人工智能行业人脸识别报告：“刷脸”时代到来,看好掌握核心技术与应用场景深耕的企业--广证恒生

人脸识别报告：“刷脸”时代到来，看好掌握核心技术与应用场景深耕的企业

?【人脸识别，生物识别的翘楚】

人脸识别以其非侵扰性、便捷性、友好性、非接触性、可扩展性等优点成为生物生物识别的翘楚。

?【应用广泛，刷脸时代到来】

从供给角度看，三大因素推动人脸识别落地应用。中国人脸识别算法精确率居全球领先水平、人脸识别相关专利的逐年递增以及人脸识别相关的人才储备居世界第三对人脸识别产业形成技术面支撑；从2015年支持银行业的远程开户到2017年12月明确提出到“2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%”对人脸识别产业形成政策支撑；中国对人脸识别初创公司的资金支持突破十亿美元形成资金面支撑。

从需求角度看，人脸识别主要应用领域金融和安防对人脸识别需求广阔，我国有望成为全球最大人脸识别市场。2018年我国人脸识别技术72%应用在安防领域，20%应用在金融领域，未来两大市场对人脸识别技术需求旺盛。我国人脸识别市场规模将在2021年达到53.16亿元，成全球最大的人脸识别市场。

?【上中游技术是关键竞争力，下游关键在于应用场景深耕】

上游芯片和中游技术是短期产业核心驱动，技术是投资上游芯片及中游的关键考量要素。影响人脸识别产业链上游发展的三大要素是芯片、算法和数据集，目前上游芯片领域亟待突破，数据集需扩大以加强算法在实际的正确率；中游

3D人脸识别技术成未来发展趋势，但仍有成本难关和技术难关；我国基本缺席上游芯片的开发，部分在中游有所布局；目前产业仍处于方兴未艾阶段，新技术驱动行业螺旋上升发展，因此技术是上游芯片及中游企业的关键竞争要素。

下游场景应用决定未来人脸识别行业竞争格局，市场能力是关键所在。目前我国下游市场，云从科技占据银行领域的第一供应商位置，海康威视在安防领域的龙头位置仍未动摇，以海康威视为例可以看出渠道优势是率先占据细分市场的关键因素。

?【从人脸识别设备商领头羊——云从科技验证人脸识别企业优质因素】

云从科技是人脸识别设备行业的领头羊，也是一家覆盖产业链上下游的优质人工智能企业，Gen Market Insights数据显示云从科技在全球人脸识别设备市场占据12.88％的份额，处于行业领先地位。分析领军企业云从科技，我们认为作为覆盖产业链上下游的企业，云从科技在技术及下游场景应用深耕上的优势是企业脱颖而出的关键所在。

?【投资策略】

考虑技术和渠道两大维度，建议关注佳都科技（600728.SH）、大华股份（002236.SZ）、川大智胜（002253.SZ）、像素数据（832682.OC）等人脸识别相关企业。

?【风险提示】

人脸识别尚处于起步阶段，上游有待突破，B端市场有望国家大力推进，政策落地可能不达预期；C端市场参与对技术要求较高，行业发展可能不达预期。

目录

1、人脸识别，生物识别的翘楚 (4)

基于肤色模型的检测 (5)

2、应用广泛，“刷脸”时代到来 (6)

2.1、供给：三大因素推动人脸识别落地应用 (6)

2.1.1、技术端：人脸识别算法精确度提高+专利投入+人才储备共同对人脸识别产业形成技术面支撑6

2.1.2、政策端：政策利好频现，刺激人脸识别技术落地 (8)

2.1.3、资金端：中国对人脸识别初创公司的资金支持突破十亿美元 (9)

2.2、需求：金融、安防市场需求旺盛，我国有望成为全球最大人脸识别市场 (10)

2.2.1、安防视频监控市场大，人脸识别应用广阔 (10)

2.2.2、金融人脸识别衍生市场需求大，市场规模持续渗透 (13)

3、上中游技术是关键竞争力，下游关键在于应用场景深耕 (15)

3.1、上中游技术是产业核心驱动 (16)

3.1.1、上游芯片领域亟待突破，与算法、数据集共同解决算力问题 (16)

3.1.2、中游3D人脸识别技术成未来发展趋势，但仍需进行技术性突破 (19)

3.1.3、上中游技术突破是关键要素 (21)

3.2、下游场景应用是决定未来人脸识别行业竞争格局的关键因素 (22)

3.2.1、下游市场：云从科技是人脸识别银行领域第一供应商，海康威视为安防领域龙头 (22)

3.2.2、下游场景应用是决定竞争格局的关键因素 (23)

4、从人脸识别设备商领头羊——云从科技验证人脸识别企业优质因素 (25)

5、人脸识别企业推荐 (27)

5.1、佳都科技（600728.SH） (27)

5.2、大华股份（002236.SZ） (27)

5.3、川大智胜（002253.SZ） (27)

5.4、像素数据（832682.OC） (28)

6.风险提示 (28)

图表目录

图表1人脸识别与其它生物识别技术相比具备特有优势 (4)

图表2预测2015-2020年间人脸识别在生物识别份额上增长166.6% (4)

图表3人脸识别技术流程分为从图像采集到人脸识别的四个部分 (5)

图表4人脸图像的采集与预处理途径多样 (5)

图表5人脸检测的主流方法为基于统计理论方法的检测 (5)

图表6人脸特征提取的主流方法为基于代数特征的提取方法 (6)

图表7人脸识别分一对一筛选和一对多筛选 (6)

图表8人脸识别算法准确率平均达到99.69% (7)

