人脸识别技术应用在铁路系统

第一篇：人脸识别技术应用在铁路系统

人脸识别技术应用在铁路系统

由于铁路系统部门众多、地点分散，现场环境复杂，日常维护非常困难。随着铁路系统信息化改革的不断深入，智能人脸识别技术已经广泛的应用在铁路系统。本铁路人脸识别技术监控方案可让操作员和各部门领导可利用铁路系统现有的计算机网络和办公微机，在调度中心或者当地机务段实现对全部监控现场或者当地的道口，车站和铁路沿线环境的监控，大大减轻日常人员巡视的工作量，便于及时发现危险隐患，保障安全运行。

智能人脸识别技术的功能，主要体现在以下几个方面：

1.通过智能人脸识别技术能及时了解站内的人流量（高、中、低），另外根据客户需求还可以增加计数功能，对站内的进出人员进行统计。

2.站内轨道检测，对于铁轨上的异常物体或人员跳入铁轨现象检测，如发现情况，及时报警。3.站台安全线功能，对于一些候车乘客候车不守规，跨越安全线候车，现场警告。4.路段检测，对于非法人员盗窃铁轨或破坏轨道设施先行检测。5.站内出现突然加速和倒地现象检测。6.与铁路其它系统配合使用，实现无缝整合。

其它监控的功能，主要是前段使用摄像机或云台和编码器配合使用，实现数字化传输和存储。主要监控一般性场所。

华天成人脸识别技术功能特点： 1.监视和录像功能

利用安装在监视目标区域的摄像机对生产设备和环境进行监控和录像，并将被监视目标的动态图像传输到监控中心，监控中心可通过网络控制实现对监控主机的各种控制。

监控中心、铁路站运行维护人员通过业务台或监控主机对站内监控范围的目标区域中设备或现场进行监视，同时在业务台或监控主机上完成对前端设备的控制（左右、上下、远近景、调焦等），画面切换的控制和录像控制。

监控中心可通过系统的浏览功能查看监控中心或下属的管理的录像或图片。

2．报警功能

报警类别：消防报警、防盗报警、动态检测、智能分析报警系统实现告警录像，同时传送报警信息和相关图像至监控中心，并自动在地理区域图上或相关表格进行提示，显示报警的内容和具体位置。

系统告警时能联动相关设备，如灯光、警笛等。当发生报警时，能把报警信息发送到指定的移动电话上。

3．控制功能

对系统被授权的用户，可以进行对应权限的操作（设备和系统设置、云台控制等）。如被授权的网上任一操作人员能对任一摄像点进行控制，实现对摄像机视角、方位、焦距、光圈、景深的调整，进行云台的预置和控制。

人脸识别技术应用方案：

第二篇：人脸识别技术是什么原理

人脸识别技术是什么原理

1面像识别原理2、1、1面像识别技术概述

面像识别是近年来随着计算机技术、图象处理技术、模式识别技术等技术的快速进步而出现的一种崭新的生物特征识别技术。生物识别技术是依靠人体的身体特征来进行身份验证的一种高科技识别技术，如同人的指纹、掌纹、眼虹膜、DNA以及相貌等人体特征具有人体所固有的不可复制的唯一性、稳定性、无法复制一样，不易失窃或被遗忘。由于每个人的这些特征都不相同，因此利用人体的这些独特的生理特征可以准确地识别每个人的身份。

随着计算机技术的迅速发展，人们开发了指纹识别、声音识别、掌形识别、签名识别、眼纹（视网膜）识别等多种生物识别技术，目前许多技术都己经成熟并得以应用。而面像识别技术则是生物识别技术的新秀，与其他识别技术相比较，面像识别具有简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面。

面像识别技术包含面像检测、面像跟踪与面像比对等课题。面像检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像并分离出面像，面像跟踪指对被检测到的面像进行动态目标跟踪，面像比对则是对被检测到的面像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。

面像检测分为参考模板、人脸规则、样本学习、肤色模型与特征子脸等方法。参考模板方法首先设计一个或数个标准人脸模板，然后计算测试样本与标准模板之间的匹配程度，通过阀值来判断是否存在人脸；人脸具有一定的结构分布特征，人脸规则即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样本是否包含人脸；样本学习则采用模式识别中人工神经网络方法，通过对面像样本集和非面像样本集的学习产生分类器；肤色模型依据面像肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测；特征子脸将所有面像集合视为一个面像子空间，基于检测样本与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。

