人脸识别技术公司排名
1、商汤科技
作为全球领先的人工智能平台公司，商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时，商汤科技也是“全球最具价值的AI创新企业”，总融资额、估值等在行业均遥遥领先。商汤科技以“坚持原创，让AI引领人类进步”为愿景。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心，推出了一系列领先的人工智能技术，包括：人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲领先的AI算法提供商。
2、旷视科技
北京旷视科技有限公司是一家行业领先的人工智能公司，在深度学习方面拥有核心竞争力。旷视向客户提供包括先进算法、平台软件、应用软件及内嵌人工智能功能的物联网设备的全栈式解决方案，并在多个行业取得领先地位。2017年和2019年，旷视跻身《麻省理工科技评论》发布的两项「50大最聪明公司」榜单中。
3、百度智能云
百度智能云是百度提供的公有云平台，于2015年正式开放运营。百度云秉承“用科技力量推动社会创新”的愿景，不断将百度在云计算、大数据、人工智能的技术能力向社会输出。“世界很复杂，百度更懂你”，2016年，百度正式对外发布了“云计算+大数据+人工智能“三位一体的云计算战略。百度云推出了40余款高性能云计算产品，天算、天像、天工三大智能平台，分别提供智能大数据、智能多媒体、智能物联网服务。为社会各个行业提供最安全、高性能、智能的计算和数据处理服务，让智能的云计算成为社会发展的新引擎。
4、阿里云
阿里云创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司，致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。
5、腾讯云
腾讯云有着深厚的基础架构，并且有着多年对海量互联网服务的经验，不管是社交、游戏还是其他领域，都有多年的成熟产品来提供产品服务。腾讯在云端完成重要部署，为开发
者及企业提供云服务、云数据、云运营等整体一站式服务方案。具体包括云服务器、云存储、云数据库和弹性web引擎等基础云服务；腾讯云分析（MTA）、腾讯云推送（信鸽）等腾讯整体大数据能力；以及 QQ互联、QQ空间、微云、微社区等云端链接社交体系。这些正是腾讯云可以提供给这个行业的差异化优势，造就了可支持各种互联网使用场景的高品质的腾讯云技术平台。
6、海康威视
海康威视是以视频为核心的智能物联网解决方案和大数据服务提供商。海康威视全球员工超34000人（截止2018年12月31日），其中研发人员和技术服务人员超16000人，研发投入占企业销售额的8.99%（2018年），绝对数额占据业内前茅。海康威视是博士后科研工作站单位，以杭州为中心，建立辐射北京、上海、武汉以及加拿大蒙特利尔、英国伦敦的研发中心体系，并计划在西安、成都、重庆和石家庄进行研发投入。
7、依图科技
依图从事人工智能创新型研究，致力于将先进的人工智能技术与行业应用相结合，建设更加安全、健康、便利的世界。依图带着国际视野组建代表世界水平的研发团队，用坚实的技术力量推进产业发展。我们不是为了把大公司或者实验室的技术拿来快速套利，我们参与人工智能领域的基础性科学研究，致力于全面解决机器看、听、理解的根本问题，相信能在计算机视觉、自然语言理解、语音识别、知识推理、机器人等技术领域作出突破性贡献。依图的全栈自研技术已经服务于安防、医疗、金融、园区、零售等多个行业。
8、暖果科技
暖果科技是中国视觉AI领域专家品牌，致力于视觉 AI 算法、应用与终端产品的研究与开发。公司创始人、中科院自动化所博士、原北航软件学院副院长康一梅教授于2005年创立了嵌入式专业及嵌入式系统实验室，是视觉AI边缘计算领域知名专家。暖果科技拥有实力雄厚的软硬件研发力量，核心团队由来自中科院、北大、北航等著名学府的硕士、博士组成。15年来，公司依托嵌入式系统实验室进行预先研究，将成熟技术进行产品化，构建了集算法、软件、硬件于一体的视觉AI系统解决方案。
9、云从科技
云从科技孵化自中科院重庆研究院，公司受托参与了人工智能国标、行标制定，并成为第一个同时承担国家发改委人工智能基础平台、应用平台，工信部芯片平台等国家重大项目建设任务的人工智能科技企业。云从为客户提供个性化、场景化、行业化的智能服务。10、汉王科技
汉王科技以核心技术为基础，面向市场需求，已形成了以识别技术为核心的、针对不同细分市场的软硬件产品系列，既有通用产品，如e典笔、汉王电纸书、汉王笔、文本王、名片通、绘图板等，也有针对教育、金融等行业应用的文表识别解决方案；既有手写手机、OCR 等多种技术授权方案，也有辅助方案实施的硬件产品，如证照识别等。
