计算机视觉基础大作业人脸识别

计算机视觉基础

期末大作业

题目：基于matlab的人脸识别系统设计物联网工程学院计算机科学与技术专业

学号

学生姓名

任课教师

二〇一六年六月

目录

摘要 (3)

1.概述 (4)

1.1 人脸识别技术 (4)

1.2人脸识别基本方法 (4)

1.2.1几何特征的人脸识别 (4)

1.2.2基于特征脸（PCA）的人脸识别 (4)

1.2.3神经网络的人脸识别 (5)

1.3人脸识别新技术 (5)

2.人脸识别功能的实现 (5)

2.1 PCA方法基本原理 (5)

2.2 基于主成分分析法的人脸识别 (6)

2.2.1 读入人脸库 (6)

2.2.2 计算K-L变换的生成矩阵 (6)

2.2.3 求解特征值和特征向量 (7)

2.2.4 样本投影与识别 (8)

2.3 基于PCA算法人脸识别的matlab实现 (8)

2.3.1 读取人脸库 (8)

2.3.2 利用生成矩阵求特征值和特征向量 (9)

2.3.3 选取阈值提取训练样本特征 (9)

2.3.4 选取测试样本进行识别 (9)

2.4 人脸识别代码 (10)

2.5 实验结果及分析 (11)

3.实验结果及实现功能 (12)

3.1 文件部分 (12)

3.2 图像预处理部分 (12)

3.3 训练部分 (13)

3.4识别部分 (13)

4.总结 (13)

4.1人脸识别的困难性 (13)

4.1.1相似性 (14)

4.1.2易变性 (14)

4.2 实验心得 (14)

参考文献： (14)

摘要

人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。这次设计主要是完成了基于主成分分析(PCA)方法的人脸识别，PCA 方法的基本原理是：利用离散K-L变换提取人脸的主要成分，构成特征脸空间，识别时把测试样本投影到该空间，构成一组投影系数，通过与特征脸的距离比较，距离最小的特征脸对应的即是识别结果。基于PCA的人脸识别其实一种统计性的模板比配方法，原理简单，易于实现，但也有不足，它的识别率会随着关照，人脸角度，训练样本集的数量而变换，但仍不失为一种比较好的方法。

关键词：人脸识别、PCA、特征提取

1.概述

1.1 人脸识别技术

人脸识别技术是采用某种技术和手段对人的身份进行标识，从而依据该标识对人进行身份识别，以达到监督、管理和识别目的的一种技术。近年来由于在公安罪犯识别、安全验证、安全验证系统、信用卡验证等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。

人脸识别基本上可分为两个方面：一是给定一幅待识别人脸图像，判别它是否是某人，即通常所说的身份验证，这是个“一对一”的两分类问题；另一个是给定一幅待识别人脸图像，判断它是谁，即通常所说的身份识别，这是一个一对多的问题

基于人脸图像整体特征的人脸识别方法由于不需要提取人脸图像中器官的具体信息，而且充分利用到人脸图像本身具有的灰度信息，因此可获得更高的识别性能。基于人脸图像整体特征的人脸识别方法主要有特征脸法，最佳鉴别矢量集法，贝叶斯法，基于傅立叶变换特征法，弹性图匹配法，相关方法，线性子空间法，可变形模型法和基于人工神经网络的方法等等。其中弹性图匹配法和傅里叶不变特征法侧重于表述人脸图像；最佳鉴别矢量集法，贝叶斯法，基于人工神经网络的方法侧重于分类；特征脸法和线性子空间法等侧重于人脸图像的重构。

1.2人脸识别基本方法

1.2.1几何特征的人脸识别

几何特征可以是眼、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。

1.2.2基于特征脸（PCA）的人脸识别

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，也是本文所要讲述的的方法。

1.2.3神经网络的人脸识别

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。

1.3人脸识别新技术

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但目前这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。