图表9中国在人脸识别领域TOP1000的学者分布上位列世界第三 (7)

图表10我国人脸识别领域研究学者队伍壮大 (7)

图表112007-2017年，我国人脸识别专利公开数量总体上呈上升趋势 (8)

图表12人脸识别政策利好频现 (9)

图表13政府对人脸识别初创公司的资金支持已达亿级以上 (9)

图表14中国在人工智能初创公司的资金支持方面已超过美国 (10)

图表15中国仅在2017年在人脸识别上投入16.4亿美元 (10)

图表162018年我国人脸识别技术主要应用在安防领域和金融两大B端领域 (10)

图表172017年我国安防行业总产值达6200亿 (11)

图表18视频监控构建安防系统的核心 (11)

图表19人脸识别技术在机场应用情况 (11)

图表202018年前8个月的客运量为40691.71万人次，比上年同期增长12.1% (12)

图表212016年中国公安系统视频监控摄像头达2000万个 (13)

图表22城市人均摄像头覆盖率差异巨大 (13)

图表23人脸识别在金融领域应用情况 (13)

图表24银行部署人脸识别相关衍生市场规模达亿级以上 (14)

图表25预计到2022年人脸识别在金融领域的市场规模达到14.68亿元 (14)

图表26预计到2021年中国人脸识别市场规模将突破50亿元，达到53.16亿元 (15)

图表27人脸识别产业链包括上游基础层、中游技术层、下游应用层 (16)

图表28我国人脸识别产业上游芯片在成本和性能上制约人脸识别产业发展 (17)

图表29人脸识别通用人工智能芯片排名前十位均被国外企业垄断 (17)

图表30FRVT比赛中中国企业包揽前五，识别率均在99%以上 (18)

图表313D人脸识别技术与2D人脸识别技术相比具有不可比拟的优势 (19)

图表323D人脸识别技术将成未来趋势 (19)

图表333D人脸识别未来将打开B端市场 (20)

图表34目前主流应用的3D结构光技术以及尚未普及的TOF技术仍有技术难关 (20)

图表35国内厂商基本缺席人脸识别上游芯片领域，中游格局尚未明朗 (21)

图表36人脸识别产经历初期的机器识别和如今的互联网应用阶段 (21)

图表37人脸识别技术推动产业发展 (22)

图表38众多厂商布局厂商人脸识别下游场景应用领域 (22)

图表39海康威视为安防领域绝对的龙头（以2017年中国安防市场营收规模占比来看） (24)

图表40海康威视2017年营收达419.05亿元，为安防领域最大赢家 (24)

图表41海康威视人脸识别系统抓拍界面 (25)

图表42云从科技是全球人脸识别设备市场领头羊 (26)

浅析人工智能中的图像识别技术

浅析人工智能中的图像识别技术 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！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的

目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有

人脸识别访客通道管理系统方案(自助访客机)

访客人脸识别系统解决方案 深圳东南创通智能科技有限公司 2018年8月01日 目录 第一章访客系统方案..................................................... 1.1访客系统介绍....................................................... 1.2人脸识别特性....................................................... 1.3场景应用........................................................... 1.4系统流程........................................................... 1.4.1自助访客流程（无人值守）......................................... 1.4.2前期环境配置..................................................... 1.5功能说明........................................................... 1.5.1后台可查询进、出的记录及照片..................................... 1.5.2通过表格导入批量上传照片......................................... 1.5.3临时访客功能..................................................... 1.5.4人脸识别考勤功能................................................. 1.6设备介绍........................................................... 1.6.1自助访客机....................................................... 1.6.2 圆柱式人脸识别门禁 ............................................. 1.7现场安装效果图..................................................... 1.7.2人脸识别通道..................................................... 1.8主要功能简介....................................................... 1.8.1台式访客登记流程................................................. 1.8.2人工预约访客说明................................................. 1.8.3自助访客登记流程................................................. 1.8.4固定用户登记流程................................................. 1.8.5用户登记......................................................... 1.8.6自定义访客凭条................................................... 1.8.7人员信息管理.....................................................

人脸识别技术综述

人脸识别研究综述 摘要：论文首先介绍了人脸识别技术概念与发展历史，解释人脸识别技术的过程与优缺点；随后对近几年人脸识别技术的研究情况与一些经典的方法进行详细的阐述，最后提出人脸识别技术在生活中的应用与展望。 关键词：人脸识别研究现状应用与展望 一、概念 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。 二、发展历史 人脸识别的研究历史比较悠久。高尔顿(Galton)早在1888 年和1910 年就分别在《Nature》杂志发表了两篇关于利用人脸进行身份识别的文章，对人类自身的人脸识别能力进行了分析。但当时还不可能涉及到人脸的自动识别问题。最早的AFR1的研究论文见于1965 年陈（Chan）和布莱索（Bledsoe）在Panoramic Research Inc.发表的技术报告，至今已有四十年的历史。近年来，人脸识别研究得到了诸多研究人员的青睐，涌现出了诸多技术方法。 三、过程与优缺点 人脸的识别过程： (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