三个方面的缺点： 1.识别精度低 2.自然性、不易察觉以及非接触性也致使人脸识别技术在一些特定领域面临环境复杂性。 便于收集的好处也带来了图像清晰度不高，角度不好等问题 3.人脸识别不只是隐私问题信息泄露面临更大安全隐患 人脸识别的一个缺点也在于信息的可靠性及稳定性较弱。 人脸所蕴含的信息量较指纹、虹膜等生物特征相比是比较少的，其变化的复杂性不够。例如，若要两个人的指纹或者虹膜基本相同，大概需要好几十乃至上百个比特(信息量的度量单位)达到完全重合才可以。但如果是人脸的话，十几个比特达到重合就可以了。在全世界，可以找到很多具有相似性的面孔。所以说，人脸的辨别性不是很高，它并没有那么独一无二。 另外，人自身内在的变化以及外在环境的变化都会影响采集时人脸的信息稳定度。相较于之前的人脸识别技术，目前的人脸识别技术有所提高，但是具体应用时还是不能达到完美状态，如今，保守估计，人脸识别技术准确率能达到99%，但没有达到100%。同时，对于双胞胎，由于相似特征太多，人脸识别基本不可能完成。比如在ATM机上使用人脸识别技术，是在使用密码信息的基础上辅助的认证功能。如果脱离了密码输入，完全使用人脸识别技术进行存取款操作，是不太可能的。 例如，2018年7月，美国公民自由联盟（ACLU）对美国国会议员的照片应用了亚马逊算法，该算法确定其中28人是因犯罪而被捕的人。 如果说双胞胎根本不应该用此技术来进行分辨的情况下，如何解决整容带来的无法辨别的问题？在如今整容手段如此先进的情况下？ 其一，应用“人脸识别”技术的视频采集机器设备愈来愈普及化，会否对大家的人身自由权与隐私权产生威协，这个问题如何解决？其二，人工智能的市场应用，会否产生新的岐视与不公平，并对人们具有的社会道德纪律产生挑战？ 例如：一些商业算法在识别肤色较深的人员和女性方面不如识别肤色较浅的男人准确。
计算机光盘软件与应用 2012年第5期 Computer CD Software and Applications 工程技术 — 49 — 人脸识别技术概述 杨万振 （东北大学，沈阳 110819） 摘要：作为多学科领域的具有挑战性的难题，人脸识别技术覆盖了模式识别、神经网络、生理学、计算机视觉、 心理学、数字图像处理、数学等诸多学科的内容。 关键词：人脸识别；算法 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9599(2012)05-0049-01 一、引言 人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，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。国内外的人脸识别的方法多种多样，并且不断有新的研究成果出现。但是，由于人脸识别问题巨大的复杂性，要建立一个能够完全自动完成人脸识别任务的计算机系统难度是相当大的，这不仅涉及到数字图像处理，而且还涉及到计算机视觉，人工智能和计算机网络及通讯等的多个学科领域的广泛知识。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、安全防务等领域等[1,2]。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.公安、司法和刑侦。2.自助服务。3、.企业、住宅安全和管理。4.电子护照及身份证。5.信息安全。综上所述，人脸识别技术对于打击各类犯罪活动、维护国家安全和社会稳定等具有十分重大的意义。随着各种技术手段的综合应用和科学技术的发展， 相信人脸识别技术会不断向前发展，应用更加广泛。 二、人脸识别系统的基本框架 人脸识别过程包括两个主要环节：一是人脸的检测和定位，即从输入图像中找到人脸及其位置，并将人脸从中分割出来；二是对标准化的人脸图像进行特征提取与识别。 人脸识别系统基本框架图 如图所示，人脸识别系统各部分的功能和作用： （一）图像获取：用图像获取设备（数码相机、扫描仪、摄像机）获取图像，也可以在人脸图像库中获取图像，然后使用相应程序将图像转换成可处理的格式。 （二）检测定位：人脸检测是指在输入图像中确定所有人脸的大小、姿态和位置的过程。近年来，由于生物特征识别的发展和人际交互方式的发展，人脸检测定位的发展很迅速，但是其难点是容易受到亮度变化、人的头部姿势及图像背景等因素的影响。 （三）人脸图像预处理：对获取的图像进行适当的处理，使其具有的特征能在图像中表现的明显。该模块主要由灰度变化、光线补偿、对比度增强、高斯平滑处理、直方图均衡和图像二值化处理等子模块构成。 （四）特征提取部分：将预处理后得到的正规人脸图像按照相应的算法提取出用来识别的特征向量，将原始的人脸空间中的数据映射到特征空间中去。通常把原始人脸空间叫测量空间，把用以进行分类识别的空间叫特征空间，较高维数的测量空间的模 式表示可以经过变换变为在较低维数的特征空间中模式的表示。 （五）分类器设计：部分分类器的设计是在后台完成的，就是所谓训练过程，该过程结束后可生成分类器用于分类识别。模式识别问题事实上可以看做是一个分类问题，即把待识别的对象归于某一类之中。在人脸识别问题上就是把不同输入的人脸图像归于某个人这一类。其基本的做法就是在样本训练集的基础上确定某种判决规则，然后使按这种判决规则对待识别的对象进行分 类所引起的损失最小或造成的错误识别率最小。 （六）分类决策：就是运用已经设计好的分类器进行分类识别，得出最后的识别结果，并给出相应的判断。 三、人脸识别的常用方法 1.主分量分析法 2.线性判别分析法 3.独立分量分析法 4.隐马尔可夫模型法 5.弹性束图匹配法 四、人脸识别的技术优势 虽然目前人脸识别系统不是很成熟，但与虹膜识别、指纹 识别等其它生物特征识别技术相比，人脸识别的技术优势主要有以下几点： （一）非接触式操作，适用于隐蔽监控。由于人脸识别系统不需要接触，可以秘密开展，因此特别适用于网上抓逃、隐蔽监控等应用。这是虹膜、指纹等其他生物特征识别技术所不具备。 （二）无侵犯性，容易被接受。人脸识别系统一般为远距离 采集数据，减小了对用户造成生理上伤害几率，用户容易接受。 （三）图像采集设备成本低。目前，USBCCD/CMOS 摄像头非常低廉的价格，已成为计算机的标准配置，极大地扩展了人脸识别实用范围；此外，数码摄像机、数码相机和照片扫描仪等图像 采集设备在普通家庭的日益普及进一步增加了其可用性。 （四）更符合人类的识别习惯，可交互性强。人脸识别更 符合人识别人的习惯，故若与用户交互配合可以大大提高系统 的可靠性和可用性；但是指纹、虹膜识别却不具备如此优点。 （五）识别精确度较高、速度快。与其它生物识别技术相比，人脸识别的精度处于较高的水平，拒识率、误识率较低。 五、人脸识别研究的难点 人脸识别通常是通过对采集得到的人脸图像的分析计算来确定其身份的。人脸是具有复杂结构的三位可变形生物体，影响人脸识别效果的因素主要有以下几个： 姿态：人脸图像的变化，例如在三维人脸到二维人脸的成像过程中，由于相关的照相机-脸姿（正面的、45度、侧面、颠倒的）导致的不同，而一些脸部特征如眼睛或鼻子可能部分地或全部被遮挡。 组件的影响：面部的特征如胡须和眼镜等可能存在也可能不存在，这些组件包括形状、颜色和大小。 面部表情：人脸为可变形物体，人脸表情的变化直接影响人脸图像的模式。 图像的方向：照相机光轴的旋转不同可直接引起人脸图像的变化。 图像的条件：当图像产生时，一些因素如光(光谱、光源分布和强度)和照相机的特性(传感器的响应、透镜)影响人脸的外观。 参考文献： [1]Yin L.Basu A.Generating realistic facial expressions with wrinkles for model-based coding [J]．Computer Vision and Image Understanding,2001,84(2):201-240 [2]李云峰,杨益,田俊香.人脸识别的研究进展与发展方向[J].科技资讯,2008(5):23-32
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，
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
人脸识别技术日趋成熟国际IT巨头争夺正酣 随着时代的进步，技术的不断发展，在不久的将来会有这样的一种情况，你来到家门口，不用再在包里翻来翻去找钥匙，对着门前的人脸识别系统“刷脸”确认身份，便可进门；在超市的结账处，人脸识别系统认出你是“老客户”，收银员立刻给你购物车中的商品打个九折……这并非科幻小说或科幻电影中的场景，我们的技术已经完全可以实现。只是受到成本与人们接受度的局限，目前人脸识别技术大多被“困”在安防领域。不过，随着最近IT企业对人脸识别技术的开发，催热了这项技术在生活中的应用。 “笋盘”是房地产业近年流行的一个名词，关于它的确切含义，并无权威统一说法。我们且以顾名思义的方式，借来一用，指代有潜力的新产业。 中国经济转型升级，必须注入高新技术内涵，借助高新技术引擎。然而一个笼统的“高新技术”，未免四顾茫然，全世界实验室里孵着的、智慧头脑里灵光刚一闪的、开始露出产业化苗子的，多了去了。哪些有机会支撑起一个蓬勃的新兴产业，哪些能担当起中国经济增长新支柱，哪些可能昙花一现，哪些又可能因一哄而上致使“坑爹”？ 有如雨后春笋，未必每一支都能长成竹子。有的是笋自身孱弱，大多数将在竞争中被淘汰。土壤和水分阳光资金、产业园地、人才及劳动力等资源是非常有限的，只能眷顾部分新产业。