最近迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。

2.人脸识别功能的实现

2.1 PCA 方法基本原理

设人脸图像(,)I x y 为二维m n ?灰度图像，用N m n =?维列向量X 表示。人脸图像训练集为{|1,

,}i X i M =，其中M 为训练集中图像总数。根据训练集构造N N ?总体散布矩

阵t S ：1

()()M

T t i

i i S X

X μμ==

--∑

其中μ为所有训练样本的平均向量：1

1

M

i

i X

M

μ==

∑

选取一组标准正交且使得准则函数式（3.3）达到极值的向量1d ωω作为投影轴，其物理

意义是使投影后所得特征的总体散布量（类间散布量与类内散布量之和）最大。

T t t J S ωω= 1T ωω=

其等价于：T t t T S J ωω

ωω

=

上式即为矩阵的Rayleig 熵，由Rayleigh 熵[7]的极值性质，最优投影轴1d ωω可取为t S 的

d 个最大的特征值所对应的标准正交的特征向量。

对于m n ?人脸图像,总体散布矩阵t S 的大小为N N ?,对它求解特征值和特征向量是很困难的,由奇异值定理，一种取而代之的方法是解M M ?个较小的矩阵。首先计算M M ?矩阵L 的特征向量(1,

,)l v l M =：T L A A =、1[,

,]M A X X μμ=--矩阵t S 的特征向量：

111[,,][,,][,

,]M M M U X X v v AV μμμμ==--=(1,

,)l l M μ=由差值图像

1(1,,)X l M μ-=与(1,

,)l v l M =线性组合得到

取L 的前d 个最大特征值的特征向量计算特征脸，d 由门限值λθ确定：

1

1

min /d M

i j i j J d

λλλθ==??=>???

?

∑∑

2.2 基于主成分分析法的人脸识别

完整的PCA 人脸识别的应用包括四个步骤：人脸图像的预处理；读入人脸库，训练形成特征脸空间；把训练样本和测试样本投影到特征脸空间中；选择一个距离函数按照某种规则进行识别。下面看一下详细的过程：

2.2.1 读入人脸库

这次设计中选用英国剑桥大学人脸库即ORL 人脸库，此人脸数据库有40人，每人有10幅图像。这些图像具有以下特点:有些图像拍摄于不同的时期;人的脸部表情和脸部细节有着不同程度的变化，比如，笑或不笑，眼睛或睁或闭，戴或不戴眼镜;人脸姿态也有相当程度的变化，深度旋转和平面旋转可达20。;人脸的尺度也有多达10%的变化;图像的分辨率是 112x92。。在ORL 人脸库中选出每个人的前5幅图像作为训练图像，构成一个200幅图像的训练集，剩下的200幅图像构成测试集。每幅图像按列相连构成10304维列向量，读入的训练样本集就构成10304×200的矩阵。

2.2.2 计算K-L 变换的生成矩阵

以训练样本集的总体散布矩阵为生成矩阵t S ，即：200

1

()()T

t i i

i S X

X μμ==

--∑ 其中i X 为第i 幅训练样本的图像向量，μ为训练样本集的均值向量，

训练样本的总数为200。

为了求的生成矩阵的特征值和正交归一化特征向量，由于矩阵维数过高，计算量太大，可以引进奇异值分解定理(SVD 定理)。

图2.1 平均脸

2.2.3 求解特征值和特征向量

SVD 定理的定义：若矩阵m n A R ?∈，则存在正交矩阵{}12,,

,m n m U R μμμ?=∈，

{}12,,,m n n V v v v R ?=∈，使得12(,,

,)T p U AV diag W σσσ==，min(,)p m n =，即

T A UWV =，则称A 为奇异值分解。其中，120,(1,2,

,)p i i p σσσσ≥≥

≥≥=为A 的

奇异值，是T

AA 或T

A A 的特征值的平方根，即i σ=

奇异值向量具有良好的稳定性，所以它对图像噪音、图像光照条件引起的灰度变化具有不敏感的特性。

计算特征值和特征向量的基本步骤是：(1)创建协方差矩阵；(2)计算协方差矩阵的特征值和 特征向量；(3)按特征值由小到大顺序排列特征值和特征向量。 这些特征向量对应的图像很像人脸，所以被称为“特征脸”。有了这样一个由“特征脸”组成的降维子空间，任何一幅图像都可以向其投影并获得一组坐标系数，这组坐标系数表明了该图像在“特征脸”子空间的位置，从而可以作为人脸识别的依据。 选择了其中30个特征脸如下图所示

