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人脸识别数据分析平台方案精品PPT课件

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人脸识别幻灯片讲义

人脸识别幻灯片讲义

将人脸识别这一多类问题转化为判断每一对 图像为类内 (同一个人 )还是类间 (不同人 )图像 的两类问题 。 利用局部特征而非全局特征进行识别 。 利用boosting的方法挑选出局部特征并构造 分离器。 分类器采用 cascade结构来解决类间样本过 多，无法一次全部参与训练的问题。
v v
v
相似度函数
v 基于贝叶斯区分特征的方法等
Alignment 的主流方法是ASM(Active Shape Models)
人脸识别的研究历史及现状
方法 几何特征 优点 比较直观 缺点 特征点的定位准确度要求 高 ，计算量大 计 算 量 大 ，对环境变化的 适应性较差 要 求 对 齐 准 确 度 高， 成像 条件不能有较大变化 对单训练样本集合无法计 算类内扩散矩阵 要求对齐准确度高 计算量大 网 络 结 构 、参数调整比较 复 杂；
题
纲
模板匹配 主成分分析 线性判别分 析 局部特征分 析 弹性模板匹 配 神经网络
成像条件不变的情况下效 果较好 方 便、易于实现 利 用 了 类 别 信 息， 效果较 好 ，尤适用于多训练样本 将局部与整体特征结合， 已在实际中应用 效果较好 ，能适应一定程 度的光线和角度变化 学习能力较强
１． 人脸识别简介 ２． 研究目的与系统框架 ２． 研究目的与系统框架 ３． 基于 基于ＡｄａＢｏｏｓｔ ＡｄａＢｏｏｓｔ的实时人脸检测 的实时人脸检测 ４． 基于弹性模板匹配的特征点定位 ５． 基于 ５． 基于Ｂｏｏｓｔｅｄ Ｌｏｃａｌ Ｆｅａｔｕｒｅｓ Ｂｏｏｓｔｅｄ Ｌｏｃａｌ Ｆｅａｔｕｒｅｓ人脸识别 人脸识别 ６． 基于三维可形变模型的人脸识别 ６． 基于三维可形变模型的人脸识别 ７． 已完成的工作和以后的工作 ７． 已完成的工作和以后的工作

人脸识别技术简介 ppt课件

人脸识别技术简介 ppt课件

识别过程
未知样本
特征 抽取
特征 比对
识别结果
已知样本 类别
特征 抽取
模板库
训练过程
9
人脸识别问题的困难性：
不同人的人脸图象具有相似的结构，相同人的人脸图象受 各种变化因素的影响很大。
1、采集设备 2、表情 3、饰物 4、发型 5、姿态 6、光照 7、年龄
……
10
多姿态人脸检测结果示例：
11
多姿态人脸检测结果示例：
人脸识别系统简介
ppt课件
1
目录
引言 人脸识别技术的基本原理 人脸识别系统简介 国际上人脸识别技术的发展趋势 总结
2
引言（I）
基于生物特征的身份认证(Biometrics)：
通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身 份识别认证。
生物特征=生理特征+行为特征 生理特征(what you are?) 与生俱来，如DNA、脸像、指纹等 行为特征(what you do?)
网吧
售票窗口 车站安检口 银行柜台 小区出入口
场景
刷卡者长什么样？是否是本人？周围还有些什么人？
功能
刷卡信息与现场视频做标签绑定； 通过证件条件查询录像； 身份证信息黑名单布控； 人脸正面图片1:1、1:N 比对。
提供快速查找录像的手段，提高工作效率；
用途 人脸黑名单报警，防患于未然。
2、采集设备成本 很低，容易采 集；
3、普遍性好，人 人都有。
5
人脸识别系统分类：
识别（identification）： 这是谁？
1对多比对，从计算机存储的人脸图像库中找出与输入人脸图像相
似的若干图像。

