人脸识别
人脸识别项目
一、目的
用有监督学习机制设计并实现模式识别方法，用于进行人脸面部特征识别，如性别（男性、女性）、年龄（儿童、青少年、成年、老年）、佩戴眼镜（是、否）、戴帽子（是、否）、表情（微笑、严肃）等。
二、内容
人脸识别是模式识别的一个重要的应用领域。其识别过程包括：特征提取与选取、分类（包括训练与测试）、分类器性能评估。
三、数据
四个文本文件：
faceR: 训练数据，100个属性（其中第一个属性是编号，其余99个是本征脸(eigenface) 属性参数，共2000个人脸的数据。
faceS: 测试数据，100个属性（其中第一个属性是编号，其余99个是本征脸(eigenface) 属性参数，共2000个人脸的数据。
faceDR: 对faceR文件中的每一个人脸数据的说明。
faceDS: 对faceS文件中的每一个人脸数据的说明。
提示：由于数据是真实数据，会有以下情况：
1）有缺失数据（如1228, 1808, 4056, 4135, 4136, and 5004），建议将有缺失数据的人脸记录不予考虑
2）有错误数据，建议对有错误的人脸记录不予考虑
原始数据：各个人脸的原始图象数据在目录rawdata中
四、要求
1）将数据导入MATLAB
2）确定分类的目标（可以是下面的一个目标，或多个目标的组合）
a)性别（男性、女性）
b)年龄（儿童、青少年、成年、老年）
c)佩戴眼镜（是、否）
d)戴帽子（是、否）
e)表情（微笑、严肃）等。
3）选用一种分类算法（距离分类器、Bayes分类器、SVM、ANN 或Decision Trees），先用faceR中的数据对分类器进行训练，然后用faceS中的数据对训练好的分类器
的性能（分类准确率）作出评估。当然，有些分类算法需要验证数据，可以根据需
要从faceR或faceS中随机抽取验证数据，验证数据的数据量应该不少于500个人
脸记录。
4）用MATLAB编程实现模式识别的整个过程（可以直接调用相关的函数）。
5）完成项目报告，具体内容包括：
a)模式识别问题的说明,重要是说明分类的目标
b)模式识别过程的说明：采用何种分类算法，改算法的基本原理，是否进行了特
征提取或特征选取，程序的基本流程框图，训练的结果，测试的结果，分类器
的准确率是多少？造成错分的原因可能是什么？
c)列出所使用的参考文献
6）要提交的内容
a)项目报告（必须用给定的报告封面）(电子版和打印板)
b)分类算法源程序（电子版）
c)上交最后期限：第八周周一下午五点。
电子版的报告和程序打包发到李杰
打印版的报告由李杰收齐后交给老师。
五、提示
1）文件ev.mat中存放原始图像和本征脸的对应数据，以及平均脸的数据。可以用以下命令恢复本征脸对应的原始人脸图像：
load ev.mat
load faceR
v = faceR(5, 2:100)';
i = eigenfaces'*v + mean_face';
imagesc(reshape(i, 128, 128)');
colormap(gray(256));
2）用以下命令可以直接显示原始的人脸图像
fid=fopen('rawdata/1223');
I = fread(fid);imagesc(reshape(I, 128, 128)');
colormap(gray(256));
开题报告：人脸识别
北方工业大学 本科毕业设计（论文）开题报告书 题目：基于直方图差值比较方法的人脸识别系统指导教师： 专业班级： 学号： 姓名： 日期：2013年3月20日
一、选题的目的、意义 近些年来，有关人脸的处理已受到广大研究人员越来越多的重视，如人脸识别、人脸定位、面部表情识别、人脸跟踪等。人脸处理系统在安全系统的身份认证、智能人机接口、图像监控、视频检索等领域有着广泛的应用前景。 此外在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。 同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是，人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照，图像尺寸，旋转，姿势变化等。使得同一个人，在不同的环境下拍摄所得到的人脸图像不同，有时更会有很大的差别，给识别带来很大难度。因此在各种干扰条件下实现人脸图像的识别，也就更具有挑战性。 人脸图像识别除了具有重大的理论价值以及极富挑战性外，还其有许多潜在的应用前景，利用人脸图像来进行身份验证，可以不与目标相接触就取得样本图像，而其它的身份验证手段，如指纹、眼睛虹膜等必须通过与目标接触或相当接近来取得样木，在某些场合，这些识别手段就会有不便之处。
识别和获取适用的安全生产法律法规、标准及其他要求