上述方法在实际系统中也可综合采用。

面像跟踪一般采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法，另外，肤色模型跟

踪也不失为一种简单有效的手段。

面像比对从本质上讲是采样面像与库存面像的依次比对并找出最佳匹配对象。因此，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要有特征向量与面纹模板两种描述方

法，特征向量法先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离、角度等等

属性，然后计算出它们的几何特征量，这些特征量形成一描述该面像的特征向量；面纹模板

法则在库中存储若干标准面像模板或面像器官模板，在比对时，采样面像所有象素与库中所

有模板采用归一化相关量度量进行匹配。另外，还有模式识别的自相关网络或特征与模板结

合的方法。

面像识别技术的最新进展是可以通过摄象机来搜索捕捉识别活动的人像，而不仅仅

识别照片。例如，最近由美国新泽西州Visionics公司开发的面像局部特征分析法识别

系统，仅用一部摄象机和一台计算机，即可在人群中识别出某个人来。

该系统利用摄象机扫描拍摄的某一区域，搜索有可能是人脸的形状。然后在存储器

中搜索已事先存入的与之类似的面部特征。为了确认扫描到的眼睛、鼻子和嘴等特征就是一

个活人而不是人体模型或图片，系统还对眨眼或其他可以提供信息的面部动作进行搜索。

然后系统对组成面部图像的像素进行分析。它将每个像素点的明暗度与相邻点进行比较，查找明暗度向周围呈放射突变的区域。在眉骨、眼睛、或者其他突起的特征，比如颧骨和鼻子等处，都会出现这种突变。系统将勾勒出每一个这种像素点的位置，这些点称为“参照点”然后在点之间连线，形成一个由三角形构成的网络。

系统将测量每个三角形的角度，生成由672个1和0组成的数来描述一张面孔。之后程

序尝试从它的数据库中找出与该数据相匹配的类似记录。这种匹配不可能绝对理想，因此软

件会将相似程度分为不同的等级。软件是根据骨络结构描绘参考点的，因此胡须、化妆和眼

睛等伪装都不可能骗过它。

用于扑捉面部图像的除了为标准视频外，近来的发展趋势是热成像技术。热成像技术通

过分析由面部的毛细血管的血液产生的热线来形成面部图像，与视频摄像头不同，热成像技

术并不需要在较好的光源条件下，因此即使在黑暗情况下也可以使用。并可更好地排除胡须、头发以及化妆引起的面部变化的干扰。2、1、2面像识别过程

1．建立面像档案:可以从摄像头采集面像文件或取照片文件，生成面纹(Faceprint)编码；

2．获取当前面像，可以从摄像头捕捉面像或取照片输入，生成其面纹；

3．将当前面像的面纹编码与档案中的面纹编码进行检索比对。

“面纹”编码方式是根据脸部的本质特征和开头来工作的，它可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，使得它可以从百万人中精确地辨认出一个人。

上述整个过程都自动、连续、实时地完成，而且系统只需要普通的处理设备。几乎所有的生物测量过程对人们来说都是一种干扰。指纹和掌纹的测定需要人们将手放在玻璃表面。虹膜扫描需要用激光照射你的眼睛。面部识别最大的优越性在于它的方便性, 快速性，而且是非侵扰的。面部识别无需干扰人们行为而达到识别效果，无需为是否愿意将手放在指纹采集设备上，或对着麦克风讲话，或是将他们的眼睛对准激光扫描装置而进行争辩。你只要很快从一架摄像机前走过，你就已经被快速的检验。2、1、3面像识别技术应用范围

面像识别技术作为生物识别技术体系的后起之秀，将有着十分广泛的应用前景。可应用于诸多领域，如出入口控制、银行金融系统、公安追辑嫌疑犯、反恐怖斗争以及互联网中等等。在我国开展的“追逃”斗争，如果能利用面像识别技术，则可大大提高工作效率，并能对犯罪分子产生极大的威慑力量。使用面像识别系统只要在重要的车站、码头、机场、海关出入口附近架设摄像机，系统即可在无人职守的状态下，自动捕捉进、出上述场所的人员的头像，并通过计算机网络将面像特征数据传送到计算机中心数据库，自动与面像数据库中的逃犯面像比较，迅速准确地作出身份判断。一旦发现吻合的头像，可以自动报警并记录。