人脸识别答辩ppt课件

人脸识别答辩ppt课件

别
人脸识别算法设计
系
统
设
计
四.
人
搭建平台
脸
本文的硬件平台采用基于ARM9架构
的S3C2440嵌入式开发板。
识
别
在此基础上建立起一个可靠的、稳 定的嵌入式软件开发平台。
系
具体工作：定制内核、制作根文件
统
系统、移植。
设
计
四.
人
脸
图像采集模块设计
识
本系统主要采用的是OpenCV 计算机 视觉库和 QT 图形库，并通过普通
一、关于人脸识别 二、人脸识别过程 三、人脸识别技术 四、人脸识别系统设计
1
一.
人脸识别是一个活跃的研究领域，是关ຫໍສະໝຸດ 人类视觉最杰出的能力之一。
于
最容易被接受的生物特征识别方式。
人
人脸识别细分为两类：
脸
一类是回答我是谁的问题，即辨认
识
（Identification）；
别
另一类是回答这个人是我吗？即确认
几何特征提取 统计特征提取 频率域特征提取 运动特征提取 代数特征提取
三. 人 脸 识 别 技 术
面部特征的模式识别算法
线性判别分析（Fisher线性判别） 支持向量机SVM 贝叶斯网络 隐马尔可夫模型及其基本问题 人工神经网络 模糊模式识别
四.
人 脸
搭建平台
识
图像采集模块设计
识
的面部识别算法。
别
提出使用矩形特征法进行特征值运
算，采用感知器学习算法训练最佳
系
特征。
统
该算法运算速度较快、错误分类率
设
低、识别率较高、误识率低，适合
计
嵌入式系统。

人脸识别技术ppt课件

人脸识别技术ppt课件

整理课件
8
难点五
研究面向三维人脸模型的分类与匹配技术也是一 个值得思考的问题。
整理课件
9
三维人脸深度图像前景展望：
首先，在三维人脸深度图像的预处理上，通过改进预处 理算法，可以运用ICP等配准算法，使得三维人脸在深 度图像中的成像对齐，归一化，更有利于下面特征提取 工作的进行。
其次，在三维人脸深度图像的特征提取上，还可以采用 改进的LPP算法提取人脸特征，例如带有参数的扩展 LPP算法以及正交LPP算法，在三维人脸的深度图像上 进行实验。
三维人脸识别可以克服或减轻这些因素的影响,因 而受到越来越多的重视。
整理课件
3
三维图像处理
三维人脸识别不同于二维人脸识别的关键在于所采 用的数据不同，其所具有的优势也来源于此： 1. 采集获得的脸部三维形状数据可看作是不随光照、 视图的变化而变化，且化妆等附属物对图像影响很 大而对三维数据影响不明显．因而，三维人脸识别 被认为具有光照不变、姿态不变的特性。 2. 三维数据具有显式的空间形状表征，因此在信息量 上比二维图像丰富
最后，基于三维人脸模型的特征提取方法有很多种，有 基于三维人脸模型局部特征的，还有基于三维人脸模型 整体特征的。每种特征提取方法都有其优缺点，如何充 分利用各种三维人脸的特征，将其有效的综合和组合， 是今后的一个探索方向。
整理课件
10
人脸识别技术
整理课件
1
局限性
影响人脸识别技术发展的主要因素： I. 光照
光线的强弱和光的方向是影响人脸识别的一个重要的 因素，也是比较难以攻克的科学难题。比如在使用笔记 本时，不同光线和位置情况会极大地影响具体的识别效 果。
II.表情
同一个人不同的表情对应的人脸识别效果也是不同的

人脸识别技术(PPT46页)

人脸识别技术(PPT46页)
▪ (4) 图像文件的干扰技术。尽量去除色偏、明暗、旋转、放缩
、扭曲、截取等图像干扰。 ❖ 色偏调整 ❖ 抗明暗特征提取算法 ❖ 抗放缩特征提取算法 ❖ 图像尺寸的自动调整 ❖ 抗旋转的特征提取算法 ❖ 抗扭曲的特征提取算法 ❖…
我们的目标--基于人物的人脸识别
▪ (5) 海量图像文件快速算法。分为两部分，一部分是海量图像
❖…
▪ (3) 当前的人物特征与数据库中的人物特征比较。即将当前的
图像的人物特征与数据库中的人物特征进行检索比对。上述的 人物特征可以一定程度上抵抗光线、皮肤色调、色偏、倾斜、 扭曲等变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中识 别出相似的人。 ❖ 特征比对算法
❖…
我们的目标--基于人物的人脸识别
人脸识别技术简介与研发进展
2014年3月
目录
▪ 项目概述 ▪ 系统概述 ▪ 关键技术 ▪ 系统设计 ▪ 项目进展
项目概述
▪ 近年来，社会犯罪率呈逐年升高的趋势，给广大公安人员
侦破案件增加了难度。
▪ 由于罪犯群体不断扩大，要人工在数以百万计的人员照片
数据库中找出犯罪嫌疑人，不仅费时费力，还有可能造成 遗漏等情况，破案的效率大打折扣。
返回相似的图片
抽取和比对人物的 人脸、人身特征
输入图像 特征比对
特征提取
人脸、人身信息数据库
建立人物特征数据库的流程图
图像分割
准备导入图像库的图片
特征提取
数据存储
人脸、人身信息数据库
软件模型
面向技术人员： - 图像数据库的管理 - 人物特征数据管理 - 软件参数设置 - 软件运维
数据模型设计模式 1) 图像数据结构 2) 人物特征数据结构 3) 日志数据结构 4) …