编号：SM-ZD-94337 识别和获取适用的安全生产法律法规、标准及其他 要求 Through the process agreement to achieve a unified action policy for different people, so as to coordinate action, reduce blindness, and make the work orderly. 编制：____________________ 审核：____________________ 批准：____________________ 本文档下载后可任意修改
识别和获取适用的安全生产法律法 规、标准及其他要求 简介：该制度资料适用于公司或组织通过程序化、标准化的流程约定，达成上下级或不同的人员之间形成统一的行动方针，从而协调行动，增强主动性，减少盲目性，使工作有条不紊地进行。文档可直接下载或修改，使用时请详细阅读内容。 1、为及时识别和获取的企业适用的安全生产法律法规、标准及其他要求，并将这些信息及时传达给企业从业人员和相关方，做到依法办事，依法治企，规范企业安全生产管理行为，特制定本制度，本制度适用于临猗分公司。 2、各职能单位根据自己的职责分工对安全生产法律法规、标准及其他要求，进行收集。 生产管理部安全组：负责收集、获取安全有关的法律法规、标准及政府其他有关要求。 生产管理部生产组：负责收集、获取有关工艺等方面的法律法规、标准及政府其他要求。 生产管理部设备组：负责收集、获取设备、设施、电气、仪表、建筑物、检验检测等有关方面的法律法规、标准及政府其他要求
(完整)人脸识别技术大总结,推荐文档
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
人脸识别梯控方案
人脸识别智能电梯控制系统 设计方案 适合：高档住宅小区物业类 第一章电梯控制系统简介及设计依据 电梯管理系统简介 简单介绍一下智能人脸识别电梯管理系统：智能人脸识别电梯控制管理系统由安装在电梯轿厢的人脸识别一体机和控制器以及人脸采集器组成。电梯的使用人员通过人脸识别确定身份后，电梯可以开放所有按键权限，使用者选择自己所要到达的楼层按键，点亮按键并启动电梯到相应楼层；没有登记授权的人员，则不能使用。 1.2 系统主要设计依据规范 ●《智能建筑设计标准》（DBJ08-47-95） ●《民用建筑电气设计规范》（JGJ/T16-92） ●《电气装置安装工程施工及验收规范》（GBJ23-90，92） ●《建筑与建筑群综合布线系统工程施工和验收规范》 ●《安全防范工程程序与要求》(GA/T75-94) ●《建筑工程安装电器图集》 ●《安防建筑设计标准》（EBD-03-95） ●《商用建筑线缆标准》（EIA/TIA-569） ●CJ/T166-2002 建设事业IC卡应用技术标准 ●ISO 14443 TYPE A/B 非按触式IC卡读写标准 ●ISO/IEC9789-2 加密标准 ●ISO 7816 IC卡特性标准 ●ISO 9992 IC卡与写卡机之间的传输信息格式及交易流程规范 ●ISO 10202 IC卡交易系统安全架构 ●ISA RP55.1 数字处理计算机硬件测试 ●ANSI/ISA S82.01 电气和电子设备、测量和控制机相关设备的一般要求 ●GB8566-88 计算机软件开发规范 ●GB8567-88 计算机软件产品开发文件编制指南 ●电力企业计算机管理信息系统实用化验收导则（试行）
数字图像处理在人脸识别中的应用
基于肤色的人脸检测 摘要 本文介绍了人脸图像识别中所应用MATLAB对图像进行预处理，应用该工具箱对图像进行经典图像处理,通过实例来应用matlab图像处理功能，对某一特定的人脸图像处理，进而应用到人脸识别系统。本文在总结分析人脸识别系统中几种常用的图像预处理方法基础上，利用MATLAB实现了一个集多种预处理方法于一体的通用的人脸图像预处理仿真系统，将该系统作为图像预处理模块可嵌入在人脸识别系统中，并利用灰度图像的直方图比对来实现人脸图像的识别判定。 关键词:脸部定位，特征提取，图像处理，MATLAB
Abasract This paper introduces the application of MATLAB in face image recognition of image preprocessing,the application of the toolkit for classical image processing, application MATLAB image processing function through instance,for a particular face image processing,and then applied to the face recognition system.In face recognition system based on the summary analysis of several commonly