图2.2 特征脸

2.2.4 样本投影与识别

得到特征脸子空间以后，就要把训练样本和测试样本都投影到特征脸子空间，每幅图像得到一组坐标系数，对应子空间中的一个点。任何一幅图像都可以有这组特征脸线性组合，加权系数就是K-L变换的系数。

原始图像主成分取20的重建图主成分取50的重建图

主成分取100的重建图主成分取150的重建图完全重建图

2.3 基于PCA算法人脸识别的matlab实现

用matlab语言仿真PCA算法的人脸识别，分为以下几个步骤：

2.3.1 读取人脸库

allsamples=[]; % allsample用于存储读取的人脸图像矩阵

for i=1:40

for j=1:5

a=imread (strcat ('e: \ORL\s', num2str (i),'\', num2str (j),'.pgm'));

b=a (1:112*92);

b=double (b);

allsamples= [allsamples; b];

end

End

2.3.2 利用生成矩阵求特征值和特征向量

samplemean=mean (allsamples); for i=1:200

xmean (i, :) =allsamples (i, :)-samplemean; end

sigma=xmean*xmean'; [v d]=eig (sigma);

2.3.3 选取阈值提取训练样本特征

上面得到的200个特征向量，虽然已经比较小了，但计算量还是比较大。其实不必要保留所有的特征向量，较大特征值对应的特征向量已经能够提供足够多的用于识别的特征。一般是通过计算阈值进一步降低维数，这种方法的具体做法是把特征向量和特征值从大到小排列，选取特征值占总特征值之和的比值大于一定值所对应的特征向量。阈值θ一般是取0.9。计算公式是1

1

/p M

i

i

j j θλλ===

∑∑。但发现在这里θ取0.91更好，识别率更高一点。通过程序运

行可以发现，阈值选择为0.91时特征值个数减少为75个，就是说很多特征值是很小的，数值小的特征值对应的特征向量对识别只能提供很少的信息。所以通过阈值选择，计算量减少了很多。 d1=diag (d);

dsort=flipud (d1); vsort=fliplr (v); dsum=sum (dsort); dsum_extract=0; p=0;

while (dsum_extract/dsum<0.91) p=p+1;

dsum_extract=sum (dsort (1: p)); end

base = xmean' * vsort(:,1:p) * diag(dsort(1:p).^(-1/2)); allcoor=allsamples*base;

2.3.4 选取测试样本进行识别

测试样本识别的过程就是把测试图像投影到特征脸子空间，得到一组特征系数，然后按照欧式距离的最小近邻法与训练样本集投影得到的系数匹配，找到距离最小的样本就是识别的结果。但为了克服单个样本的偶然性，这里选择最近的3个样本，然后把待识别人脸判别为这3个样本中同类样本最多的那个类别。

a=imread (strcat ('e: \ORL\s', num2str (i),'\', num2str (j),'.pgm')); b=a (1:10304);

b=double (b);

tcoor=b*base;

for k=1:200

mdist (k)=norm(tcoor-allcoor(k,:));

end;

[dist, index2]=sort (mdist);

class1=floor ((index2 (1)-1)/5) +1;

class2=floor ((index2 (2)-1)/5) +1;

class3=floor ((index2 (3)-1)/5) +1;

if class1~=class2 && class2~=class3

class=class1;

elseif class1==class2

class=class1;

elseif class2==class3

class=class2;

end;

2.4 人脸识别代码

clear all

clc

allsamples=[]; % the array allsamples is used to restore all pictures

for i=1:40

for j=1:7

a=imread(strcat('e:\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.pgm'));

b=a(1:112*92);

b=double(b);

allsamples=[allsamples;b];

end

end

samplemean=mean(allsamples); %average the pictures

for i=1:280

xmean(i,:)=allsamples(i,:)-samplemean;

end

sigma=xmean*xmean'; %obtain the M*M array

[v d]=eig(sigma);%vproduces a diagonal matrix D of eigenvalues and a

% full matrix V whose columns are the corresponding eigenvectors so

%that X*V = V*D.