“刷脸”上班没商量 日前，四川大学计算机学院某教授查考勤的一段视频在网络上走红。原来这位老师上课从来不点名，但学生们却不敢缺勤。因为他能用自己发明的一套“刷脸”机来查考勤。从电视画面中可以看到，在这位老师上课的教室门外装有一台比普通电话机略小一些的“刷脸”机，来上课的同学只要对着其内置的摄像头停留几秒，“刷脸”机就能自动调取已经录入其中的学生照片，再和来上课的同学脸部进行比对。“这套系统太牛了，想逃课就得先发明一个自己的脸谱来应付‘刷脸’机的‘火眼金睛’。”一位学生评价说。 这位老师发明的“刷脸”机其实就是人脸识别技术在民间的简单应用。 所谓人脸识别，通俗而言，就是通过摄像头和计算机，把一张人脸和身份信息对应起来。专家说，其储存方式仍是以计算机能识别的数字或代码为主。 电视、电脑能认“主人” 尽管很多人至今还搞不清楚智能电视到底如何“智能”，但全球电视厂商们铆足了劲头在这一领域发力，并宣称下一次电视机更新换代的方向就是智能电视。具有电子消费产品风向标之称的“国际消费电子展”(CES)日前在美国拉斯维加斯举行，全球主流的电视厂商一如往年地蜂拥于此，纷纷将最新研发的智能电视作为参展的主打产品。
人脸识别技术大总结 百度《人脸识别技术大总结》，觉得应该跟大家分享，这里给大家转摘到百度。 篇一：人脸识别技术的主要研究方法、绪论人脸识别是通过分析脸部器官的唯一形状和位置来进行身份鉴别。 人脸识别是一种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛。 与其它身份识别方法相比，人脸识别具有直接、友好和方便等特点，因而，人脸识别问题的研究不仅有重要的应用价值，而且在模式识别中具有重要的理论意义，目前人脸识别已成为当前模式识别和人工智能领域的研究热点。 本章将简单介绍几种人脸识别技术的研究方法。 关键词：人脸识别、人脸识别技术的主要研究方法目前在国内和国外研究人脸识别的方法有很多，常用的方法有：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、基于连接机制的人脸识别方法以及基于三维数据的人脸识别方法。 人脸识别流程图如图．所示：图．人脸识别流程图、基于几何特征的人脸识别方法基于特征的方法是一种自下而上的人脸检测方法，由于人眼可以将人脸在不此研究人员认为有一个潜在的假设：人脸或人脸的部件可能具有在各种条件下都不会改变的特征或属性，如形状、肤色、纹理、边缘信息等。 基于特征的方法的目标就是寻找上述这些不变特征，并利用这些
特征来定位入脸。 这类方法在特定的环境下非常有效且检测速度较高，对人脸姿态、表情、旋转都不敏感。 但是由于人脸部件的提取通常都借助于边缘算子，因此，这类方法对图像质量要求较高，对光照和背景等有较高的要求，因为光照、噪音、阴影都极有可能破坏人脸部件的边缘，从而影响算法的有效性。 模板匹配算法首先需要人作标准模板(固定模板)或将模板先行参数化(可变模板)，思想汇报专题然后在检测人脸时，计算输入图像与模板之间的相关值，这个相关值通常都是独立计算脸部轮廓、眼睛、鼻子和嘴各自的匹配程度后得出的综合描述，最后再根据相关值和预先设定的阈值来确定图像中是否存在人脸。 基于可变模板的人脸检测算法比固定模板算法检测效果要好很多，但是它仍不能有效地处理人脸尺度、姿态和形状等方面的变化。 基于外观形状的方法并不对输入图像进行复杂的预处理，也不需要人工的对人脸特征进行分析或是抽取模板，而是通过使用特定的方法(如主成分分析方法()、支持向量机()、神经网络方法()等)对大量的人脸和非人脸样本组成的训练集(一般为了保证训练得到的检测器精度，非人脸样本集的容量要为人脸样本集的两倍以上)进行学习，再将学习而成的模板或者说分类器用于人脸检测。 因此，这也是种自下而上的方法。 这种方法的优点是利用强大的机器学习算法快速稳定地实现了很
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
智能人脸识别系统技术方案
目录 1智能人像比对平台 1.1系统结构 建立标准统一的共享人像库，并在此基础上，部署完整的人像比对判定平台。该系统由人像标准化采集系统，人像数据库子系统、基础比对服务平台、人脸识别应用平台4大部分组成，支持前端人像采集、静态人脸查询、移动警务通人脸识别一体化服务。 该平台支持统一人像数据交换接口，兼容大多数人像数据交换标准。统一的安全标准接口，兼容PKI密钥，网络加密狗等常见的安全标准接口。系统总体结构如下： 系统采用B/S架构，以浏览器方式进行人像预处理、人像比对、结果查询、用户管理、系统运行状态查询等管理操作，减少了系统后台管理、人口治安及其他警种成百上千终端安装和维护难度，方便未来多警种共享应用。系统可提供标准的WebService接口，将业务系统获取的人像照片与相关人像库进行比对。 1.2设计原则 本着统一标准、分级管理、资源共享、无缝对接的设计原则，以人像比对算法为核心，整合多区域现有资源，实现准确识别、快速反映，覆盖全面的智能人像识别应用平台。 1.2.1先进性 该平台算法由中国科学院自动化研究所研究员、国际知名人脸识别专家、IEEE院士李子青教授领衔研发，是基于中国自主知识产权，针对公安各警种业务特点专门研发的综合智能人像识别应用系统平台。