used image preprocessing method based on the MATLAB implements a collect a variety of pretreatment method for the integration of the universal facial image preprocessing simulation system,the system as the image preprocessing module can be embedded in a face recognition system,and use the gray histogram of the image matching to realize the face image recognition. Key words:face positioning,feature extraction,picture processing,MATLAB
识别和获取法律、法规、标准及其他要求制度(正式)
编订：__________________ 单位：__________________ 时间：__________________ 识别和获取法律、法规、标准及其他要求制度(正 式) Standardize The Management Mechanism To Make The Personnel In The Organization Operate According To The Established Standards And Reach The Expected Level. Word格式 / 完整 / 可编辑
文件编号：KG-AO-8527-48 识别和获取法律、法规、标准及其 他要求制度(正式) 使用备注：本文档可用在日常工作场景，通过对管理机制、管理原则、管理方法以及管理机构进行设置固定的规范，从而使得组织内人员按照既定标准、规范的要求进行操作，使日常工作或活动达到预期的水平。下载后就可自由编辑。 一、目的 确定适用于本公司质量、环境与职业健康安全的法律法规与其他要求，并进行获取、识别、更新、传达等管理与控制。 二、适用范围 适用于本公司所有获取、识别、更新、传达、管理的法律、法规及其他要求的活动。 三、职责 1.董事长（总经理）负责批准适用的《法律法规、标准和其他要求清单》。 2.安环部负责法律法规和其他要求的识别、收集、汇总、登记、存放、查询、更新工作，并监督检查各部门的执行情况。
3.各部门获取、识别与本部门相关的法律法规和其他要求，整理后传达到适用部门，及时将适用的《法律法规、标准和其他要求清单》报办公室汇总、登记。 4.各部门负责获取、识别、执行适用的法律法规、标准和其他要求，并及时传达到员工。 四、程序 1、法律法规、标准和其他要求获取的途径 （1）各级政府、安监、环保等政府和职能部门。 （2）图书馆、报纸、杂志、书籍、网络等渠道获取颁布的法律法规、标准和其他要求； （3）相关方 2、法律法规、标准和其他要求获取收集的范围 （1）国际公约和条约:我国签署的国际公约。 （2）法律：全国人大颁布的相关法律。 （3）法规：国务院和地方政府颁布的有关条例和实施细则。 （4）规章：国务院及所属行政主管部门、地方政府及所属行政主管部门有关的规范性文件。
基于图像处理的人脸识别系统
东北大学 硕士学位论文 基于图像处理的人脸识别系统 姓名：周丹 申请学位级别：硕士 专业：控制理论与控制工程指导教师：王建辉 20050701
东北大学硕士学位论文第一章引言 如何能正确识别大量的人并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。总之，要让计算机象人一样方便准确地识别大量的人脸尚需不同学科研究领域的科学家共同做出不懈的努力。 １．３模式识别的基本概念 模式识别研究的内容是利用计算机对客观物体进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观物体相符合。 在模式识别学科中，就“模式”与“模式类”而言，模式类是一类事物的代表，而“模式”则是某一事物的具体体现，如数字０，ｌ，２，３，４，５，６，７，８，９是模式类，而用户任意手写的一个数字或任意一个印刷数字则是“模式”，是数字的具体化。 在模式识别技术中，被观测的每个对象称为样品，用ｘ表示，样品的数量用Ｎ表示。 对于一个样品来说，必须确定一些与识别有关的因素作为研究的根据，侮‘ 个因素称为一个特征。模式就是样品所具有的特征描述。模式的特征集由处于同 一个特征空间的特征向量表示，特征向量的每个元素成为特征，该向量也因此称为特征向量。一般地用小写英文字母ｘ，个特征，则可把Ｘ看作一个ｎ维列向量，ｘ榧 Ｙ，ｚ来表示特征。如果一个样品Ⅳ有ｎ该向量ｘ称为特征向量，记作： ’，Ｘ月 模式识别问题就是根据ｘ的几个特征来判别模式工属于ｑ，国：，．．．，∞。类中的 哪一类。 １．４模式识别系统组成 一个典型的模式识别系统如图３．１所示，由数据获取、预处理、特征提取、分类决策及分类器设计五部分组成。一般分为上下两部分。上半部分完成未知类别模式的分类；下半部分属于设计分类器的训练过程，利用样品进行训练，确定分 ２ ＸＧ 一一