(人工智能)关于图像识别与人工智能的就业情况

（人工智能）关于图像识别与人工智能的就业情况

关于图像识别和人工智能的就业情况(2008-10-0216:06:10) 最近遇到壹些朋友问我考研方向，我告诉他们叫图像识别和人工智能。主要是图形图像处理这个领域。他们又问这个方向将来主要从事什么职业，进入什么样的公司？呀！这个我仍真没怎么关注，所以就上网查了查，来了解壹下。下面是转载的壹篇文章： 就我见来，个人觉得图像处理的就业仍是不错的。首先能够把图像见成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握（壹维）信号处理的基本知识，也要掌握图像处理（二维或者高维信号处理）的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好了图像处理的基本知识，就业时就能够向这些方向发展。目前的模式识别，大部分也均是图像模式识别。于实际应用场合，采集的信息很多均是图像信息，比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合，千万不能忘了医学图像这壹块，如果有医学图像处理的背景，去壹些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高，如果编程很厉害，当然就业也多了壹个选择方向，且不壹定要局限于图像方向。 下面谈谈我所知道的壹些公司信息，不全，仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的，实际远远不止这么多。 搜索方向 基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域，必须有很强的编程能力，很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就不错，目前这方面的代表公司有微软、google、yahoo和百度，个个鼎鼎大名。

医学图像方向 目前于医疗器械方向主要是几个大企业于竞争，来头均不小，其中包括Simens、GE、飞利浦和柯达，主要生产CT和MRI等医疗器材。由于医疗器械的主要功能是成像，必然涉及到对图像的处理，做图像处理的很有机会进入这些公司。它们于国内均设有研发中心，simens的于上海和深圳，GE和柯达均于上海，飞利浦的于沈阳。由于医疗市场是壹个没有完全开发的市场，而壹套医疗设备的价格是非常昂贵的，所以于这些地方的待遇均仍能够，前景也见好。国内也有壹些这样的企业比如深圳安科和迈瑞 计算机视觉和模式识别方向 我没去调研过有哪些公司于做，但肯定不少，比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。仍有壹个很大的方向是车牌识别，这个我倒是知道有壹个公司高德威智能交通似乎做的很不错的样子。目前视频监控是壹个热点问题，做跟踪和识别的能够于这个方向找到壹席之地。 上海法视特位于上海张江高科技园区，于视觉和识别方面做的不错。北京的我也知道俩个公司：大恒和凌云，均是以图像作为研发的主体。 视频方向 壹般的高校或者研究所侧重于标准的制定和修改以及技术创新方面，而公司则侧重于编码解码的硬件实现方面。壹般这些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS，选择了这个方向，只要做的仍不错，基本就不愁饭碗。由于这不是我所感兴趣的方向，所以这方面的公司的信息我没有收集，但平常于各个bbs或者各种招聘网站经常见到。 我所知道的俩个公司：诺基亚和pixelworks

人脸识别道闸管理系统

人脸识别道闸管理系统 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、人脸识别道闸管理系统需求 软件的发展给我们的经济带来了很大的推动作用，现在越来越多的软件技术运用于各行各业，市场经济作为经济发展的一部分，推行新的技术对其有很大的帮助作用，而人类面部识别智能化的应用，为工作及生产带来很大便利，提高了效益。比如日常工作中的面部考勤签到，重要客户面部识别，来访人员面部识别等，这些系统的应用为行业及单位带来了很大的收益，因此随着技术的进步，跟上时代的步伐显得尤为重要。 而此次的人脸道闸管理系统正是应用先进的人脸自动识别技术来实现与通道中闸机的自动快速识别与开启，提高办事效率。

三、人脸识别道闸管理系统 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。 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 3.3系统功能设计 1、人员基础信息管理

图像识别与人工智能研究所发展规划报告

图像所学科建设与发展规划 根据学校建设世界知名高水平大学的发展目标，特制定图像所相应的学科建设与发展规划，以推动本学科的跨越式发展。 一、学科建设总体目标 （一）学科基础 图像识别与人工智能研究所（简称图像所）将继续以跻身于我国的国防科技的发展为切入点，从事发展巡航导弹中制导、末制导关键技术，承担相关预先研究和攻关科研任务为学科建设的主攻方向。 （1）目前本学科点共有五个研究方向： “计算机视觉与应用”、 “成像自动目标识别与精确制导技术”、 “多谱成像与遥感图像处理”、 “人工智能与思维科学” “面向模式识别的专用处理机与IC芯片设计”。 （2）本学科点现有科研人员26人，其中教授（含博士生导师）7人，副教授7人。科研教学梯队层次高，年龄、专业结构合理。现有教学科研用房4000 平方米。实验设备固定资产5000余万元，已初步形成先进、配套的教学、科研、开发环境和雄厚的技术储备。 （3）学科特点 模式识别与智能系统是信息科学技术领域中发展最迅速的前沿领域之一。

来自不同成像传感器的不同谱段的图像信号能全面揭示客观世界的各种特性，智能控制是人工智能与自动控制相结合的现代控制理论和技术，图像模式处理、识别与智能控制的结合构成了智能信息系统和智能自动化系统发展的基础，不仅科学意义深远而且有十分广阔的应用前景。本学科点的主要特色是紧密结合航天、航空和信息技术领域的国家目标，进行应用基础和应用技术的研究和开发，重点研究多谱段图像模式信息的获取、表示、处理、分析与智能系统领域的基础理论与关键技术，同时培养和造就本领域高层次、高质量的科技人才。本学科点具有特色和优势的研究方向是： ·计算机视觉与应用 在基于信息融合的信号处理、基于视觉、力觉和超声波接近觉的多传感器机器人系统和飞行器三维航迹规划技术方面具有特色，承担了国家重大型号XY-20末制导航迹规划攻关项目并进入型号研制。 ·成像自动目标识别与精确制导技术 开展面向复杂背景和随机环境下成像自动目标检测、识别、跟踪的新理论、新方法、新算法和新系统的研究，其特色是瞄准有关国家安全的国家目标,紧密结合航天航空高技术发展,在基于图象和图象序列的自动目标识别,景象匹配定位等精确制导领域开展应用基础和高技术的研究,并将一系列高水平成果应用于国防高技术武器系统中。 ·多谱成像与遥感图像处理 研究微波辐射特性及成像技术、激光雷达成像信号处理和遥感图像处理与