1.2.2开放性 人像采集与比对平台具有统一的服务接口，兼容公安部拟指定的统一人像数据交换标准草案。统一的安全验证，兼容PKI密钥，身份认证等常见的安全验证机制。 1.2.3扩展性 整个平台系统接口分为系统级别之间的接口与单个系统开放出来的服务接口组成。系统可“随需而变，以不变应万变”提供多种可靠服务功能。 1、系统级接口 系统级接口指的是不同地区部署的人像辅助识别平台之间的接口，主要有两种访问方式第一种采用页面查询的方式，以只查询方式进行访问，通过系统提供的Guest权限进行页面访问。适用于不同平台之间快速的调阅查询。第二种通过请求服务与直接调阅的形式进行数据库的查询，系统预留标准数据库查询接口，以市，县二层结构进行数据库间的查询调用，采用本系统建立的数据中心，纵向上进行直接的调用，高层中心保留下级中心的数据库信息索引。即市级中心直接查询市级与县级中心，市级中心直接查询县级中心。横向上以请求服务形式进行调用，横向系统间不保留对方的数据库信息索引，而是通过请求服务方式进行。 2、服务接口 服务接口适用于该系统与其他业务应用系统做二次开发或者集成用接口，包括所有系统级接口与平台应用接口。 人像基础比对服务平台通过WebService进行与其他系统的交换机制，通过标准的XML或者Jason格式文件进行数据交换，兼容《GA/T 922.2-2011标准第二部分人像数据采集标准》中的数据格式交换。 服务接口主要以WebService与ActiveX等方式提供。满足各业务系统二次开发，集成使用。 服务接口说明
计算机人脸识别技术及其应用分析 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 伴随着科技不断发展，身份信息认证在诸多场所中得以应用。计算机人脸识别技术是一种新型的身份认证方式，能够满足社会发展需求。人脸识别凭借计算机提取信息的高效性，打破了传统身份认证的局限性，是科技社会发展的必然趋势。基于此，本文将对计算机人脸识别技术进行研究，并分析其实际应用。 计算机人脸识别技术所涵盖的范围比较广泛，其中包含信号处理、数字图像处理、模式设置等诸多内容。计算机人脸识别技术根据已知人脸确定未知人脸的归属问题。换言之，计算机人脸识别技术属于一种模式识别范畴，对已知的信息进行采样量化，将其转化为计算机可以处理的数据信息。 一、计算机人脸识别技术原理 (一)计算机人脸检测技术
分析计算机人脸识别技术，需要明确计算机人脸检测。在进行人脸识别时，计算机应用系统需要人脸的大小以及位置进行检测，在特定的空间内实现人脸识别。基于计算机的人脸检测技术方法有镶嵌图法、模板匹配法、人工神经网络法以及可变性模板法。实现人脸检测，需要在科学的流程下实现。计算机人脸检测流程为：图像输入环节——图像预处理——图像特征提取——计算机系统检测与判断。计算机人来检测技术在科技社会中不断更新，已经演化为计算机人脸识别技术的前段技术之一，与智能监视等技术相互衔接。 (二)计算机人脸识别流程 计算机人脸识别技术是在人脸检测技术的基础上，进行信息辨别。在人脸信息辨别的环节中，主要分为“是不是谁”和“是谁”两个询问阶段。通常情况下，人脸识别首先需要进行人脸输入，对图像进行预处理，然后对图像进行特征提取，最后进行人脸识别，进行人脸验证。人脸识别，主要分为两个方向的识别，一为人脸特征分析以及人脸密度线分配;二是人脸基准点与其他人脸特征参数结合。
VIP客户识别（人脸识别门禁）系统 解决方案 广州云从信息科技有限公司 二0一六年一月
目录 1引言 (4) 1.1项目背景 (4) 1.2项目意义 (4) 1.3基本定义 (5) 2系统运行环境 (5) 2.1 系统硬件要求 (5) 2.2 系统软件要求 (5) 3 系统组成 (6) 3.1系统功能图 (6) 3.2系统结构图 (6) 3.3系统流程图 (7) 3.4系统流程图说明 (7) 3.5系统设计参数 (8) 4 系统功能 (9) 4.1图像获取 (9) 4.2图像传送 (9) 4.3人脸建库 (9)
4.4人脸比对 (9) 4.5门禁控制 (9) 4.5 刷卡开门 (9) 4.6记录查询 (10) 5系统部署方案 (10) 5.1系统示意图 (10) 5.2部署配合 (10) 5.3 系统配合 (11) 5.4交换机和信号转换器的安装 (11) 5.5摄像头的安装 (11) 5.6开门控制线的安装 (11)