我国银行金融系统对安全控制有着极高的要求，如电子商务信息系统、金库的安全设施、保险柜、自动柜员机的使用等。由于近年来金融诈骗、抢劫发生率有所增高，对传统安全措施提出了新的挑战。面像识别技术不需要携带任何电子、机械“钥匙”，可以杜绝丢失钥匙、密码的现象，如果配合IC卡、指纹识别等技术可以使安全系数成倍增长。同时，在ATM自动取款机上应用面像识别技术，可以免除用户忘记密码的苦恼，还可以有效防止冒领、盗取的事件发生。

目前，在我国，面部识别技术的研究和应用还刚刚开始，但在欧美等发达国家这一技术已被应用在许多场所。特别是“9.11”恐怖事件之后，美国警方率先在冰岛国际机场、美国波士顿机场、美国奥克兰机场、美国亚特兰大机场、美国休斯敦机场等开始应用这一先进技术，借助闭路监视系统监控扫描人群自动搜寻警方所需要的恐怖分子目标。

蒋遂平:人脸识别技术及应用简介人脸识别的分类

1.1 鉴别、验证和监控

(1)鉴别(identification)：鉴别回答“这是谁？” 将给定的人脸图象与计算机中存储的N个人的图象逐个比较，输出M幅图象，这些按与给定图象的相似度从大到小排列，再由人来确定这是谁。通常，一个人在计算机中只存储一幅正面图象。

(2)验证(verification)：验证回答“这是否为某人？” 将给定的人脸图象与与计算机中存储的某人的图象比较，回答给定的图象是否为某人的图象。通常，一个人在计算机中存储多幅不同角度的图象。

(3)监控(watch list)：监控同时具有鉴别和验证，回?quot;这是否为要找的人？"(Are you looking for me?)。将未知身份的人的图象输入计算机，计算机决定这个人是否在监控名单中，如果在，还必须确定这个人的身份。

1.2 人脸识别和人头识别

(1)人脸识别：输入给计算机识别的人脸图象，只包括人的脸部部分，没有背景、头发、衣服等。这时，计算机在进行真正的人脸识别。

(2)人头识别：输入给计算机识别的人脸图象，除了包括人的脸部有皮肤的部分外，还有部分背景、头发、衣服。这时，人脸的五官特征是次要的，头发、背景、人脸轮廓等是主要特征，一旦头发、背景等变化，识别率下降。

1.3 自动与半自动人脸识别

(1)自动人脸识别：输入到计算机的图象可以是包含人脸的图象，由计算机自动检测人脸部分进行分割后，进行识别。最初人们认为人脸检测是件容易的事，后来发现人脸检测可能比人脸识别更困难（特别是在灰度图象情况下，这时没有运动信息和肤色信息可利用），人脸检测已经是一个独立的研究课题。

(2)半自动人脸识别：采用人工确定人脸图象中两眼各自的中心位置，计算机根据这两个位置分割人脸图象，进行识别。常用于人脸鉴别。人脸识别的性能

2.1主要性能指标

测量人脸识别的主要性能指标有：（1）误识率(False Accept Rate, FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率；（2）拒识率(False Reject Rate, FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率。

计算机在判别时采用的阈值不同，这两个指标也不同。一般情况下，误识率FAR 随阈值的增大（放宽条件）而增大，拒识率FRR 随阈值的增大而减小。因此，可以采用错误率（Equal Error Rate, ERR）作为性能指标，这是调节阈值，使这FAR和FRR两个指标相等时的FAR 或 FRR。

2.2 影响人脸识别性能的因素及解决方法

(1)背景和头发：消除背景和头发，只识别脸部图象部分。

(2)人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转：采用几何规范化，人脸图象经过旋转、平移、缩放后，最后得到的脸部图象为指定大小，两眼水平，两眼距离一定。

(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰：可以建立人脸的三维模型，或进行三维融合(morphing)，将人脸图象恢复为正面图象。

(4)光源位置和强度的变化：采用直方图规范化，可以消除部分光照的影响。采用对称的从阴影恢复形状(symmteric shape from shading)技术，可以得到一个与光源位置无关的图象。

