中,明确指出:“要在生物特征识别技术领域缩小与世界先进水平的差距,开展生物特征识别应用技术研究,开发具有高安全性、低误报率的出入口控制新产品。”在这种环境下,国内一些科研院所和院校在人脸识别技术方面取得了很大进展。如中科院自动化所,清华大学,中科院计算所自主开发的人脸识别技术已经达到了国际先进的水平。 传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别,这也是人们最熟悉的识别方式,已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷,尤其在环境光照发生变化时,识别效果会急剧下降,无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别,和热成像人脸识别。但目前这两种技术还远不成熟,识别效果不尽人意。 最近迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响,已经取得了卓越的识别性能,在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速,使人脸识别技术逐渐走向实用化。nextpage可见光人脸识别技术 可见光是光谱中人眼可以感知的部分,可见光谱没有精确的范围,一般人的眼睛可以感知可见光的波长在400到700纳米之间。作为可为人眼感知的光源,也是生活中最常见的光源。因此,传统的人脸识别技术主要基于可见光图像的人脸识别,这也是人们最熟悉的人脸识别方式。 为了克服受环境光照的影响,学术界做了大量的研究和技术开发。对可见光人脸识别系统进行了大量改进,以减轻环境光照的影响,目前也取得了一定的进步。多光源人脸识别技术 在自然界中,除人眼可见的光线外,还存在着红外、紫外等不可见的光线。 为了克服可见光因环境因素而变化的影响,相关企业做了大量的研究和技术开发。基于红外与可见光融合的多光源人脸识别方法是人脸识别技术的一项革命性创新,目的在于消除可见光变化对人脸识别的影响。 可见光图像受光源影响较大,而单纯的红外图像可以独立光源,但对温度变化比较敏感,而红外与可见光融合的多光源人脸识别方法,被证明比任意单一光源的识别更有效。它是一种基于融合红外与可见光图像的人脸识别方法,对红外与可见光人脸图像分别采用PCA与线性辨别分析相结合的方法进行特征提取和识别,并利用获得的识别结果与它们各自的置信度进行决策融合,并确定最终的人脸识别结果。实验表明,可以有效提高人脸识别性能和对各种应用环境的适用性。技术优势 人脸识别较之于其它生物识别技术,在社会公共安全领域的应用,具有更明显的优势。 首先是其自然性,该识别技术同人类(甚至其它生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如脸部识别,人类也是通过观察比较人脸区分并确认身份的,另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等,而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性,因为人类或者其它生物并不通过此类生物特征区别个体。 其次是其不被察觉性,不被察觉对于一种识别方法也很重要,这会使该识别方法不令人反感,并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点,它完全利用可见光获取人脸图像信息,而不同于指纹识别或者虹膜识别,需要利用电子压力传感器采集指纹,或者近距离采集虹膜图像,这些特殊的采集方式很容易被人察觉,从而更有可能被伪装欺骗。这一特点特别适用于逃犯跟踪系统。 再则是其非接触性和唯一性,使其更加适合运用于公安刑侦系统,门禁考勤系统,网络应用系统等。应用前景 目前生物识别技术已广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。例如,一位储户走进了银行,他既没带银行卡,也没有回忆密码就径直提款,当他在提款机上提款时,一台摄像机对该用户的眼睛扫描,然后迅速而准确地完成了用户身份鉴定,办理完业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代生物识别技术中的“虹膜识别系统”。此外,美国“9.11”事件后,反恐怖活动已成为各国政府的共识,加强机场的安全防务十分重要。美国维萨格公司的脸像识别技术在美国的两家机场大显神通,它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔,判断他是不是通缉犯。 随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高,人脸识别技术将应用在更多的领域。 1、企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统,人脸识别防盗门等。 2、电子护照及身份证。这或许是未来规模最大的应用,国际民航组织(ICAO)已确定,从2010年起,其118个成员国家和地区,必须使用机读护照,人脸识别技术是首推识别模式,该规定已经成为国际标准。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。 3、公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络,在全国范围内搜捕逃犯。 4、自助服务。如银行的自动提款机,如果用户卡片和密码被盗,就会被他人冒取现金。如果同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。 5、信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成,电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前,交易或者审批的授权都是靠密码来实现,如果密码被盗,就无法保证安全。但是使用生物特征,就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一,从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。人脸识别产业的发展 这些年来我国经济发展日新月异,政府各部门对利用新技术解决关键问题热情支持。人脸识别技术广泛应用到电子护照、生物特征身份证、银行系统、公安系统、电子商务、电子政务等系统中,不但可以提高社会运行的效率,也可以大大增强公民日常生活的安全性。这将是一件功在当代利在千秋的好事。 发展人脸识别技术离不开标准化工作。目前人脸识别标准化工作在公安部一所、电子技术标准研究所和中科院自动化所的倡导下,正在积极进行。这个工作不仅为规范国内技术产品提供标准化规范,也将为中国技术进入国际提供平台。 目前,人脸识别技术的应用还没有做到“普及”,但是不可否认,它已经在开始影响我们的生活。通过一批专家学者不倦的努力,我国的人脸识别技术已经不落后于发达国家。与此同时,市场对可靠的人脸识别技术的需求也越来越迫切。一旦人脸识别得以推广,发展前景将不可*。届时,人脸识别技术本身的发展和应用效果还将有更大的提升,那将为我们的生活带来更多的便利和安全。人脸识别产品选购安装需注意的事项 由于生物识别产品受到外界因素的影响比较大,因而在选购、安装等事项上也需要注意很多问题,而人脸识别产品受环境影响更大则更应该做较多的考虑。 那么在具体的选购安装中要注意的事项有:第一,该人脸识别产品在逆光下的检测结果是否理想。第二,注意该产品数据库的模板建立是否达到要求。理想情况下数据库的模板数量是越多越好,当然在选择的时候只要能达到自己的容量大小就可以了;另外,对最小像素点的要求也需考虑,如双眼要达到100个像素点则比较不错。第三,对产品采集图像的最小角度的要求能否达到自己的预期。若不能达到自己满意的角度则可以不考虑。 除此之外,眼镜对于识别率的影响也应该列入选购范围内,如采集图片的时候双目会不会被眼镜遮挡,若被采集者佩戴较粗的镜框,则有影响识别误差的可能性。还有一个比较重要的因素是,该产品是否具有活体检测功能,对于眼睛的睁开和关闭、眼球的运动等是否会影响到产品的识别误差。 安装的时候需要双向的结合考虑,安装摄像机不能太高,还要考虑软件能适应多少容量,补光情况怎样,对光线下的识别率影响情况如何,是否受偏光的影响较大等,都是需要安装的时候去认真考虑的问题。 以上这些都是检测人脸识别产品好坏的一些标准,希望能给工程商和用户提供一些选购安装的依据。 读书的好处1、行万里路,读万卷书。2、书山有路勤为径,学海无涯苦作舟。3、读书破万卷,下笔如有神。4、我所学到的任何有价值的知识都是由自学中得来的。达尔文5、少壮不努力,老大徒悲伤。6、黑发不知勤学早,白首方悔读书迟。颜真卿7、宝剑锋从磨砺出,梅花香自苦寒来。8、读书要三到:心到、眼到、口到9、玉不琢、不成器,人不学、不知义。10、一日无书,百事荒废。陈寿11、

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