人脸识别系统精ppt课件

人脸识别系统精ppt课件
20
我们的眼睛靠什么识别？
皮肤和肤色
光滑/粗糙，黝黑/白皙
动态特征
酒窝，皱纹
局部特性
黑痣，刀疤，独眼龙
人的优势：强大的背景知识！ 21
人类视觉识别系统特性简介及其借鉴 意义
人脸识别是否是一个特定的过程？
证据：“人脸识别能力缺失症（Prosopagnosia）”患者的 存在，患有此症的人可以正常的识别其他物体，甚至可以正确
评测：FERET(94-97), FRVT(2000/2002), (X)M2VTS, FVC…
国内研究机构简况 大学：清华大学3家，哈尔滨工业大学,上海交大，浙大研究所： 计算所，自动化所等
29
国际研究现状
在比较良好的环境条件情况下，对1000人 左右基本正面人脸进行识别的性能：
共同决定了最终的成败共同决定了最终的成败13人脸识别的相关背景14应用模式典型具体应用特点说明应用领域身份识出入境管理过滤敏感人物间谍恐怖分子等国家安全公共安全嫌疑人照片比对公安系统用于确定犯罪嫌疑人身份敏感人物智能监控监控敏感人物间谍恐怖分子等网上追逃在pda等移动终端上进行现场比对会议代表身份识别防止非法人员进入会场带来危险因素关键场所视频监控如银行大厅预警可能的不安全因素家政服务机器人能够识别家庭成员的智能机器人人机交互自动系统登陆自动识别用户身份提供个性化界面智能agent自动识别用户身份提供个性化界面真实感虚拟游戏提供真实感的人物面像增加交互性身份验护照身份证驾照等各类证件查验海关港口机要部门等查验持证人的身份是否合法公共安全准考证查验防止替考问题教育机要部门物理门禁避免钥匙和密码被窃取造成失窃公共安全机要信息系统门禁避免单纯的密码被窃取造成信息被窃信息安全面像考勤系统方便快捷杜绝代考勤问题企业应用金融用户身份验证避免单纯的密码被窃取造成财产损失金融安全电子商务身份验证安全可靠的身份验证手段金融安全智能卡安全可靠的授权信息安全会议代表身份验证防止非法人员进入会场带来危险因素公共安全屏幕保护程序方便快捷的允许合法用户打开屏保人机交互15人脸识别相关研究内容人脸动画faceanimation16生物特征识别技术biometrics17与其他生物特征识别的比较18fromsameperson

校园出入人脸识别系统解决方案课件讲解课件

➢ 支持以图搜图，快速定位查找陌生 人信息。
系统分析
人脸考勤功能
-人脸考勤功能
➢ 支持人脸识别考勤功能。 ➢ 可根据需求定制考勤功能模块。 ➢ 支持人脸识别信号输出功能，可与
第三方平台连动。 ➢ 可根据需求制定实现如学生上课期
间外出预警；学生晚归、未归报 警；宿舍未出报警。
系统优势
领先的识别算法
-领先的识别算法
首位命中率95%
30万底库布控
人脸左右偏移75°
98% 人脸抓拍率
人脸俯仰60°
100 张同画面人脸抓拍
1亿 静态库管理，级联支持100亿人口管理
智能感知、深度学习和视频语义结构化技术，进行人脸图片查询，实现秒级检索、快速响应，对于 侧脸、戴墨镜、戴口罩等伪装行为均可进行精确识别。 识别算法：多层次的神经网络深度学习算法，人行通道抓拍率超过98%，可同时抓拍画面内100个 以上人脸，技术业内领先。 高识别率：30万底库布控，首位命中可达到95%以上。 适应性强：人脸俯仰角正负60度，左右偏转和旋转角正负75度仍可检出。 多层次的神经网络深度学习算法，人行通道抓拍率超过98%，可同时抓拍画面内100个以上人脸， 30万底库布控，首位命中可达到95%以上，人脸俯仰角正负60度，左右偏转和旋转角正负75度仍 可检出。
非接触
快速
四大优势
并发
准确
司法需求
背景介绍 传统监控，人工翻看录像
耗费大量警力 错过追捕机会
案例：2012年周克华持枪杀人案，出动3000警力反复看视 频，最终找到线索破获
-社会需求
背景介绍
出入卡口需求
-社会需求
现有核查手段，无法在不干扰群众自由通行的情况下，快速辨别身份
背景介绍