人脸识别人行通道系统

人脸识别通道系统 （解决方案 - 微控科技） 微控智慧全新推出人脸 / 指纹识别智能通道闸机出入管理控制系统（以下简称通道系统），可 以实现门禁、考勤、限流等功能，还有收费功能。具有对人员出入控制、实时监控、保安防盗报警等 多种功能，它主要方便内部大量人员有序出入，杜绝外来人员随意进出，既方便了内部管理，又增 强了内部的保安，从而为用户提供一个高效和具经济效益的工作环境。 1. 人行通道系统组成 人行通道系统主要由计算机、智能读卡部分、智能闸机、智能卡及管理软件等组成。计算机与智能闸 机之间采用 TCP/IP 网络结构通讯，通讯距离可无限扩展，单台计算机可接任意数量智能闸机。智能闸机，既可联网运行，又可脱机运行。 2. 人行通道系统优势微控面部识别进出人行通道系统是采用非接触式智能技术，研制开发的智能系统，与其它系统相比较，其优势在于：人脸/指纹识别：人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种高安全生物识别技术。用高清摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，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脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部指纹识别。成功的解决了一卡多多卡、保密、无卡、操作简便等多种问题，大大提高了系统的实用性。

3. 门禁系统硬件说明 翼闸技术参数： 1. 电源电压：AC220V ±10% 、50Hz ； 2. 驱动电机：直流电机24V/100W ； 3.工作环境温度：—30 C?+70 C； 4.相对湿度：相对湿度w 95%、不凝露； 5 .输入接口：12V电平信号或脉宽〉100ms的12V脉冲信号； 6 .驱动电流：>200mA ； 7.通信接口：电气标准/TCPT 通讯； 8.通信距离：局域网通讯； 9. 最大通道宽：550mm ； 10. 通行速度：＜40人/分钟； 11. 闸门开、关时间： 1.5 秒（可调）；（指纹消费扣款成功后开闸） 12. 外形尺长1000* 宽300* 高980mm（可定制）； 13. 结构：框架结构/ 标准不锈钢外壳； 14. 工作环境：室内、室外。 人脸翼闸功能参数： 1. 全部采用304 不锈钢材质，依据防潮、防尘、防水国际规范设计； 2 .箱体在标准化设计基础上，激光下料、开孔，一次成型技术、机械化拉丝工艺，模块化对接，易于装卸维护，互换程度高； 3.通体不锈钢箱体厚度1.2mm ； 4 .翼闸挡板上独有的冷光源警示装置，业内首创,可选；（需定制） 5. 翼板采用高强度透明材质，配套冷光源背景灯，保障行人夜间安全通行；

AI人工智能人脸识别系统设计方案

AI智能人脸识别系统 技 术 方 案 北京XX软件科技 2019年X月

目录 第1章设计背景 (1) 第2章系统方案 (4) 2.1 智能人像比对平台 (4) 2.1.1 系统结构 (4) 2.1.2 设计原则 (5) 2.1.3 人像对比算法 (8) 2.1.4 人像资源库 (10) 2.1.5 软件系统介绍 (12) 2.1.6 移动终端介绍 (18) 2.1.7 网络环境 (19) 2.2 动态人脸监控识别平台 (19) 2.2.1 动态监控数据库 (22) 2.2.2 人像基础比对服务平台 (24) 2.2.3 可用实例分析 (25) 2.3 校园人脸识别系统 (27) 2.3.1 概述 (27) 2.3.2 系统组成 (28) 2.3.3 系统功能 (29) 2.4 系统集成 (31) 2.4.1 集成建设总体原则 (31) 2.4.2 本期集成项目集成规划思路 (52) 2.4.3 项目成果交付 (74) 2.4.4 项目质量服务体系 (77) 第3章售后服务计划 (89)

第1章设计背景 随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，城市监控的高清化进一步得到普及，摄像机数量大规模增长，使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小，提升了人脸识别的质量与应用领域。在人脸识别的应用场景中，面部解锁、上班打卡、机场安检等一些场景被不断尝试，成为人脸识别最重要的应用场景。 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。从2010年起，其118个成员国家和地区，必须使用机读护照，人脸识别项目技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。中国公安部一所正在加紧规划和实施中国的电子护照计划。在技术越来越先进的未来，技术的不断进步势必会倒逼信息安全标准的不断升级，因此包括身份证以及电子护照等证件的升级换代势必会给人脸识别领域带来更多的机会。 目前我公司人脸识别项目系统基于神经网络”深度学习”的模型选择算法，提供人脸布控、人脸比对、以图搜图、轨迹跟踪、白/ 黑名单管理等核心业务功能，克服了传统技术的缺点，可实现重点监控区域人员的快速查找。 1、平安城市：延安市公安局高清视频监控指挥系统，延安市公安局高清视频监控指挥系统建设项目是由延安市公安局负责牵头建设的市府2012年重点建设项目之一。作为市政府数字延安的重要组成部