(5)年龄的变化：建立人脸图象的老化模型。

(6)表情的变化：提取对表情变化不敏感的特征，或者将人脸图象分割为各个器官的图象，分别识别后再综合判断。

(7)附着物（眼镜、胡须）的影响。

(8)照相机的变化：同一人使用不同的照相机拍摄的图象是不同的。应用情况

在无数影视或新闻中出现过这样的场景：警方利用人脸识别技术抓住了罪犯。然而，在现实生活中，人脸识别技术的效果并不令人满意。

美国陆军实验室在13周时间内，用270人的图象测试一个人脸识别系统，发现识别率只有 51%。这套系统在机场中进行测试时，存储了250人的图象，其中的15人在1个月内通过摄影机958次，只有455次被正确辨认，识别率只有47%。在美国一个机场开展的一项为期8周的公开测试中，使用一家公司的人脸识别系统，在4个星期出错率为53%。在另一个机场开展的一项为期90天的测试中，人脸识别系统发出的错误警报也太多。

人脸识别技术效果不尽如人意的原因：真人的电视图像与存储在数据库中的照片在布光和角度方面有差别。目前的人脸识别技术在人处于静止状态或一小群人通过检测点时有效，因此不适合在交通流量大的机场和街道拐角处使用。人脸识别要得到广泛采用，还很有待时日。

第三篇：人脸识别监狱管理系统

人脸识别监狱通道管理系统一、概述

人脸识别技术简介

随着高科技的蓬勃发展，人体特征分析技术已经作为身份快速识别及视频监控等领域的最新增值点与应用点，在身份识别、智能安防、智能监控、出入管理、证卡认证等方面发挥巨大作用。

面部检测识别技术，是利用计算机图像分析、模型理论、人工智能及模式识别技术的非接触性高端模式识别技术，其可完成从复杂的图像场景中检测、检出特征人像信息，并进行匹配识别的智能分析过程。

面部识别的流程如下图所示：

二、人脸识别监狱通道管理系统需求

随着计算机和网络技术的推广应用，信息化管理的新思路也开始进入到监狱管理的实践之中。根据司法部监狱安防技术要求，加强对出入监狱人员的管理和控制，提高监舍监管安全，提高监狱的安全技术防范水平和信息化管理水平，实现监狱管理的数字化。监狱是强制管理违法犯罪人员的场所，是实现社会治安综合治理的最重要环节之一。随着新一轮数字化监狱系统的改造升级，监狱管理正在朝着网

人脸识别监狱通道管理系统

络化、信息化、数字化方向快速发展。数字化监狱通道管理系统的建设可由视频监控、人像识别、出入口管理、周界报警、巡更管理、监舍对讲和进出通道管理、服狱人员定位等几部分组成。

而监狱通道出入人员身份快速识别及看守所安全方面的管理要求，具备非接触特点的人像生物特征识别技术，可以依靠常规的视频图像获取设备快速进行人员身份识别及陌生人预警等功能，满足监狱、看守所等特殊场所的管理要求及安全管理要求。场所现状及人脸识别需求：

滚闸门1滚闸门3出卡机进门闸门4B门出A门进值班室值班民警(还卡处)B门进滚闸门2A门出出门

监狱/看守所通道示意图

1.进入监狱通道时，临时人员需由1个狱警带队并从出卡机取卡方可进入； 2.临时人员在值班室办完手续后并进行人像注册，进入A门进区域，需进行刷卡人像识别验证，如果不是带队狱警所带入的人员，系统报警。禁止开启启B门出；

3.出滚闸门2时，临时人员需刷卡人像识别验证，如果不是带队狱警带入注册人员，系统报警，滚闸门2禁止开启。

4.离开人员在值班室办完离开手续后，出滚闸门3需再一次刷卡人像识别验证，果不是带队狱警带入注册人员，系统报警，滚闸门3禁止开启。

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人脸识别监狱通道管理系统

三、人脸识别监狱通道管理系统

3.1系统架构

系统采用了最普通的IP摄像机与工业PC机及TCP/IP网为基础设备，配合人脸智能识别技术为核心，通过协议转换器，使系统在完成人脸识别的同时，也给道闸的闸机一个开关信号，同步开启人行通道的闸机，并且存储、分析所识别的人脸数据，生成统计信息与报表，主要构成：高清网络摄像机、读卡器、IC卡、门禁控制器、电控锁、服务器、PC机、高速局域网及人脸识别监狱通道管理系统。

系统应用架构分为三部分：

1、人脸采集与制证部分；主要用于通过照片信息或摄像机采集信息把来人身份信息及人脸信息建模、入库，并用于证件信息制作。

2、人脸识别与闸机触发部分；主要通过IP摄像机采集将要通过人行闸机的人员的人脸信息，并跟库中人员信息进行比对，如果识别结果正确，闸机将开启，允许通过。如果库中没有人员人脸信息，则可以通过刷卡方式，开启闸机。

