人脸识别技术课件

人脸识别技术图像工程人脸识别技术图像工程1人脸识别技术概论PART1人脸识别技术概论PART12技术介绍人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流.首先判断其是否存在人脸,如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。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。技术介绍人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者3技术原理人脸识别技术包含三个部分：人脸检测、人脸追踪以及人脸对比。人脸识别技术识别的过程一般分三步：①首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件获取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。②获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。③用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。技术原理人脸识别技术包含三个部分：人脸检测、人脸追踪以及人脸4技术现状PART2技术现状PART25国内人脸识别技术进程人脸识别技术的研究开始于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，性能和准确率有待提高。近日，香港中文大学的计算机科学家们研发出世界上最精确的面部识别软件，在测试中这种程序达到了近乎完美的精确度，可能为公共安全技术领域带来颠覆性的革新。这种创纪录的软件由香港中文大学汤晓鸥教授及其团队研发，在测试中达到99.15%的识别准确率，胜过目前所有的同类软件，甚至高出人类自身97.53%的识别准确率。在测试中，这种程序可以从数千张照片中准确辨识出同一个人的两张照片，并且不会受到光线、化装、摄像角度等因素的影响。监控摄像头已经成为维护公共安全的有力工具，通过它可以监视大量人群并寻找潜在危险，但是想要非常精确地识别嫌疑人或者发现危险行为仍然如同大海捞针一样困难。通过不断完善，这种软件将帮助执法机关或者安全机构在成千上万的人群中寻找个体，并且还会通过解读面部表情及早预测暴力行为。国内人脸识别技术进程人脸识别技术的研究开始于20世纪60年代6国外人脸识别技术进程英国警方测试世界最快人脸识别技术：英国现有超过六百万个闭路电视摄像头同时运转，这使英国成了最受“关注”的国家。这些摄像头是用来维护正义的“眼睛”，然而英国警方并不满足于现状。莱斯特郡警方确认其将成为英国首个测试NEC公司NeoFace人脸识别技术的警局，他们希望利用此技术彻底改变追踪罪犯的方式，从而提高效率。该软件的特别之处在于它能够通过监控探头同时追踪成千上万张面孔，并实时与数据库中9万张照片进行比对，而这些动作在几秒钟内就能完成。国外人脸识别技术进程英国警方测试世界最快人脸识别技术：7人脸识别在生活中的实例PART3人脸识别在生活中的实例PART38IPhoneX人脸识别系统IPoneX增添的一项新功能：人脸识别，其人脸识别FaceID同我们国内市场上的图像人脸识别算法区别还是非常大，FaceID使用了人脸的三维信息来识别人脸，其应用了结构光技术的原理。结构光示例：1>编程让发射源产生正弦条纹图，因为后续要利用变形条纹图获取相位，而获取相位的算法也有多种，此处采用的是四部移相法。因为这里产生四幅相位差pi/2的条纹。然后将该四幅条纹分时投影到被测物上，采集到如下左边的图IPhoneX人脸识别系统IPoneX增添的一项新功能：9IPhoneX人脸识别系统2>相位恢复。由采集到的四幅受调制条纹图计算出被调制相位，这里的得到的相位图示截断相位图，因为四步移相算法得到的结果是由反正切函数计算所得，因而被限制在[-pi,pi]之间，也就是每当其值超过该范围，其又会重新开始。得到的相位主值如下图所示：IPhoneX人脸识别系统2>相位恢复。由采集到的四幅受调10IPhoneX人脸识别系统3>上述二者相减得到相位差，该相位差则表征了被测物相对参考面的高度信息，再带入相位与高度转化公式，得到如下三维模型。FaceID技术原理：IPhoneX的FaceID硬件设计，包含了一个三维采集系统：红外相机、泛光照明灯、环境光传感器和点阵投影器：IPhoneX人脸识别系统3>上述二者相减得到相位差，该相11IPhoneX人脸识别系统点阵投影器能在不同的光照条件下将三万多个肉眼不可见的光电投影在人的脸部，绘制出独一无二的面谱，由红外相机得到面部3D深度信息模型。再结合前置摄像头拍摄的可见光人脸，将人脸纹理与3D模型通过算法结合，得到真实的3D人脸图，通过深度学习算法，学习三维人脸的特征，再进行识别。这样识别精度自然要比平面人脸识别精度高。IPhoneX人脸识别系统12智慧小区人脸识别系统深圳市某公司制作的住宅小区人脸识别门禁系统（X-Face）：系统原理：首先向每位住户进行人脸信息的登记，并且按照其住宅门洞来划分该住户进出的权限，当住户要进入某个门时，需要住户对准人脸识别门禁机，设备会迅速准确的采集人脸信息，之后将读取的人脸信息发送到后台人员权限管理服务器，服务器通过与该人员事先存储在数据库中的人脸信息进行对比，如果匹配，门锁会自动开启，否则该人员无法进入。智慧小区人脸识别系统深圳市某公司制作的住宅小区人脸识别门禁系13智慧小区人脸识别系统系统架构图：人脸识别仪：授权用户快速识别，控制进出放管理。交换机：通过交换机链接小区内部网络。电控制：电动执行机构。开门按钮：出门可设置为按按钮出门。电源：提供系统运作电源和电锁的执行结构的电源供供应。智慧小区人脸识别系统系统架构图：14技术发展方向PART4技术发展方向PART415发展前景①对于现代的商业来说，大数据是一个不可或缺的工具之一，基于大数据的大规模人脸搜索是人脸识别技术未来发展的重要方向。例如，在公安领域可以利用人脸识别技术将大量照片归类，提升整个公安信息化的水平。②随着我国城市化进程的发展，城市安全问题越发重视，而人脸识别技术是实现安全城市的关键。因此，随着智慧城市的大规模建设，人脸识别技术的应用将是未来新趋势。③随着百姓生活水平的不断提高，智能家居的需求日益提高，人脸识别技