人工智能YOLO V2 图像识别实验报告材料

第一章前言部分 1.1课程项目背景与意义 1.1.1课程项目背景 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 科学技术的发展是推动人类社会进步的主要原因之一,未来社会进一步地朝着科技化、信息化、智能化的方向前进。在信息大爆炸的今天,充分利用这些信息将有助于社会的现代化建设,这其中图像信息是目前人们生活中最常见的信息。利用这些图像信息的一种重要方法就是图像目标定位识别技术。不管是视频监控领域还是虚拟现实技术等都对图像的识别有着极大的需求。一般的图像目标定位识别系统包括图像分割、目标关键特征提取、目标类别分类三个步骤。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

智慧工厂—人脸识别闸机+考勤出入控制解决方案

智慧工厂通道闸机考勤管理系统 应 用 及 解 决 方 案 https://www.wendangku.net/doc/5810579155.html,

目录 目录2 第一章前言3 1、背景及应用目的3 2、系统建设的必要性与可行性3 3、系统建设的主要意义3 第二章人脸识别闸机+考勤方案描述5 1、总体方案简介5 2、人脸闸机控制+考勤系统构架与使用模式6 1人脸闸机控制系统基本组成部分6 2人脸识别闸机控制系统使用模式7 3、人脸识别闸机控制可实现功能8 4、人脸识别闸机控制器参数10 第三章本司人脸识别技术优势11 1、人脸识别产品优势11 2、S HARPI F ACE技术优势11 错误!未定义书签。

第一章前言 1、背景及应用目的 随着经济的快速发展，出入口控制系统已经成为企事业单位必备的系统之一，当前某办公大楼仅有大门有出入口控制系统，每个楼层之间仅为传统防火门，当前无法有效的对通行楼层的人员身份进行有效掌控，存在一定的不足和隐患。 出入口控制系统主要是通过辨识通行人员权限来合理掌控区域通行的系统，传统出入口系统主要为密码、卡片、指纹等门禁系统。此类型系统有些容易丢失、复制而无法精确辨识身份，而指纹只能留下通行记录而无实际通行实时照片，且当前“指纹套”的出现，带来了一定的安全隐患，因此均有不足。企事业单位提升整体形象，加强各类人员身份的辨识需要更新更先进的技术来解决以上问题。 2、系统建设的必要性与可行性 人脸识别出入口控制系统，采用当前国际前沿的非接触式的人脸识别技术做为辨识身份的依据，能够有效解决卡片、密码被复制和遗失风险，能够轻松，使用时无需接触设备，使用方式非常符合人类与生俱来的辨识习惯，且能留下通行时的实时照片，人脸识别闸机+考勤出入口控制系统具备众多专业闸机所需功能，完全能够满足企事业单位出入口控制要求。系统采用专业人脸识别门禁设备与管理平台结合的方式，将安全掌控于轻松管理集于一身，能有效提升企事业单位的形象，有效提升管理效率。 3、系统建设的主要意义 1、加入人脸识别技术以后，可以有效的解决出入口人员身份辨识问题，大大提出入

2020年公需课程-人工智能技术与应用(一骨骼识别、二人脸识别、三步态识别、四虹膜识别、五语音识别)

人工智能技术与应用（练习一：骨骼识别） 1、（单选，10分）单人骨骼识别不需要包含如下处理过程（） A 、关键点区分 B 、关键点检测 C 、关键点串联 D 、结果输出 答案：A 2、（单选，10分）以下哪项不属于目前常用的人体骨架关键点的定义方式（） A 、18 个关键点 B 、14 个关键点 C、25 个关键点 D、7 个关键点 答案：D 3、（单选，10分） 以下哪种环境/ 条件有助于提升人体骨骼识别的准确率（） A 、肢体遮挡 B 、光照良好 C 、观察视角变化 D 、衣服包裹严实 答案：B 4、（单选，10分）人体骨骼识别与哪项技术的关联程度最低（） A 、区块链技术 B 、视频采集技术 C 、图像处理技术 D 、人工智能相关技术 答案：A 5、（单选，10分）以下哪项不是骨骼识别系统包含的功能（） A 、图像采集 B 、图像预处理 C 、图像模糊化 D 、骨骼关键点识别 答案：C 6、（单选，10分）以下哪项不属于造成多人骨骼识别较单人骨骼识别更具挑战的因素（） A 、关键点区分性弱 B 、背景中的局部区域容易混淆 C 、人与人的重叠 D 、需串联的关键点个数增多 答案：D

7、（单选，10分）当前的骨骼识别技术不适用于以下哪个应用场景（） A 、身份认证 B 、视频监控 C 、体感游戏 D 、运动员辅助训练答案：A 8、（单选，10分） 8. 以下哪家公司不属于人体骨骼识别领域的代表企业（） A 、商汤科技 B 、旷视科技 C 、携程旅行网络科技 D 、凌感科技 答案：C 9、（单选，10分）人的头颈、肩部、手肘关节、手腕关节、髋关节、膝关节等可作为人体骨骼关键点。 A 、正确 B 、错误 答案：A 10、（单选，10 分）在自顶向下方法中，人体目标检测需要用方框标记出一块尽可能大的区域。 A 、正确 B 、错误 答案：B 人工智能技术与应用（练习二：人脸识别） 1、（单选，10分） 以下哪项不是人脸识别系统包含的功能（） A 、图像采集 B 、图像预处理 C 、图像模糊化 D 、匹配比对 答案：C 2、（单选，10分） 未来人脸识别的个人隐私防护不包含（） A 、随意授权自己的人脸信息 B 、立法保障“脸权” C 、规范化人脸数据的使用方法 D 、打击隐私泄露行为 答案：A 3、（单选，10分） 以下哪项不属于生物识别技术（） A 、人脸识别 B 、车牌识别 C 、掌纹识别 D 、语音识别 答案：B