3、人脸识别结果统计与大屏显示；保存人脸识别结果，提供统计分析功能，且能通过大屏显示现场人脸识别情况及查询识别结果。

3.2系统应用部署

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人脸识别监狱通道管理系统

数据库服务器人像识别服务平台报警系统门禁控制器门禁控制器摄像机1摄像机2摄像机3摄像机4滚闸门2滚闸门3刷卡器1刷卡器2

部署说明：机房部署数据库服务器、人脸识别服务平台，前端部署显示端，出入通道设置4台高清网络摄像机和

滚闸门N台及IC卡读卡器数台。

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人脸识别监狱通道管理系统

其中：

1、高清网络摄像机：捕获人脸视频设备；

2、闸门：通过门禁控制器控制的闸门，软件系统通过给控制器信号来控制滚闸门的开关。当比对成功后，闸门自动开启

3、刷卡器：用于刷卡时读取IC卡信息；

4、数据库服务器：存贮人像信息数据库及基础信息数据；

5、人脸识别服务器平台：主要将前端摄像机传输过来的人像信息与数据库中注册人员信息进行比对，并将比对结果显示到屏幕上。

系统运行流程：进出人员通过安装于出入通道的高清网络摄像机，系统自动检测并采集人像图片，建模后传送至人像识别服务平台与后台人像数据库信息进行比对，并将比对结果输送到显示屏显示，同时发送信号到门禁控制器进行滚闸门自动开启，非库内人员，则滚闸门关闭，并进行报警。

狱警刷卡B门进出门人员刷卡取卡登记出门人员刷卡失败人像采集注册人像比对成功失败人像比对报警成功报警狱警刷卡开启A门进滚闸门2开启出滚闸门2滚闸门3开启出滚闸门3进门人员刷卡狱警刷卡开启A门出还卡出门报警失败人像比对成功办理出门手续狱警刷卡开启B门出 第4页 /共 12页

人脸识别监狱通道管理系统

3.3系统功能设计

人员信息管理

1、人员基础信息管理

实现监狱干警及需中、长期进出监狱大门通道人员的基础信息管理功能，包括人员基本信息的新增、修改、删除、查询维护及进出人员的IC卡发卡管理。

2、人像信息注册

实现监狱干警及中、长期进出通道人员的视频人像信息注册功能，系统采集注册人员的人像信息，建立监狱正常出入通道人员的识别比对人像库。

值班人员信息管理

1、值班人员基础信息管理

实现监狱进出通道看守值班人员的基础信息管理功能，包括通道看守人员基本信息的新增、修改、删除、查询维护及通道看守人员的身份IC卡发卡管理。

2、值班人员登录确认

实现监狱进出通道看守值班人员的系统登录确认功能，通道值班人员在接班后，首先必须使用自己的登录帐户与登录密码登录系统后才能使用。

系统自动记录通道看守人员的人工确认记录信息（值班员姓名、放行时间等）。

3、值班人员交班信息 硬件管理

1、摄像机设备管理

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人脸识别监狱通道管理系统

实现对现场安装的摄像机进行管理功能。包括摄像机基本信息的新增、修改、删除、查询维护。

2、刷卡机设备管理

实现对现场安装的摄刷卡设备进行管理功能。包括刷卡机基本信息的新增、修改、删除、查询维护。人像身份识别验证

1、临时人员发卡注册

实现监狱临时进入通道人员的发卡及人像注册功能。临时进入人员首先取一张临时通行卡（系统事先已编好一组指定号段），在得到值班人员身份确认后，由值班人员对临时人员进行人像采集注册。

2、出监人员身份识别验证

实现监狱出通道人员的视频人像识别验证功能。出通道人员包括临时人员，走入通道时，在该人员刷卡时，系统自动跟踪采集人像，并识别该人员的身份信息。一旦识别通过，报告被识别人员姓名，系统自动把识别结果显示在安装通道屏幕及值班室监控视频上，狱警通过人工识别确认无误后开启门禁，同时发出人员身份验证通过的提示声音或信号提示。