d1=diag(d);%obtain the diagonal of the sigma

dsort=flipud(d1);

vsort=fliplr(v);

dsum=sum(dsort);

dsum_extract=0;

p=0;

while(dsum_extract/dsum<0.90)

p=p+1;

dsum_extract=sum(dsort(1:p));

end

base = xmean' * vsort(:,1:p) * diag(dsort(1:p).^(-1/2));

allcoor=allsamples*base;

accu = 0;

for i=1:40

for j=8:10

a=imread(strcat('e:\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.pgm'));

b=a(1:10304);

b=double(b);

tcoor=b*base;

for k=1:280

mdist(k)=norm(tcoor-allcoor(k,:));

end;

[dist,index2]=sort(mdist);

class1=floor( (index2(1)-1)/7)+1;

class2=floor((index2(2)-1)/7)+1;

class3=floor((index2(3)-1)/7)+1;

if class1~=class2 && class2~=class3

class=class1;

elseif class1==class2

class=class1;

elseif class2==class3

class=class2;

end;

if class==i

accu=accu+1;

end;

end;

end;

accuracy=accu/120

2.5 实验结果及分析

对于ORL人脸库，选用每人前5幅图像作为训练样本，后5幅图像作为测试样本，训练样本和测试样本总数均为200，阈值选为0.91。程序运行可得识别率为0.885。选取的特征空间的维数是88。PCA算法是基于人脸图像整体特征的人脸识别方法，影响识别率的因素主要有很多，如人脸库的差异，算法的差异，参数的选择，都会产生很大的影响。但现在主要考虑两点因素：(1)阈值的选择，即特征空间的维数；(2)训练样本的数量。下面就看一下选择不同的参数时候他们各自对识别率的影响如表2.1所示。

从上表可以看出当阈值一定时，训练样本数的增加会使识别率提高，大概每人每增加一幅图像，识别率提高4个百分点。在训练样本数一定时，阈值的改变也相应的影响识别率，阈值太小的时候识别率显然很低，大概阈值到0.8以上时，识别率变化不大，这就说明，降低特征矩阵维数不但可以减少计算量，而且基本上不会影响识别率太多。

3.实验结果及实现功能

MATLAB提供了专门的GUI设计工具——图形用户界面开发环境（GUIDE），为了便于操作及演示的需要，利用GUIDE设计了可视化界面。

3.1 文件部分

“文件”菜单中有“打开”、“保存”、“退出”二级子菜单，分别用于打开，保存处理后的图像和退出界面操作。

3.2 图像预处理部分

“图像处理”菜单主要是完成一些基本的图像处理功能主要有两个作用：一个是消除或减少噪声，改善图像质量；另一个是模糊图像，使图像看起来柔和自然。

3.3 训练部分

3.4识别部分

4.总结

4.1人脸识别的困难性

人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别

的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。

4.1.1相似性

不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。

4.1.2易变性

人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。

在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化，而称第二类变化为类内变化。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。

4.2 实验心得

人脸识别是一个跨学科富挑战性的前沿课题,但目前人脸识别还处在研究阶段,还未达到实用化.人脸识别难度较大,主要是在光线、表情、姿态变化以及附加物的影响时，很难找到一种算法能适应所有的情况。本文采用的特征提取提和识别的方法是基于奇异值分解的特征提取法，在判断输入图像与训练图像之间的类似度时，用了较常用的欧式距离。

有待研究的问题还有：一是如何利用各种图像的特点，对静态人脸图像做相应的预处理，从而克服光照，表情变换对识别的影响，提高人脸识别的鲁棒性；二是在人脸识别的特征提取过程中，如何能利用图像的各种信息，比如灰度统计信息和结构信息，将各种可能的信息集合起来，找到能最大限度利用各种信息的识别方法。