营门出入管理人脸识别系统技术方案

营门出入管理人脸识别 系统技术方案 LEKIBM standardization office【IBM5AB- LEKIBMK08- LEKIBM2C】

营区出入管理人脸识别系统

1.系统概述 根据管理需求对通行人员使用出入管理人脸识别系统进行验证识别。出入管理人脸识别系统实现对人脸的采集、识别和验证。出入管理人脸识别系统主要由人脸注册管理软件、人脸采集摄像机、人脸验证识别服务器组成，具有人脸注册、人脸特征库管理、支持人脸图像的输入、人脸验证识别、记录管理、人脸库参数设置等功能，并提供相应的的软件接口，支持与上层应用系统对接和集成。 2.人员验证识别方式 为了进一步提高出入管理业务的效率，增强内部、来访人员通行的便利性，提出了1:N人脸验证识别方式。 1:N人脸识别业务流程如下所示： 内部人员内部管理中心预先采集所有人员人脸图像信息，来访人员在传达室采集人脸图像信息，人脸图像经过特征提取存储到人脸识别系统人脸库中。 通行人员通过出入口时，设置在出入口的人脸采集摄像机现场采集内部人员人脸信息，与指定人脸库中的N个人脸进行比对，找出最相似的一张脸或多张人脸。根据待识别人脸与现有人脸库中的人脸匹配程度，返回用户信息和匹配度，匹配度超过指定阈值时，对该当通行人员予以放行。在人脸验证识别方式无法正常验证通过时，由执勤人员验证确认后予以放行。流程图见图1。

人脸特征库人脸特征库 人脸照片和身份证信息 出入口 出入管理系统 人脸识别设备 人脸采集摄像机 出入管理系统后台服务 ①信息采集出入管理人脸识别系统组成图如图2、3所示。

图2 出入管理人脸识别系统组成框图 测试机A 测试机B 人脸识别服务器S1 人脸采集摄像机C1 人证采集设备 (身份证T1、军官证T2)图 图2 出入管理人脸识别系统组成与连接关系图

人脸识别人员通道方案

1.1人员出入口系统 1.1.1系统概述 针对项目对出入口人员通道闸控制系统的管理需求，结合实际管理状况，本案设计所有进出人员通道控制区域的人员均需刷卡认证后方可通行，系统可以有效防止未授权人员随意进入受控区域，确保内部安全及休息、工作不被打扰。系统可有效控制人员通行秩序，使得出入口通行井然有序，方便人员出入管理。 本系统可将人防和技防有效结合，实现较为理想的管理目标，且有利于出入口的清晰分流管理。 1.1.2系统组成 系统由感应IC卡、感应读卡器、人员通道闸机、通道闸控制器、出入口管理软件及系统工作站等组成。根据出入口通道管理需要，设计选用网络型通道控制主机，通道控制器采用TCP/IP通讯方式进行与上层管理层通讯方式，支持联机或脱机独立运行，并可联动附近视频监控设备进行抓拍存储，人员通道控制系统接入智能建筑综合管理平台可实现设备资源、人员权限与配置的统一管理。 系统架构示意如下图：

图1.人员出入口系统架构 人员身份识别卡：通过随身携带的出入口控制卡实现对出入人员的身份识别。工作人员出入卡主要为内部办公人员及物管人员使用，在介质上使用感应卡实现对人员的出入管控。 识别控制终端：识别终端由感应读卡器、通道控制主机、闸机（人员通道闸机）等设备组成，主要应用于内部人员出入检测。当携带识别卡的人员经过识别区域时，由识别终端进行读卡识别，系统自动识别人员的身份并判断其出入权限，持合法卡方可放行出入。 图像抓拍系统：系统主要用于人员出入时的图像抓拍，当持卡者刷卡经过通道时，系统自动抓拍该人员的进\出图像，并自动存档，便于日后检查核对。同时还可对其他外部人员产生威慑影响，由此使外来人员不敢随意闯入。

人脸识别人员通道方案

1.1 人员出入口系统 1.1.1 系统概述 针对项目对出入口人员通道闸控制系统的管理需求，结合实际管理状况，本案设计所有进出人员通道控制区域的人员均需刷卡认证后方可通行，系统可以有效防止未授权人员随意进入受控区域，确保内部安全及休息、工作不被打扰。系统可有效控制人员通行秩序，使得出入口通行井然有序，方便人员出入管理。 本系统可将人防和技防有效结合，实现较为理想的管理目标，且有利于出入口的清晰分流管理。 1.1.2 系统组成 系统由感应IC卡、感应读卡器、人员通道闸机、通道闸控制器、出入口管理软件及系统工作站等组成。根据出入口通道管理需要，设计选用网络型通道控制主机，通道控制器采用TCP/IP通讯方式进行与上层管理层通讯方式，支持联机或脱机独立运行，并可联动附近视频监控设备进行抓拍存储，人员通道控制系统接入智能建筑综合管理平台可实现设备资源、人员权限与配置的统一管理。 系统架构示意如下图：

图1.人员出入口系统架构 人员身份识别卡：通过随身携带的出入口控制卡实现对出入人员的身份识别。工作人员出入卡主要为内部办公人员及物管人员使用，在介质上使用感应卡实现对人员的出入管控。 识别控制终端：识别终端由感应读卡器、通道控制主机、闸机（人员通道闸机）等设备组成，主要应用于内部人员出入检测。当携带识别卡的人员经过识别区域时，由识别终端进行读卡识别，系统自动识别人员的身份并判断其出入权限，持合法卡方可放行出入。 图像抓拍系统：系统主要用于人员出入时的图像抓拍，当持卡者刷卡经过通道时，系统自动抓拍该人员的进\出图像，并自动存档，便于日后检查核对。同时还可对其他外部人员产生威慑影响，由此使外来人员不敢随意闯入。