1引言 1.1项目背景 目前国内的门禁系统主要以卡类设备、指纹设备、RFID设置为主。但卡片与RFID存在易遗忘或丢失等问题，不但造成了极大的不便，而且还存在安全隐患，如果被不法份子获得了卡片，即可实施盗窃。 指纹类设备可以解决卡类产品的不足，但是总有5%左右的人群因为手指脱皮或手指浸水后未擦干，无法使用指纹识别，而且遇到换季或者气候潮湿的时候常常需要连续多次才可以成功识别指纹，另外接触式指纹识别容易传播疾病。 1.2项目意义 人脸识别技术的先天优势：非接触识别方便使用，人脸直观辨识，从源头杜绝了疾病的传播；现场人体面部特征识别也解决了门禁卡的丢失或遗忘所带来的安全隐患。 云从科技拥有世界领先的人体特征识别技术，利用自己研发的高识别、低误判先进算法结合现代高安全门禁要求研发了人脸识别门禁系统。本系统解决了卡类门禁与RFID类门禁的不足，同时也解决了指纹识别的不足。本系统可以与传统的刷卡识别、指纹识别、RFID 识别有机结合从而打造一个更高安全级别的门禁系统，以满足新形势下的高安全门禁要求。
人脸识别技术分析 近年来，由于反恐、国土安全和社会安全的需要，世界上各个国家都对安防领域加大了投入。在安防行业中，生物识别一直是市场中备受关注的焦点之一，近年来保持着较高的增长率，其中人脸识别是一个活跃的研究领域，也是人类视觉最杰出的能力之一。虽然人脸识别的准确性要低于虹膜、指纹的识别，但由于它的无侵害性和对用户最自然、最直观的方式，使人脸识别成为最容易被接受的生物特征识别方式。目前人脸识别技术不断得到发展，该技术广泛应用到电子护照、生物特征身份证、体育场馆、银行、公安等系统中，对安检、奥运反恐、刑侦追逃等有重要意义。当前由于其应用日渐增多该市场份额比重在不断增加，前景普遍被看好。 对于人脸识别的应用，依照摄像机到用户的距离可将其分为近距离人脸识别（普遍必要用户合作）、中距离人脸识别和远距离人脸识别系统（FaceRecognitionataDistance（FRAD）），其中远距离人脸识别技术关注的是在一个广阔区域内进行非合作的人脸自动识别，这种远距离生物特征的提取和识别可以通过采用主动视觉系统解决。目前，在很多商业、安防和国防应用中都需要在开阔区域内进行远距离（10～20米或更远）非合作的人员识别。比如用于安防目的的人员识别和监督、入侵检测，以及在广阔的区域内通过智能摄像机网络进行人员跟踪等。人脸识别与视频监控的无缝对接可极大地提升传统视频监控的预警功能和智能化程度，并极大地拓展人脸识别技术的应用空间。 在近距离人脸识别中，摄像机可以轻松捕捉高辨别率和相对稳定的人脸图像。而可在FRAD应用中，人脸图像质量却是个大难题，可以说，远距离人脸识别是视频人脸识别应用中最具挑战性的形式之一。近年来国内外针对远距离人脸识别的研究很多，从目前的发展情况来看，对于广阔的覆盖区域已经有一些有效的解决办法，如可通过多摄像机主动视觉系统完成FRAD，即系统通过广视场摄像机（
信息通信 INFORMATION & COMMUNICATIONS 2019年第6期（总第198期） 2019 (Sum. No 198) 浅谈基于深度学习的人脸识别技术 刘晓波 （中国联合网络通信有限公司湖北省分公司，湖北武汉430040） 摘要:互联网科技和大数据技术飞速发展的时代，日新月异的各种前沿技术，一再刷新人们的认知,人工智能（AI ）成为了 一 门最热门的行业应用能力。AI 技术不仅仅要够炫够酷，更要有足够的“温度"，让机器更加人性化。人脸识别技术（Face Recognition Technology, FRT ）是近年来模式识别、图像处理以及人工智能等领域的重要研究课题之文章重点对现有 的人脸检测识别方法以及应用领域关键技术进行总结，分析和比较当前主流识别方法优缺点，分享其中关键技术及发展 前景。 关键词:人脸识别;人工智能;深度学习；人脸检测；面部特征中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号：1673-1131（2019）06-0018-03 0引言 随着社会对个人身份的自动验证需求的加深，一些技术 成熟且传统上被认为更加稳健的身份验证方案如指纹识别、 虹膜识别、语音识别等，都具有侵入性的特征，即需要参与者 的一定程度的合作（指纹识别需要用户将手指按在传感器上, 虹膜识别需要用户与相机靠得很近，语音识别则需要用户大 声说话），因此寻找一种更优且非侵入式的自动身份验证方案 成为了大势所趋。 人脸识别技术（Face Recognition Technology, FRT ）是基于 人的面部特征信息能够识别或验证图像或视频中主体身份的 技术生物识别技术。用图像釆集工具（如摄像机或摄像头）釆 集含有充分且足够的人面部特征的图像或视频流，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识别和验 证的一系列相关技术总成。 相比传统的身份验证方法，人脸识别技术具有非接触性 （不用肢体接触）、非强制性（路过即可，甚至无察觉）、可并发 性（可同时进行多个人脸的分拣、判断及识别）等优势。 直观的人脸识别如下图所示： * 2 z 5 n e s i e 图1人脸识别示例 简单来说就是通过输入一个自然人的面部特征，和自然 人面部特征库中的注册在库身份进行面部特征逐项比对，找 出一个与输入的面部特征相似度最高（需预设阀值，必须大于 阀值）的个体，以确定输入面部特征对应的身份。