人脸识别巡更系统设计方案
动态人脸识别巡更系统 设 计 方 案 博睿视科技有限责任公司 2017年8月18日
目录 第一章人脸识别巡更系统设计要求 一、人脸识别巡更系统社会意义 略 第二章系统概述 人脸识别智能巡更系统为基于深度学习算法的通过式人脸记录巡检系统。根据需要将用于人脸抓拍的监控摄像机安装在需要巡逻的线路或执勤岗位上，人员对该地进行巡更通过时摄像机自动抓拍巡更人员的人脸照片同时将抓拍时间与对应的巡更人员人脸库进行比对结果通过局域网存入系统数据库。此记录将成为巡更人员何时到达该地巡更的依据。管理人员通过系统管理系统软件可清晰地了查询巡更人员巡更的实际情况，如漏查、误点、非本人带班等信息，方便管理人员有效管理。 1、人脸识别巡更系统构成 该系统由人脸静态建库、人脸动态入库、人脸信息修改、实时人脸抓拍、人脸检索、人脸图像聚类、以图搜图、联动报警八大部分组成。整个软件的逻辑体系结构如下图所示。 软件结构体系（C/S结构）
图3-3 软件逻辑体系示意图 3.3.1、人脸静态建库 实现布控人员建库，提供用户建立临时人脸库的功能，使用者可自行注册，批量导入人脸照片，静态人脸库包括黑、白。 图3.3.1人脸静态建库 3.3.2、人脸动态入库 将摄像机抓拍的人脸图片，建立动态抓拍人脸库，不断累积抓拍数据，为后期进行人脸管理和提升识别率提供必要的支撑。 动态人脸监控 人 脸动 态入 库 人 脸信 息修 改 实 时人 脸抓 拍 人脸图像检 索 人脸图像聚类 人脸以图搜图 人脸联动报警 人 脸静 态建 库
图3.3.2人脸动态入库 3.3.3、人脸信息修改 人脸信息修改模块主要是针对各个不同的人脸库，查询符合条件下的人员信息，并对其中的信息进行修改删除等操作，同时也可针对选择的人脸库进行新人员信息的注册。 图3.3.3人脸信息修改 3.3.4、实时人脸抓拍 该子系统为监控画面和报警端的界面，主要分为4个部分：视频设备列表，监控画面，
人脸识别系统需求方案
前后门人脸识别系统需求方案为进一步加强厂区人员管控，杜绝无关人员及违禁物品进入厂区，把好人员、物品入场安全第一关，辅助和提升管理人员工作效率，提高公司安全生产管理技术水平，现申请安装前后门人脸识别系统，需求如下: 一、公司人员出入管理存在问题 目前，公司合作单位人员通过办理出入证卡，由前门内勤员进行核对放行的方式进入厂区。但出入证件卡在实际使用过程中存在以下问题：1.卡面磨损程度严重，无法确认人员真实信息，一般情况下多为依靠内勤人员的印象辨别外来人员，如此一来需要耗费大量人力，无法保证厂区人员识别的准确性；2.人员离职后没有及时办理退卡，仍使用出入证逗留厂区；3.一卡多用、借给他人使用；4.合作单位常以未能及时取到证件卡为由，临时通行等。 二、系统实现功能 1.采用快速人脸检测技术，实行一人一脸录入，支持现场设备或者移动客户端录入。 2.系统验证方式需支持人脸识别及身份证均可认证。 3.可在系统管理设置限定时间内（如3-5天，具体时间由我司管理人员自定义），如人员未进行验证，系统会自动发出相关人员名单信息警报提示或停止其使用。 4.前后门验证设备数据要求放置前门值班室处进行统一管
理，同时实现网络远程管理。5.前后门人行道设置双通道区分进出道，进道只允许进入通行不允许出，出道只允许出通行，不允许进入；人员进厂需进行人脸认证，出口红外线感应开启（明确的通行指示功能）。 6.当断电时，闸门能自动打开，确保人员安全通行。 7.前后门各加装2个摄像头，1台监控主机设备，监控闸门位置，防止人员违规通行或设备破坏，有效调查录像取证。 8.单独配置管理电脑套装（主机加显示器等）。 9.在系统出现故障，或者非法闯入时，系统产生声光报警提示功能。 10.系统管理需考虑预留出口道闸后续可以实现增加人脸识别功能融合使用。 三、系统硬件要求
识别和获取适用法律法规、标准及其他要求管理制度