基于.人工智能算法的图像识别及生成

基于人工智能算法的图像识别与生成 摘要：本次报告的工作是利用PCA，SVM以及人工神经网络（ANN）实现对人脸的特征提取、分类和预测。然后利用GAN（生成对抗网络）实现对手写数字的生成，并用SVM 做预测，验证生成效果。 本次报告采用的数据源自剑桥大学的ORL 人脸数据库，其中包含40个人共400张人脸图像。 关键词：人工智能；图像识别；数据 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）13-0173-02 1 PCA降维 PCA（principal components analysis）即主成分分析，又称主分量分析。旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 首先我们给出了数据库的平均脸的图像，并利用PCA对人脸降维，通过改变降低到的维度研究了保留维度的多少带来的影响。最后给出了每一个维度的特征脸图像，讨论了每一个维度所能够代表的人脸信息。 1.1 平均脸 首先，我们将数据库中400张人脸按行存储到一个矩阵

中，即每一行为一张人脸（10304像素），每张人脸共10304维特征。我们对每一个维度去平均，构成一个新的行向量，这就是平均脸。 平均脸反映了数据库中400张人脸的平均特征，可以看清人脸的轮廓，但无法识别人脸的局部细节。 1.2 降低至不同维度时还原脸的情况 从左到右从上到下依次是同一张脸降低至10，30，50，100，200，250，300，350，400的图像。可以看到，随着保留维数的增多，图像越清晰，与原图的差异越小。 1.3 提取单一维度的特征做还原 为了研究不同维度所代表的人脸的信息，我们把PCA之后的每一个特征向量单独提取出来对人脸做还原，还原的时候不加入平均脸并且做直方图均衡化。 结果如下： 每一张图像下方的数字代表了PCA之后按特征值从大到小排序的顺序，比如第一张图代表PCA之后最大特征值所对应的特征向量还原出的人脸。 特征累积图的纵坐标代表了所保留的特征占总特征的 比例。它是这样计算出来的，假设保留k维信息，则纵坐标值为这k个特征值的和除以总的400（400*10304的矩阵，最多有400个非零特征值）个特征值的和。 从图4可以看出，当保留维数为100维时，即能保留人

人脸识别厂家排名

人脸识别厂家排名 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、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。 4、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。 5、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

人脸识别人员通道方案设计

人员出入口系统 系统概述 针对项目对出入口人员通道闸控制系统的管理需求，结合实际管理状况，本案设计所有进出人员通道控制区域的人员均需刷卡认证后方可通行，系统可以有效防止未授权人员随意进入受控区域，确保部安全及休息、工作不被打扰。系统可有效控制人员通行秩序，使得出入口通行井然有序，方便人员出入管理。 本系统可将人防和技防有效结合，实现较为理想的管理目标，且有利于出入口的清晰分流管理。 系统组成 系统由感应IC卡、感应读卡器、人员通道闸机、通道闸控制器、出入口管理软件及系统工作站等组成。根据出入口通道管理需要，设计选用网络型通道控制主机，通道控制器采用TCP/IP通讯方式进行与上层管理层通讯方式，支持联机或脱机独立运行，并可联动附近视频监控设备进行抓拍存储，人员通道控制系统接入智能建筑综合管理平台可实现设备资源、人员权限与配置的统一管理。 系统架构示意如下图：

人员出入口系统架构 人员身份识别卡：通过随身携带的出入口控制卡实现对出入人员的身份识别。工作人员出入卡主要为部办公人员及物管人员使用，在介质上使用感应卡实现对人员的出入管控。 识别控制终端：识别终端由感应读卡器、通道控制主机、闸机（人员通道闸机）等设备组成，主要应用于部人员出入检测。当携带识别卡的人员经过识别区域时，由识别终端进行读卡识别，系统自动识别人员的身份并判断其出入权限，持合法卡方可放行出入。 图像抓拍系统：系统主要用于人员出入时的图像抓拍，当持卡者刷卡经过通道时，系统自动抓拍该人员的进\出图像，并自动存档，便于日后检查核对。同时还可对其他外部人员产生威慑影响，由此使外来人员不敢随意闯入。

管理工作站和数据库：管理工作站和数据库主要用于对出入口控制操作进行记录，供出入口控制管理人员进行数据查询和管理。在项目出入口保安室设置系统工作站，在项目物业管理中心设置系统服务器。 在使用出入口控制系统时，出入人员通过出入卡确定身份，并由应用系统自动进行识别，由管理人员进行监督，对通过系统识别、有相关授权的用户，允许出入。 系统功能 ?反应快，干扰少，耗电量小，稳定度高； ?系统置大容量存储空间； ?具黑及来宾卡设定，可设定使用时间段、次数； ?采用主机与读卡机分离式设计，方便安装、调试； ?与管理计算机通讯采用TCP/IP方式； ?支持时间表、时段表、持续开门时段（以一周规划）及假日时段设定；