3、带队狱警放行确认

实现带队狱警确认开启门禁功能。在出监人员人像身份识别验证通过后，必须再进行带队狱警人工确认才能开启门禁。

4、出入日志信息查询

实现监狱出入通道通行人员的日志信息查询功能，实时按时间段、临时人员信息、人员类型、值班人员等信息字段的组合查询功能，实现系统审计功能。陌生人预警

1、陌生人报警管理

实现监狱陌生人的识别预警功能，系统自动采集识别视频监控范

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人脸识别监狱通道管理系统

围出现的人像信息，一旦发现无法识别人员，系统自动采集该人员的人像信息并展示在值班看守人员的报警界面上，提示看守值班人员警示与确认。系统维护管理

1、用户管理

实现系统的使用用户信息管理，包括用户的基础信息、用户的登录信息、登录口令等数据内容。

2、用户权限管理

实现系统用户的权限管理功能，管理系统使用用户的操作权限与数据权限，实现系统用户角色的定义，用户角色权限的管理，用户所属角色维护等功能。

3、数据字典管理

实现系统基础数据字典的维护管理功能。

4、系统参数配置管理

维护系统的系统参数配置数据信息，管理系统各个控制字段配置信息，如人员类型、人像采集参数等。

四、公司简介

河南海一电子科技有限公司成立于2010年，是一家专业从事计算机软件开发、电子产品开发，生物识别技术研发的的高科技企业，第7页 /共 12页

人脸识别监狱通道管理系统

主要从事公安、银行、电信、旅店业、娱乐业等多个领域的应用软件、硬件研发、系统集成；在福州、西安、无锡等地设有分公司。公司致力于生物智能科技方面的技术研究，联合海外研发机构协同研发顶尖的人像识别技术，并同省内多家高校广泛深入的合作，不断最求与提升核心技术竞争力。公司秉承“海纳百川、一秉虔诚”的理念，始终坚持以人为本、恪守诚信、凝智聚心，有德有情。努力打造成立足于河南、面向全球高速发展的高科技企业。

河南海一电子科技有限公司基于人像生物识别技术针对不同的行业特点和需求成功研发了诸多行业的软、硬件产品。生物识别技术系列产品：

人脸识别技术--公安行业应用：

1、人脸识别技术—人证识别系统；

2、人脸识别技术—重点场所人脸识别追逃系统

3、人脸识别技术—卡口人证识别身份确认系统；

4、人脸识别技术—人证识别访客登记系统 人脸识别技术—金融行业应用

5、人脸识别技术—金融、证券交易人证识别身份确认系统 人脸识别技术—海关、港口、机场应用

6、人脸识别技术—人证识别身份核查系统 人脸识别技术—校园安全

7、人脸识别技术—校安通

8、人脸识别技术—高校学生智能考勤验证系统； 人脸识别技术—企事企单位应用

9、人脸识别技术—智能考勤系统

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第四篇：人脸识别技术解读

人脸识别，特指利用分析比较的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。

中文名 人脸识别技术 实 质

输入的人脸图象或者视频流 研究领域

热门的计算机技术研究领域 技 术

生物特征识别技术

目录

1基本介绍

2技术原理 ▪ 人脸识别内容 ▪ 人脸的识别过程 3分析算法

4功能模块

▪ 人脸捕获与跟踪功能 ▪ 人脸识别比对 ▪ 人脸的建模与检索 ▪ 真人鉴别功能 ▪ 图像质量检测 5基本方法

6技术细节 7优缺点

▪ 人脸识别优点 ▪ 人脸识别的弱点 8技术应用

9应用前景

1基本介绍编辑

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流.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。2技术原理编辑

人脸识别内容

人脸识别技术包含三个部分：(1)人脸检测 面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法： ①参考模板法

首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；

②人脸规则法

由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；

③样品学习法

这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；

④肤色模型法

这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。⑤特征子脸法

这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。

值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。(2)人脸跟踪

面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。

(3)人脸比对

面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：

①特征向量法

该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。

②面纹模板法

该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。

人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。人脸的识别过程

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或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。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辨认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。3分析算法编辑

人脸识别技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图

人脸识别

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,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。4功能模块编辑

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。

真人鉴别功能

系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。

图像质量检测

图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。5基本方法编辑

人脸识别的方法很多，主要的人脸识别方法有：

（1）几何特征的人脸识别方法：几何特征可以是眼、慧眼人脸识别考勤机 鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。

（2）基于特征脸（PCA）的人脸识别方法：特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。

（3）神经网络的人脸识别方法：神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。

（4）弹性图匹配的人脸识别方法：弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。

（5）线段Hausdorff 距离(LHD)的人脸识别方法：心理学的研究表明，人类在识别轮廓图（比如漫画）的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。