人脸识别PPT课件


资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
2 图像预处理
➢ 灰度化
将彩色图像转换为灰度图，其中有三种方法：最大值法、平均值法、以及加权平均法。
➢ 几何变换
通过平移、转置、镜像、旋转、缩放等几何变换对采集的图像进行处理，用于改正图像采集系统的系统误差。
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
4 人脸识别
主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类：
基于几何特征的方法
基于模板的方法
• 特征脸方法 • 线性判别分析方法 • 奇异值分解方法 • 神经网络算法 • 动态连接匹配
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
1 应用场景
身份证查验，证据留存
当前主要是通过扫描或者复印身份证信 息，人工比对身份证照片。扫描或复印身份 证只是作为备案，并不能有效核实身份证真 伪。要确保是采用真实身份证办理业务，必 须有某种技术手段对办事人提供的身份证进 行查验。
2 几何变换
定义：图像空间变化，将一幅图的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标上。 目的：通过适当的几何变换，消除几何因素（视角，方位等）造成的图像外观变化。
➢ 图像平移 ➢ 图像转置 ➢ 图像旋转 ➢ 图像缩放
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值

人脸识别Face detectionPPT课件

P. Viola and M. Jones. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. CVPR 2001. P. Viola and M. Jones. Robust real-time face detection. IJCV 57(2), 2004.
• For a 24x24 detection region, the number of possible rectangle features is ~160,000!
• At test time, it is impractical to evaluate the entire feature set
• A megapixel image has ~106 pixels and a comparable number of candidate face locations
• To avoid having a false positive in every image image, our false positive rate has to be less than 10-6
Face detection
Many slides adapted from P. Viola
Face detection
• Basic idea: slide a window across image and evaluate a face model at every location
Challenges of face detection
• Can we create a good classifier using just a small subset of all possible features?