识别和获取适用的安全生产法律法规、标准 及其他要求的管理制度 1 目的 为了使我公司认识和了解与其作业活动相关的安全生产法律、法规及其他要求，并将这些信息及时传达给从业人员和相关方，共同提高法律意识，确保环境与职业健康,规范安全生产行为。 2适用范围 本制度适用于吉林市厦林化工分离机械工业有限公司的一切活动及其活动相关方 3 术语及定义 3.1符合性评价是指根据公司适用的环境与职业健康、安全标准化法律法规和其他要求，对公司的环境与职业健康、安全标准化活动进行评价，以证明公司的环境与职业健康、安全标准化管理是否符合法律法规及其他要求。 4 职责 4.1安保部负责汇总公司各部门搜集的安全生产法律法规及其他要求，公布《法律法规及其他要求清单》。所属生产部门负责生产部门的安全生产法律法规收集、公布工作，生产部门人员为责任人。 4.2安保部负责组织对安全生产法律法规及其他要求进行识别、汇总，生产部门人员为责任人。 4.3公司其他职能部门负责本部门所需安全生产法律法规的融入、更新。 5 管理内容及要求 5.1 法律法规意识的识别、提升、跟踪工作程序 5.1.1法律法规及标准、规范、规程等其他要求的意识识别 5.1.2意识识别方法：现场提问、知识竞赛、问卷调查、事故/事件分析、其他。 5.1.3意识调查必须涉及公司范围内的所有层面的员工。 5.1.4安保部将调查结果汇总后，与公司相关部门进行协商，在每年的员工全员培训计划中制定出员工法律、法规提升计划。
5.2法律法规及标准、规范、规程等其他要求需求识别与获取 5.2.1需求识别 a)识别范围 1)国家有关的法律、法规； 2)地方法规、条例； 3)国家、行业和地方的标准、规范、规程； 4)其他要求。 b)各部门负责识别所收集到的法律、法规及其他要求信息，进行版本有效性和适用性确认，评价 出适用条文，报安全环保科。 c)各部门对照《法律法规及其他要求清单》，根据本科室及生产部门的活动情况，建立适用于本 部门《法律法规及其他要求清单》。 d)安保部通过意见箱、调查表等形式对员工的需求进行确认。 5.2.2需求获取 a)可以获取的途径： 1)国家：安监总局、环保总局等； 2)地方：安监局、经贸委、环保局、相关行业的管理部门等； 3)上级主管部门； 4)与顾客及相关方进行沟通； 5)其他各种渠道：同行业的收集，书店、出版社、报纸、媒体、网络，参加相关部门及地区会议等。
数字图像处理课程设计人脸检测与识别
数字图像处理课程设计
人脸检测与识别课程设计一、简介人脸检测与识别是当前模式识别领域的一个前沿课题，人脸识别技术就是利用计算机技 术，根据数据库的人脸图像，分析提取出有效的识别信息，用来 “辨认”身份的技术。人脸识别是模式识别研究的一个热点, 它 在身份鉴别、信用卡识别, 护照的核对及监控系统等方面有着广 泛的应用。人脸图像由于受光照、表情以及姿态等因素的影响, 使得同一个人的脸像矩阵差异也比较大。因此, 进行人脸识别时, 所选取的特征必须对上述因素具备一定的稳定性和不变性. 主 元分析(PCA)方法是一种有效的特征提取方法,将人脸图像表示成 一个列向量, 经过PCA 变换后, 不仅可以有效地降低其维数, 同 时又能保留所需要的识别信息, 这些信息对光照、表情以及姿态 具有一定的不敏感性. 在获得有效的特征向量后, 关键问题是设 计具有良好分类能力和鲁棒性的分类器. 支持向量机(SVM ) 模 式识别方法,兼顾训练误差和泛化能力, 在解决小样本、非线性及 高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。 本此课程设计基于MATLAB，将检测与识别分开进行。其中检测 部分使用实验指导书上的肤色模型算法进行，不进行赘述。识别 部分采用PCA算法对检测出的人脸图像进行特征提取, 再利用最
邻近距离分类法对特征向量进行分类识别，将在后文具体表述。仿真结果验证了本算法是有效的。 二、人脸检测源码 1.img=imread('D:\std_test_images\face3.jpg'); figure; imshow(img); R=img(:,:,1); G=img(:,:,2); B=img(:,:,3); faceRgn1=(R>95)&(G>40)&(B>20)&max(img,[],3)-min(img,[],3)>15& abs(R-G)>15&R>B; figure; imshow(faceRgn1); r=double(R)./double(sum(img,3)); g=double(G)./double(sum(img,3)); Y=0.3*R+0.59*G+0.11*B; faceRgn2=(r>0.333)&(r<0.664)&(g>0.246)&(g<0.398)&(r>g)& g>=0.5-0.5*r; figure; imshow(faceRgn2); Q=faceRgn1.*faceRgn2;
人脸识别方案
东辰人脸识别方案 东辰人脸识别门禁系统方案 方案介绍 城市发展意味着生产和消费的更集中、更大规模、更社会化和更高的生产效率；同时也给城市社区生活带来诸多问题，如健康医疗、邻里关系、社区安全、社会服务质量等问题。 智慧社区解决方案充分借助云计算、物联网等先进的信息化技术手段，整合智能楼宇、智能家居、能源管理、家庭健康、数字生活与智慧政务等诸多领域，通过建设社区自有的ICT基础设施、认证、安全等平台，打造覆盖全社区，延伸到广域网的智慧节点，形成基于海量信息和智能过滤处理的新的生活、产业发展、社会管理等模式，更加便捷居民的生活和物业的服务以及政务便民服务。 1.设计规划的总体原则 系统建设以先进性和合理性为前提，充分考虑经济实用性、开放性、灵活性、可扩充性、安全性、可靠性、易管理性和易维护性。 实用性和经济性 系统建设应始终贯彻面向应用，注重实效的方针，坚持实用、经济的原则。 先进性和成熟性 系统设计既采用先进的概念、技术和方法，又要注意结构、设备、产品的相对成熟。不但能反映当今的先进水平，而且具有发展潜力，保证在未来若干年内不落后。 可靠性和稳定性 从系统结构、技术措施、设备性能、系统管理、厂商技术及维修能力等方面着手，确保系统运行的可靠性和稳定性，达到最大的平均无故障时间。 开放性与标准性