如没有找到 大于阀值的个体,则返回“unknown ”。 1传统的人脸识别 传统的人脸识别被当作模式识别/模式匹配问题。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投入实际应用的人脸识别 方法。该方法通过定位人面部主要器官的详细位置，如：眉、 眼、鼻、嘴、耳等，获取主要器官等重要面部特征的形状、相对 位置以及特征之间的距离等参数，利用参数构成一个可以代 表个体人脸的特征向量。 （2） 基于模板的方法可以分为神经网络方法、动态连接匹 配方法、线性判别分析方法、特征脸方法、基于相关匹配的方 法、奇异值分解方法等。 （3） 基于模型的方法则有基于主动外观模型、隐马尔柯夫 模型方法、主动形状模型等。 传统的人脸识别是人脸识别的初级阶段，重要成果不多, 人工依赖性较强，鲁棒性较差，基本没有实际应用。 随着大数据时代的到来，沉寂了许久的神经网络卷土重 来。作为人工智能时代的利器一深度学习逐渐走入人们的 视野。基于深度学习，人脸识别技术迅速发展。各种学习框 架如 Tensorflow 、Caffe >KerasMxnet >Darknet 等不断涌出。基 于深度学习的人脸识别一般被处理为回归/分类问题。一般流 图2人脸识别一般流程图 2人脸检测算法 人脸检测是人脸识别中的第一个环节，是一项关键技术。 人脸检测是指假设在输入图像中存在一个或者多个人脸情况 下，确定图像中全部人脸的位置、大小和姿势的过程。 图3人脸检测不意图 早期的人脸检测算法使用了模板匹配技术，即用一个人 脸模板图像与被检测图像中的各个位置进行匹配，确定这个 位置处是否有人脸,如果存在则定位人脸的位置、大小及主要 特征；此后机器学习被用于解决该问题，神经网络、支持向量 机等将人脸检测处理为二分类问题。如下图所示： 18
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 (3) 一、背景调研 (3)
二、检索及分析内容 (3) 第二章人脸识别专利态势及技术研发分析 (5) 一、专利态势及技术研发分析 (5) （）人脸识别专利申请趋势分析 (51) （）技术生命周期 (26) （）人脸识别技术构成 (37) （）人脸识别竞争对手分析.............................................................................................................. 8 4二、技术路线分析.. (9) （）人脸定位技术路线 (91) （）图像获取技术路线.................................................................................................................. 2 10 （）人脸跟踪技术路线 (311) 分析概述第一章 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。领域南加州大学、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、清华大学计算机系、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，马里兰大学、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(4)(3)档案管理系统(2)安全验证系统信用卡验证(1)而得到了广泛的应用。主要在以下几个方面：人机交互等。(5)银行和海关的监控(6)公安系统的罪犯身份识别基于人脸图像比对的特征提取(4)(3)(1)人脸识别系统包括：人脸图像的获取(2)人脸的检测身份识别(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
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. 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。 人脸识别技术的研究范围主要包括以下几个方面： 1. 人脸检测：在输入的图像中寻找人脸区域。 2. 人脸的规范化：校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。 3. 特征提取：从人脸图像中映射提取一组能反映人脸特征的数值表示样本。 4. 特征匹配：将待识别人脸与数据库中的已知人脸比较，得出相关信息。 人脸识别流程 1图像预处理 1.1 图像去噪 一般来说，自然界中的噪声可以看成是一种随机信号。根据图像获取的途径人脸图像获取 人脸检测 定位人脸区域 预处理 特征抽取 人脸特征 对比识别 结果 人脸特征库