人脸识别技术ppt课件

❖…
9
我们的目标--基于人物的人脸识别
Institute of Software,Chinese Academy of Sciences
▪ (6) 海量图片、人物特征的管理。主要是对海量人物特征、海
量图片、比对结果、日志记录等的有效管理。 ❖ 海量人物特征的数据表达 ❖ 海量人物特征的高效存取 ❖ 人物特征与人脸、人身的关联 ❖ 海量图片的快速显示 ❖ 图片的缩略图表达 ❖ 特征提取并行算法 ❖ 特征比较并行算法
图像输入端
图片数据
图像预处理
当前图像
干扰 去除
人脸图像集合 图像
分割
.
.
特征
.
提取
人身图像集合
图像特征存储 数据仓库
数据库
图像特征分析
图像特征比对服务
展现应用
特征 数据区
原始图像 人脸、 数据区 人身图像
数据区
元数据管理、系统管理
29
图像特征分析方案
Institute of Software,Chinese Academy of Sciences
25
人物特征提取的流程设计
Institute of Software,Chinese Academy of Sciences
▪ 预处理部分--图像预处理的目的是为后续的处理提供良好
的图像源，包括：图像增强、滤波、光线补偿、分割、灰 度变换等。
原始图片
预处理
图像分割
特征提取
待检测 图像
图像数 据集
光照 色偏 大小
❖ ……
6
我们的目标--基于人物的人脸识别
Institute of Software,Chinese Academy of Sciences
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根据消费者的喜好，以往消费记录，以往消费动线推送相关产 品信息 (结合CRM数据）
向销售人员推送客户到店信息
向销售人员推送客户到店信息，帮助销售人员更有效识别不同 消费者 并且提髙服务质量
人脸识别核心技术
打破传统的人次统计方式，采用人脸识 别技 自动排除重复进店人员，精确记录 顾客总人数，客流数据真实、可靠、吋 刻掌握。
多媒体信息发布解决方案
人脸数据分析
了解消费者在店内对不同产品，和 市场推广内容的反应和喜好程度
信息发布显示屏
后台统一管理不同店面内不同显示屏播放 地不同信息，更好地与消费者互动
解决方案：人脸识别分析+视频数据分析
通过安装数字显示屏，为消费者提供更完善的购物体验。通过后台控制所有店内所有数字显示屏及其他 渠道所播放内容，高效，灵活地管理所有内容。结合安装带有人脸识别功能的摄像头收集消费者在场内 观看视频或图像的记录分析不同内容的投放效果。
数据不代表任何公司
聚类性分析
提问与解答环节
Questions And Answers
谢谢聆听
·学习就是为了达到一定目的而努力去干, 是为一个目标去 战胜各种困难的过程,这个过程会充满压力、痛苦和挫折
Learning Is To Achieve A Certain Goal And Work Hard, Is A Process To Overcome Various Difficulties For A Goal
更生动地展示产品，发布市场信息和推广活动 更有针对性地投放导购功能的内容 哪些内容对 哪些客户群更具备吸引力？ 哪些显示屏播放效果更好？
解决方案：人脸识别多媒体信息发布系统
电视机
机顶盒
广告机
基于云端的数字营销管理系统可以自由在远程向不同渠道投放内
容，预先设置不同内容的播放内容和渠道。结合CRM的数据根据 消费者的喜好，购买记录，消费行 为，常用媒体渠道来投放个性
客户在最佳购物/停留时间时长
运用各种大数据统计，分析报告可以了解到
•消费者在场内停留多少时间可以令到销售额最大化 •识别出销售活动与销售业绩的关联性 •识别按照不同属性的分类下不同消费者的消费模式 •识别出影响销售业绩的主要因素 •识别出顾客主要属性，并做好二次营销 •统计出人流增长对业绩增长的影响
化内容，提高营销பைடு நூலகம்准性。
拼接大屏
解决方案效果：人脸识别购物体验
向客户推送所在区域相关信息 根据客户所在区域在多渠道推送相关市场推广信息进行精准营 销
向客户推送即时信息 即时向消费者智能手机推送不同信息，例如推广活动，优惠券， 会员 注册信息等
监测消费者行为 提供个 性化的精准营销
向客户推送产品推荐(基于大数据分析和CRM)
使用人脸识别技术，创造性地针对客流 进行精准的人流分析， 包括性别、年龄， 实吋掌握客群状态，进行针对性的策略 调整。
吋刻“惦记”您的VIP客户，及吋知晓VIP 客户的到店情况， 迅速提升服务质量， 让VIP客户享受到宾至如归的尊贵服务。
解决方案效果：数据分析后台报告
利用人脸识别技术，针对客流进行精准的分析，实时掌握客群状态
零售业成功的关键 打造全新的消费体验 了解与适应消费者需求 提供流畅的多渠道体验 优化店内运营与表现 推送针对性的定制推广信息 整合全方位的市场活动
解决方案
数据分析平台 + 信息发布平台
广州和丰是唯一一个结合多渠道数字营销以及先进数据分析技术的多媒体信息发布系统， 目的在于帮助零售商充分了解客户行为和提高客户在零售店内以及超市的购物体验以最 终提高零售商商业表现以及市场竞争力。
人脸大数据分析营销方案
零售业面临的挑战
迅速变化的零售环境 电子商务，社交媒体的快速发展 电子化设备在日常生活的普遍运用 消费者更轻易地获取同类货品信息 多渠道的营销与沟通
缺乏有效的数据分析
了解消费者的消费行为与模式 识别主要消费者与了解其消费喜好 KPI的有效监测 市场活动的回报效果监测
更重要的是，消费者进入实体店铺的消费意图比 浏览网店的消费意图更强
数据不代表任何公司
解决方案效果：数据分析后台报告
访客信息
数据不代表任何公司
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顾客特征
数据不代表任何公司
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昨日排行
数据不代表任何公司
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深度商务数据分析报告