慧眼人脸识别考勤机

（6）支持向量机(SVM)的人脸识别方法：支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本（每类300个），这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。6技术细节编辑

一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。

人脸识别的算法可以分类为：

基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。

基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。7优缺点编辑

人脸识别优点

相比较其他生物识别技术而言：

非接触的，用户不需要和设备直接接触；

非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取；

并发性，即实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。

人脸识别的弱点

对周围的光线环境敏感，可能影响识别的准确性； 人体面部的头发、饰物等遮挡物，人脸变老等因素，需要进行人工智能补偿；（如可通过识别人脸的部分关键特性做修正）。8技术应用编辑

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。在国际民航组织（ICAO）已确定，从 2010年 4月 1日起，其 118个成员国家和地区，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。美国已经要求和它有出入免签证协议的国家在2006年10月 26日之前必须使用结合了人脸指纹等生物特征的电子护照系统，到 2006年底已经有 50多个国家实现了这样的系统。美国运输安全署（Transportation Security Administration）计划在全美推广一项基于生物特征的国内通旅行证件。欧洲很多国家也在计划或者正在实施类似的计划，用包含生物特征的证件对旅客进行识别和管理[7]。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，如果同时应用人脸识别就会避免被他人盗取现金现象的发生。

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。如果使用生物特征，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。9应用前景编辑

生物识别技术被广泛用于政府、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。[1]

2012年无锡采用物联网人脸识别技术规范建筑市场。无锡的建筑工地将从6月1日起每天通过物联网技术进行人脸识别，通过考勤管理，确保项目负责人到位，挂靠、层层转包等现象将有望受到限制。

京沪高铁三站将建人脸识别系统，整容也能被识别。铁路部门发布计划表示，将在京沪高铁段的上海虹桥站、天津西站、济南西站这三个站点，建设人脸识别系统工程，以协助公安部门抓捕在逃罪犯。利用这个系统，作案后的犯罪分子，即使整容，也将能够被识别。[2]

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、书是人类进步的阶梯。

12、一日不读口生，一日不写手生。

13、我扑在书上，就像饥饿的人扑在面包上。——高尔基

14、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游

15、读一本好书，就如同和一个高尚的人在交谈——歌德

16、读一切好书，就是和许多高尚的人谈话。——笛卡儿

17、学习永远不晚。——高尔基

18、少而好学，如日出之阳；壮而好学，如日中之光；志而好学，如炳烛之光。——刘向

19、学而不思则惘，思而不学则殆。——孔子

20、读书给人以快乐、给人以光彩、给人以才干。——培根

第五篇：人脸识别相关技术分析报告解读

人脸识别相关技术

分析报告

2015年10月

目 录

第一章 分析概述...........................................................................................................................................2

一、背景调研............................................................................................................................................2

二、检索及分析内容................................................................................................................................2 第二章 人脸识别专利态势及技术研发分析...............................................................................................4

一、专利态势及技术研发分析................................................................................................................4

（1）人脸识别专利申请趋势分析......................................................................................................4

（2）技术生命周期..............................................................................................................................5（3）人脸识别技术构成......................................................................................................................6（4）人脸识别竞争对手分析..............................................................................................................7

二、技术路线分析...................................................................................................................................8

（1）人脸定位技术路线....................................................................................................................8（2）图像获取技术路线....................................................................................................................9（3）人脸跟踪技术路线....................................................................................................................10 第一章 分析概述

一、背景调研

人脸检测识别技术是基于人脸特征来进行身份识别的技术。与其他识别方式相比，由于人脸始终暴露在外面，采集人脸特征有直接、友好、方便的特点。现在，国际银行组织、国际民航组织的生物特征识别护照的标准中明文规定必选的特征是人脸，可选的特征是指纹、虹膜或者在其它特征中任何一种。目前我国公民的第二代身份证有嵌入可机读的人脸图像信息，这也为下一步人脸识别广泛应用打下有利的基础。