不同，噪声的融入也有多种方式： 1. 图像是直接以数字形式获取的，那么图像数据的获取机制会不可避免地 引入噪声信号； 2. 在图像采集过程中，物体和采集装置的相对运动。或采集装置的抖动， 也会引入噪声，使图像变的模糊不清； 3. 在图像数据的电子传输过程中，也不同程度的引入噪声信号。 这些噪声信号的存在，严重的情况会直接导致整幅图像的不清晰，图象中的景物和背景的混乱。对于用于人脸识别的图像。由于噪声的引入，将不可避免地造成识别率的下降。对图像噪声的消除可以通过两个途径：空间域滤波或频率域滤波。消除噪声的方法很多，对于不同的噪声应该采用不同的除噪方法。主要的方法是：线性滤波、中值滤波、维纳滤波以及小波去噪等。 1.2 增强对比度 为了使人脸在图像中更为突出以便于下一步的特征提取，增强图像对比度是很有必要的。增强对比度有很多种方法，常见的有直方图均衡化和“S ”形变换等方法。 “S ”形变换方法将灰度值处于某一范围（人脸特征范围）内的像素灰度分布差距拉开，从而保证了对比度的提高，但此方法降低了其他灰度值的对比度。而直方图均衡化则是将像素的灰度分布尽量展开在所有可能的灰度取值上，这样的方法同样能使得图像的对比度提高。 将彩色图像转化成灰度图像是人脸识别方法中常见的处理过程，虽然转化过程丢失了一部分色彩信息，但是灰度图像拥有更小的存储空间和更快的计算速度。文献[1]给出了一种能够将RGB 色彩转换成灰度级且适于突出人脸区域对比度的转换模型：()5.0144.0587.0299.0,+?+?+?=b g r y x f ；其中f 代表灰度值，r ,g ,b 分别表示Red,Green,Blue 分量的值。 文献[2]通过将人脸彩色图像从RGB 色彩空间转换到RIQ 色彩空间，得到了更适于频谱分析的特征分量。
2019年我国人脸识别技术发展情况 及发展趋势综合分析 2019年2月14日 一、全球生物识别细行业市场占比情况分析 生物识别指的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相结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定技术。按不同的识别方式，生物识别可分为指纹识别、虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。 伴随着生物识别产品逐渐从单一的PC处理转变为分布式计算。 用独立的前端独立设备来完成生物特征的采集、预处理、特征提取和比对，通过中心PC或服务器完成与业务相关的处理。随着生物特征 识别技术的不断发展和提高，生物特征识别技术的应用场景不断拓展，预计2015-2020年全球生物识别细分行业复合增长率分别为：人脸识别复合增长率为167%；语音识别为100%；虹膜识别为100%；指纹识别复合增长率为73%。
全球生物识别细行业市场占比情况 二、中国人脸识别技术发展情况分析 1、中国人脸识别行业发展历程 人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。其中，2014年是深度学习应用于人脸识别的关键一年，该年FaceBook发表一篇名为“DeepFace系统：达到肉眼级别的人脸识别系统”（翻译名），之后Face++创始人印奇团队以及香港中文大学汤晓鸥团队均在深度学习结合人脸识别领域取得优异效果，两者在LFW数据集上识别准确度均超过了99%，而肉眼在该数据集上的识别准确度仅为97.52%，可以说深度学习技术让计算机人脸识别能力超越人类的识别程度。
人脸识别与其他生物识别方式相比，优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何保证识别率。此外，隐私性和安全性也是值得考虑的问题。 2、3D人脸识别与2D人脸识别数据对比 目前，国内的人脸识别技术已经相对发展成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，产品系列达20多种类型，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利 保障、电子商务及安全防务等领域，人脸识别的全面应用时代已经到来。 中游人脸识别技术的进步，是推动下游场景应用拓展的关键所在。目前，人脸识别市场的解决方案主要包括2D识别、3D识别技术。市场上主流的识别方案是采用摄像头的2D方案，但由于人的脸部并非 平坦，因此2D识别在将3D人脸信息平面化投影的过程中存在特征信息损失。3D识别使用三维人脸立体建模方法，可最大程度保留有效 信息，因此3D人脸识别技术的算法比2D算法更合理并拥有更高精度。