无论是系统设备还是网络拓扑结构，都应具有良好的开放性的标准性，用户可以根据实际使用需求的变化，可以非常方便的对系统进行扩展或升级； 安全性和保密性 在系统设计中，既考虑信息资源的充分共享，又注意信息的保护和隔离，因此系统针对不同的网络通信环境，采取不同的措施，包括系统安全机制、数据存取的权限控制。 集成性 系统设计中的各个子系统通过中心机房统一管理，系统集成度的水平代表着智能化建设的等级。 外部网络接入的多样性 规划建设应充分考虑对多种接入方式的适应性，住户、商家及物管部门可以根据各自的不同喜好自由地选择任何一家信息服务公司所提供的服务。 系统运行的实时性 无论是网络操作系统还是应用软件都应具有良好的实时性，在信息共享及数据处理上具备较快的响应能力。通过对接入技术、业主使用要求以及集成方式的综合考虑选择具有最佳性能价格比的设备配置。 2.系统概述 结合东辰小区的特点，智慧社区建设秉承着新技术、新观念、新标准的标准，确定系统功能，设计系统结构，简单介绍如下： 2.1人脸识别门禁系统
人脸识别课程设计报告
用Matlab实现人脸识别 学院：信息工程学院 班级：计科软件普131 成员：
一、问题描述 在一个人脸库中，有15 个人，每人有11 幅图像。要求选定每一个人的若干幅图像组成样本库，由样本库得到特征库。再任取图像库的一张图片，识别它的身份。 对于一幅图像可以看作一个由像素值组成的矩阵，也可以扩展开，看成一个矢量。如一幅N*N象素的图像可以视为长度为N2的矢量，这样就认为这幅图像是位于N2维空间中的一个点，这种图像的矢量表示就是原始的图像空间，但是这个空间仅是可以表示或者检测图像的许多个空间中的一个。不管子空间的具体形式如何，这种方法用于图像识别的基本思想都是一样的，首先选择一个合适的子空间，图像将被投影到这个子空间上，然后利用对图像的这种投影间的某种度量来确定图像间的相似度，最常见的就是各种距离度量。因此，本次采用PCA算法确定一个子空间，最后使用最小距离法进行识别，并用matlab实现。 二、PCA 原理和人脸识别方法 1）K-L 变换 K-L 变换以原始数据的协方差矩阵的归一化正交特征矢量构成的正交矩阵作为变换矩阵，对原始数据进行正交变换，在变换域上实现数据压缩。它具有去相关性、能量集中等特性，属于均方误差测度下，失真最小的一种变换，是最能去除原始数据之间相关性的一种变换。PCA 则是选取协方差矩阵前k 个最大的特征值的特征向量构成K-L 变换矩阵。
2）主成分的数目的选取 保留多少个主成分取决于保留部分的累积方差在方差总和中所占百分比(即累计贡献率)，它标志着前几个主成分概括信息之多寡。实践中，粗略规定一个百分比便可决定保留几个主成分；如果多留一个主成分，累积方差增加无几，便不再多留。 3）人脸空间建立 假设一幅人脸图像包含N 个像素点，它可以用一个N 维向量Γ表示。这样，训练样本库就可以用Γi（i=1，...，M）表示。协方差矩阵C 的正交特征向量就是组成人脸空间的基向量，即特征脸。将特征值由大到小排列：λ1≥λ2≥...≥λr,其对应的特征向量为μk。这样每一幅人脸图像都可以投影到由u1,u2,...,ur张成的子空间中。因此，每一幅人脸图像对应于子空间中的一点。同样，子空间的任意一点也对应于一幅图像。 4）人脸识别 有了这样一个由"特征脸"张成的降维子空间，任何一幅人脸图像都可以向其投影得到一组坐标系数，这组系数表明了该图像在子空间中的位置，从而可以作为人脸识别的依据。计算数据库中每张图片在子空间中的坐标，得到一组坐标，作为下一步识别匹配的搜索空间。计算新输入图片在子空间中的坐标，采用最小距离法，遍历搜索空间，得到与其距离最小的坐标向量，该向量对应的人脸图像即为识别匹配的结果。 三、实验步骤
人脸识别系统技术方案
智能人脸识别系统 技 术 方 案 2018年3月
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
安全生产法律法规识别和获取管理制度(精)