上世纪九十年代以来，人脸检测识别技术研究达到了高潮时期，一批具有代表性的论文和算法产生，自动人脸识别技术也得到了长足的发展，相关机构组织了如人脸手势识别等专门的国际学术会议。另外，现在很多的研究型理工大学和兀公司都在着手人脸检测识别研究。领域内最著名的国际研究机构包括：美国麻省理工学院媒体实验室及人工智能实验室、南加州大学、马里兰大学、卡内基一梅隆大学机器人研究及交互系统实验室等。在我国，清华大学计算机系、电子系瞻嘲、中科院自动化所阳吲、南京理工大学、南京航空航天大学、哈尔滨工业大学等进行了许多很有意义的尝试，积累了经验。国内的研究工作主要是集中在三大类方法的研究：基于几何特征的人脸识别方法、基于代数特征的人脸识别方法和基于连接机制的人脸识别方法。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，易于被用户所接受，从而得到了广泛的应用。主要在以下几个方面：(1)档案管理系统(2)安全验证系统(3)信用卡验证(4)公安系统的罪犯身份识别(5)银行和海关的监控(6)人机交互等。

人脸识别系统包括：(1)人脸图像的获取(2)人脸的检测(3)特征提取(4)基于人脸图像比对的身份识别(5)基于人脸图像比对的身份验证

二、检索及分析内容

本分析对人脸识别相关专利进行了中国专利检索，检索采用国家知识产权局专利数据库，以该专利数据为基础对其相关技术进行了分析，以期能从战略层面为汉柏的技术研发、专利布局和专利风险预防提供借鉴参考。

具体分析项如下：（1）专利申请趋势分析（2）技术构成（3）竞争对手分析（4）技术路线图分析

第二章 人脸识别专利态势及技术研发分析

第二章 人脸识别专利态势及技术研发分析

截至报告检索完成日期，共检索得到人脸识别公司专利3516件。我们以此3516件专利作为基础进行人脸识别技术专利态势技术及研发分析，包括专利申请趋势分析、技术生命周期、技术构成、发明人分析、竞争对手分析等，由此获取人脸识别技术发展情况，为汉柏的科研和决策提供参考。

一、专利态势及技术研发分析

（1）人脸识别专利申请趋势分析

图表 1 人脸识别专利申请趋势

图表1显示了人脸识别专利申请趋势。如上图所示，自1995年起首次出现人脸识别相关专利申请，1995-2004年期间专利申请量发展平稳，增长率不大，自2005年起该领域专利申请量呈快速增长，2010年后呈爆发式增长。

应注意的是，受到报告截止的统计时间的影响，2015年的数据必然不是最终数据，仅起到一定参考作用，以下情况相同，不做另述。

第二章 人脸识别专利态势及技术研发分析

（2）技术生命周期

分析人脸识别相关技术的申请人数量及专利申请数量随时间分布，可分析该技术生命周期发展情况。

图表 2 人脸识别专利申请趋势

1995-2005年为该技术发展起步阶段，申请人及申请量都较少，2005-2014年为该技术发展的成长阶段，申请人数量及申请量均迅猛增长，2015年之后，将陆续有专利超过保护期限而失效，行业壁垒逐渐减少，可能竞争会更加激烈。

第二章 人脸识别专利态势及技术研发分析

（3）人脸识别技术构成

分析人脸识别相关技术的技术构成，可以看出该的技术发展的热点。

图表 3 人脸识别重点技术随时间分布图

图表2显示了人脸识别技术构成前10位技术领域的IPC和专利量。人脸识别的技术构成主要集中于：G06K 数据识别；数据表示

第二章 人脸识别专利态势及技术研发分析

（4）人脸识别竞争对手分析

通过对该技术申请人统计分析，可以找到掌握该技术最重要的竞争对手。

图表4 人脸识别技术重要竞争对手

图表4显示出掌握该技术专利数量最大的几个申请人，主要以应用类产品研发的公司及研究型大学为主。

第二章 人脸识别专利态势及技术研发分析

二、技术路线分析

（1）人脸定位技术路线

第二章 人脸识别专利态势及技术研发分析

（2）图像获取技术路线

第二章 人脸识别专利态势及技术研发分析

（3）人脸跟踪技术路线

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、书是人类进步的阶梯。

12、一日不读口生，一日不写手生。

13、我扑在书上，就像饥饿的人扑在面包上。——高尔基

14、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游

15、读一本好书，就如同和一个高尚的人在交谈——歌德

16、读一切好书，就是和许多高尚的人谈话。——笛卡儿

17、学习永远不晚。——高尔基

18、少而好学，如日出之阳；壮而好学，如日中之光；志而好学，如炳烛之光。——刘向

19、学而不思则惘，思而不学则殆。——孔子

20、读书给人以快乐、给人以光彩、给人以才干。——培根