关于人工智能中的图像识别技术的研究

１９１ 关于人工智能中的图像识别技术的研究 翁和王 （武夷学院数学与计算机学院，福建武夷山354300） 摘要：图像识别技术作为在信息时代发展起来的一项信息技术，其主要是利用计算机对人工进行替代，实现对众多的物 理信息进行处理。计算机技术快速发展也推动了图像识别技术得以迅猛的发展。文章就图像识别的技术原理、模式识别进行图像识别技术概述，并对其识别过程进行一定的分析，重点对神经网络以及非线性降维两个形式的图像识别技术加以分析。以期对图像识别有关的研究人员与应用人士有所参考。关键词：人工智能；原理与过程；图像识别技术；非线性；神经网络中图分类号：TP18文献标识码：A 文章编号：1673-1131（2016）10-0191-02 0引言 图像识别技术作为人工智能内的重要领域之一，在计算机技术和信息技术快速发展的背景下，其也得到了愈发广泛的使用，其在医疗诊断、指纹识别、面部识别以及卫星云图识别等方面具有着很好的应用。图像识别技术通常是指利用计算机对系统前端捕获的图片根据既定的目标对其进行处理。图像识别在人们日常的生活中也得到普遍的应用，诸如条码识别、车牌捕捉以及手写识别等。随着其不断的发展与完善，其今后的应用领域也会更加的广泛。 1图像识别技术的概述1.1图像识别的技术原理 事实上，图像识别具有的原理并非很深奥，主要是图像识别所需处理的信息非常的复杂。计算机中的所有处理技术均不能随意出现，是众多学者通过实践获得的启示，通过程序使其得到模拟与实现。计算机实现图像识别所需的原理与人类进行图像识别所需的原理基本上是一致的，仅仅是计算机不存在人类视觉和感觉方面的影响。人类在进行图像识别过程中并非仅是利用这一图像存在于脑海内的记忆加以识别，而是通过图像自身拥有的特征对其进行相应的分类，之后利用各个类别拥有的特征使图片被识别出来。当我们看到图片时，大脑便会快速感知出以前见过这张或与之相类似的图片与否。事实上在看到和感知间已经实现了快速的识别，这一识别与搜索存在一定的相似性[1]。在识别过程中，大脑将会按照存储记忆内被分好类的图片展开识别，检查其是否和这一图像存在相同或者是类似特征记忆存储，便识别出以往时候看见过这一图片。计算机进行图像识别的原理也是这样，利用分类和提取出图像的重要特征，并对多余的无用特征加以有效地排除，以此实现对图像的识别。计算机所能提取出来的上述特征有时会较为明显，而有时也会非常的普通，这在极大程度上对计算机识别效率造成一定的影响。总而言之，利用计算机进行视觉识别时，图像中的内容一般是通过图像特征对其加以描述的[2]。 1.2模式识别 模式识别作为信息科学与人工智能中的重要组成，其通 常是对现象和事物处于不同形式中信息实现处理与分析，以便能够达到对现象与事物进行分类、描述以及辨认等目标。而计算机能够实现图像识别便是对人类进行图像识别时的一种模拟，在实现图像识别时，能够展开模式识别是不可或缺的。以往的模式识别仅仅是人类所掌握基本智能之一，伴随人工智能以及计算机技术得到兴起与发展，人类自身具有的识别 模式便无法再满足人类的生活需求，对此人们便需要利用计算机来对人类脑力劳动进行一定程度的替代与扩展。这也就产生了计算机形式的模式识别。简而言之，模式识别便是对数据实现分类，其是一门和数学有着密切联系的科学，其所运 用的大量思想便是数学中的统计和概率[3] 。可以将模式识别分成统计模糊模式、识别模式识别以及句法模式识别三类。 2图像识别技术的识别过程 由于计算机进行图像识别和人类进行图像识别所采用的是一样的原理，因此上述两种识别过程也会存在一定的相似性。可以将图像识别技术划分为如下几步：第一步，信息的获取，其是指利用传感器将声音和光等信息装换为电信号，简而言之便是获取识别对象具有的基本信息，同时将其装换成为计算机可以识别的信息。第二步，预处理，其是指对图像进行去噪、变换以及平滑等处理操作，以此来提升图像所具有的重要特点。第三步，特征抽取与选择，其是在模式识别过程中，要对图像进行特征的抽取与选择，简而言之便是识别的图像是多种多样的，若想通过一定的方式将其分离开，便要对图像中拥有的自身特征进行识别，在特征的获取时便称为特征抽取[4]。在进行特征抽取过程中，获取的特征并非一定对本次识别有所价值，此时便要对所获取的特征进行一定的提取，这便是特征选择。对于图像识别整个过程而言，特征抽取与选择时期中最为关键的步骤之一，因此，这一步使进行图像识别理解时的重点内容。第四步，分类器设计与分类决策，其中分类器设计即利用训练来制定出一个识别规则，借此识别规则便能够获得一个特征种类，从而让图像识别可以达到更高的辨识率。而分类决策则是对特征空间内的被识别对象实现分类的最佳识别方法。 3图像识别技术的研究分析 3.1神经网络形式的图像识别技术 神经网络形式的图像识别是目前较为新型的技术，其是基于以往的图像识别方式，并将神经网络算法进行有效的融合。这里所说的神经网络指的是人工神经网络，换句话说便是该神经网络并非是动物体所拥有的神经网络，而是人类根据动物神经网络进行人工模拟的一种神经网络。对于神经网络形式的图像识别技术而言，遗传算法和BP 神经网络进行有效的结合是目前基于神经网络形式的图像识别技术内最为经典的模型，其在诸多的领域之中均有所应用。对图像识别系统运用神经网络系统，通常先对图像特征进行提取，之后将图像特征向神经网络中加以映射，以此实现对图像的识别与分类。例如，对于智能汽车监控中拍照识别技术而言， 2016 （Sum.No 166） 信息通信 INFORMATION &COMMUNICATIONS 2016年第10期（总第166期）