安全生产法律法规识别和获取管理制度 第一条为了及时获取国家和政府颁布实施的有关安全生产法律法规、部门规章和标准, 遵守法律法规, 部门规章和标准, 熟悉和掌握法律法规知识和规定, 是国家有关安全生产法律法规、部门规章和标准得到贯彻落实,特制订本制度。 第二条本制度规定了有关安全生产法律法规、部门规章和标准的识别方法和获取途径以及对获取的法律法规的管理、更新以及应用,适用于公司各个部门。 第三条公司安环部、办公室负责有关安全生产法律法规、部门规章和标准的获取与识别以及组织相关部门进行宣传贯彻。 第四条其他各单元负责与本单元职能有关的法律法规、标准和其他要求的收集、保管、评估以及更新等工作, 并列出本部门获取的法律法规清单。及时组织相关人员进行教育培训, 切实保证本部门每一个员工能及时掌握最新的法律法规, 为正确的、法制化的工作方向和思路提供保障。 第五条环保综合利用部负责对本部门获取的法律法规、标准和其他要求的建档保存工作, 对于更新的法律法规登记时进行更新。 第六条国家有关安全生产法律法规、部门规章和标准的获取主要采取书籍购买、国家安全生产监督管理总局和天津市安全生产信息网网上等形式获取, 并对获取的法律法规进行条款内容识别,适用的法律法规按程序上报总经理。 第七条新购或者网上新获取的法律法规必须进行符合性评价, 评价由部门完成, 出具评价报告。 第八条部门对新购置或者网上新获取的法律法规必须进行分类登记建档, 及时对法律法规清单进行跟新和废止删除。 第九条安环部主管安全部长对新获取的法律法规必须认真学习、熟练和掌握法律法规条款内容,结合公司实际, 制订学习、宣传和贯彻法律法规的计划, 并下发文件落实法律法规的规定和要求。
人脸识别巡更系统设计方案
动态人脸识别巡更系统 案 北京博睿视科技有限责任公司 2017年8月 18日 目录 第一章人脸识别巡更系统设计要求 一、人脸识别巡更系统社会意义 略 第二章系统概述 人脸识别智能巡更系统为基于深度学习算法的通过式人脸记录巡检系统。根据需要将用于人脸抓拍的监控摄像机安装在需要巡逻的线路或执勤岗位上，人员对该地进行巡更通过时摄像机自动抓拍巡更人员的人脸照片同时将抓拍时间与对应的巡更人员人脸库进行比对结果通过局域网存入系统数据库。此记录将成为巡更人员何时到达该地巡更的依据。管理人员通过系统管理系统软件可清晰地了
查询巡更人员巡更的实际情况，如漏查、误点、非本人带班等信息，方便管理人员有效管理。 1、人脸识别巡更系统构成 该系统由人脸静态建库、人脸动态入库、人脸信息修改、实时人脸抓拍、人脸检索、人脸图像聚类、以图搜图、联动报警八大部分组成。整个软件的逻辑体系结构如下图所示。 软件结构体系（ C/S 结构） 图3-3 软件逻辑体系示意图 实现布控人员建库，提供用户建立临时人脸库的功能，使用者可自行注册，批量导入人脸照片，静态人脸库包括黑名单、白名单。 人脸动态入库 将摄像机抓拍的人脸图片，建立动态抓拍人脸库，不断累积抓拍数据，为后 期进行人脸管理和提升识别率提供必要的支撑。 人脸信息修改 人脸信息修改模块主要是针对各个不同的人脸库，查询符合条件下的人员信息，并对其 中的信息进行修改删除等操作，同时也可针对选择的人脸库进行新人员信息的注册。
实时人脸抓拍 该子系统为监控画面和报警端的界面，主要分为4 个部分：视频设备列表，监控画面，现场抓拍图像和匹配报警图像。 图实时人脸监控子系统效果图 功能模块分别为 视频设备列表：列举所有可以使用的监控摄像头 图视频设备列表 监控画面：播放窗口显示该摄像机的实时监控 图监控画面 现场抓拍图像：显示摄像头所抓取的人脸图片 图现场抓拍图像 报警图像：根据抓拍到的人脸图像，与数据库中的人员进行比对查询。 图匹配报警图像 人脸图像检索 人脸图像检索即为对摄像头抓拍到的人员信息或系统识别比对结果进行进一步的查询。该模块分为比对结果查询，抓拍人像查询和比对库人脸查询三个部分 比对结果查询：选择要查询的设备和黑白名单类型以及匹配的开始和结束时间，然后点击查询按钮。 显示的匹配结果以倒序方式进行排列，离结束时间最近的排在最 图比对结果查询 抓拍人像查询：选择抓拍起始时间和抓拍结束时间，然后点击查询按钮。显示的内容以“抓拍时 间”中的内容倒序方式进行排列，即离结束时间最近的排在最前面。 图抓拍人像查询比对库人脸查询：选择入库的开始时间和入库结束时间，然后点击查询按钮。显示的结果以“入库时间”中的内容倒序方式进行排列，即离结束时间最近的排在最前面。 图比对库人脸查询 聚类
适用的法律法规、标准规范识别和获取管理制度
适用的法律法规、标准规范识别和获取管理 制度 第一章总则 第一条为建立获取环境、职业健康安全法律法规、标准规范及其他要求的渠道，及时识别和获取本企业活动、服务过程中所适用的职业健康安全法律法规、标准规范及其他要求并保持更新，根据《安全生产法》、公司《安健环管理办法》制定本制度。 第二条本制度适用于公司和厂站、项目。 第二章职责分工 第三条承担项目管理任务的各厂站、项目、各部门负责识别和获取环保、职业健康安全法律法规、标准规范及其他要求。 第四条承担项目管理任务的厂站、项目、部门、项目部负责组织对本部人员进行适用法律法规、标准规范及其他要求的宣传和培训，提高全体人员的守法意识，规范行为。 第五条项目部及其他涉及相关方的管理部门负责将适用的安健环法律法规、标准规范及其他要求及时传达给相关方（工程承包商），传达方式包括纳入合同或制作成宣传资料及其他方式。 第三章法律法规、标准规范的获取 第六条获取的内容 （一）法律：全国人大颁布的法律； （二）法规：国务院和省级人大颁布的法规； （三）规章：国务院各部、委、局和省级人民政府颁布的规章
制度； （四）标准：国家、地方和行业颁布的标准； （五）其他要求：各级政府有关规范性的文件，上级主管部门的要求，地方和行业有关的要求，非规范性文件和通知、技术标准规范等。 第七条获取渠道 （一）各级人大、政府颁布的法律、法规、条例、办法及其他要求的获取渠道是全国人大公报、国务院公报、国务院各部、委、局及其他有关政府职能部门； （二）国家和行业标准规范获取渠道是国务院各部、委或标准化组织等； （三）上级主管部门的要求获取渠道是各上级主管部门； （四）还可以通过咨询机构等部门联系； （五）通过报刊、书店、互联网等渠道。 第八条获取方式和时机 （一）各单位通过前述渠道以网络、电话、传真、信件、会议等方式获取有关法律法规、标准规范及其他要求； （二）各单位通过阅读和整理有关报刊法律法规、标准规范及其他要求，对法律法规、标准规范及其他要求进行适用性判定，报单位主管领导审批后，建立适用法律法规清单列入适用清单。 （三）各厂站、项目、安全监察部应及时整理更新本单位适用法律法规、标准规范及其他要求清单，保持所使用的法律法规、标准规范及其他要求处于最新状态。 第四章适用性识别、传达和更新
数字图像处理课程设计——人脸检测与识别
： 数字图像处理 课 程 设 计 ] $
: 人脸检测与识别课程设计 一、简介 人脸检测与识别是当前模式识别领域的一个前沿课题，人脸识别技术就是利用计算机技术，根据数据库的人脸图像，分析提取出有效的识别信息，用来“辨认”身份的技术。人脸识别是模式识别研究的一个热点, 它在身份鉴别、信用卡识别, 护照的核对及监控系统等方面有着广泛的应用。人脸图像由于受光照、表情以及姿态等因素的影响, 使得同一个人的脸像矩阵差异也比较大。因此, 进行人脸识别时, 所选取的特征必须对上述因素具备一定的稳定性和不变 性. 主元分析(PCA)方法是一种有效的特征提取方法,将人脸图像表示成一个列向量, 经过PCA 变换后, 不仅可以有效地降低其维数, 同时又能保留所需要的识别信息, 这些信息对光照、表情以及姿态具有一定的不敏感性. 在获得有效的特征向量后, 关键问题是设计具有良好分类能力和鲁棒性的分类器. 支持向量机 (SVM ) 模式识别方法,兼顾训练误差和泛化能力, 在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。 本此课程设计基于MATLAB，将检测与识别分开进行。其中检测部分使用实验指导书上的肤色模型算法进行，不进行赘述。识别部分采用PCA算法对检测出的人脸图像进行特征提取, 再利用最邻近距离分类法对特征向量进行分类识别，将在后文具体表述。仿真结果验
证了本算法是有效的。 二、人脸检测 1.》 2.源码 img=imread('D:\std_test_images\'); figure; imshow(img); R=img(:,:,1); G=img(:,:,2); B=img(:,:,3); faceRgn1=(R>95)&(G>40)&(B>20)&max(img,[],3)-min(img,[],3)>15&abs(R-G)>15&R>B; ~ figure; imshow(faceRgn1); r=double(R)./double(sum(img,3)); g=double(G)./double(sum(img,3)); Y=*R+*G+*B; faceRgn2=(r>&(r<&(g>&(g<&(r>g)&g>='Boundingbox'); BB1=struct2cell(BB); BB2=cell2mat(BB1); ) figure; imshow(img); [s1 s2]=size(BB2); mx=0; for k=3:4:s2-1 p=BB2(1,k)*BB2(1,k+1); if p>mx&(BB2(1,k)/BB2(1,k+1))< mx=p; ！ j=k; hold on; rectangle('position',[BB2(1,j-2),BB2(1,j-1),BB2(1,j),BB2(1,j+1)],'linewidth',3,'edg ecolor','r'); hold off; end end
人脸识别系统技术方案
人脸识别系统技术 方案
智能人脸识别系统 技 术 方 案 3月
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、人口治安及其它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