人脸识别的方法是很多，各种方法都有各自的优缺点。如果能把各种方法融合起来，将会是一个很好的方向。

参考文献：

1 董火明、高隽、汪溶贵，多分类器融合的人脸识别与身份认证，系统仿真学报，2004

2 王映辉，人脸识别/原理、方法与技术，2010-03，科学出版社

3 史东城，人脸图像信息处理与识别技术，2010-10-1，电子工业出版社

4 王正林,、刘明编著，《精通MATLAB 7》，2006，北京-电子工业出版社

西电计算机视觉大作业

数字水印技术 一、引言 随着互联网广泛普及的应用，各种各样的数据资源包括文本、图片、音频、视频等放在网络服务器上供用户访问。但是这种网络资源的幵放也带了许多弊端，比如一些用户非法下载、非法拷贝、恶意篡改等，因此数字媒体内容的安全和因特网上的侵权问题成为一个急需解决的问题。数字水印作为一项很有潜力的解决手段，正是在这种情况下应运而生。 数字水印（技术是将一些代表性的标识信息，一般需要经过某种适合的变换，变换后的秘密信息（即数字水印），通过某种方式嵌入数字载体（包括文档、音频、软件等）当中，但不影响原载体的使用价值，也不容易被人的知觉系统（如视觉或听觉系统）觉察或注意到。通过这些隐藏在载体中的信息，可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。在发生产权和内容纠纷时，通过相应的算法可以提取该早已潜入的数字水印，从而验证版权的归属和内容的真伪。 二.算法原理 2.1、灰度图像水印 2.1.1基本原理 处理灰度图像数字水印，采用了LSB（最低有效位）、DCT变换域、DWT变换域三种算法来处理数字水印。在此过程中，处理水印首先将其预处理转化为二值图像，简化算法。 （1）LSB算法原理：最低有效位算法(Least Sig nificant Bit , LSB)是很常见的空间域信息隐藏算法, 该算法就是通过改变图像像素最不重要位来达到嵌入隐秘信息的效果, 该方法隐藏的信息在人的肉眼不能发现的情况下, 其嵌入方法简单、隐藏信息量大、提取方法简单等而获得广泛应用。LSB 信息嵌入过程如下: S′=S+f S ,M 其中,S 和S′分别代表载体信息和嵌入秘密信息后的载密信息;M为待嵌入的秘密信息, 而隐写分析则是从S′中检测出M以至提取M 。 （2）DCT算法原理：DCT 变换在图像压缩中有很多应用，它是JPEG，MPEG 等数据

计算机视觉第八次作业

计算机视觉第八次作业 Standardization of sany group #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#

第十一章 立体视觉 习题 证明：对于校正过的图像对，在第一个摄像机的归一化坐标系内，P 点深度可 以表示为B z d =-，其中B 是基线，d 是视差。 图 11-1 一个校正图像对 证明：为了证明B z d =-，有必要根据图11-1对题目背景及符号进行说明。 符号说明： 1) ∏、'∏分别为物体平面(d ∏)对应的两个像平面； 2) O 、O '分别为第一、二个摄像机的光心，且基线长度为B OO '=； 3) p 、p '分别为物体平面d ∏中点P 在两个像平面中的投影点； 4) q 、q '分别为物体平面d ∏中点Q 在两个像平面中的投影点； 5) 0C 、0 C '分别为过光心O 、O '与基线垂直相交的点(垂足)； 6) H 为过Q 点与线段O O '垂直相交的点(垂足)； 7) u 、u '的方向分别表示第一、二个摄像机坐标系的横轴x 的正方向，且 彼此相互平行； 8) v 、v '的方向分别表示第一、二个摄像机坐标系的纵轴y 的正方向，且 彼此相互平行； 9) 向量0OC 、0 O C ''的方向分别表示第一、二个摄像机坐标系的z 轴正方向，且彼此相互平行； 显然，p 点和p '点位于同一条扫描线上，不妨设p 点和p '的在各自坐标系中的坐标分别为(),u v 和(),u v '，则它们的横坐标之差为视差d u u '=-。 在图11-1中，根据上述符号描述以及相似三角形性质，有

0~QHO OC q ?? ? 00OH qC QH OC = (1) ~QHO O C q ''''?? ? 0 O H q C QH O C '''= '' (2) (1)式与(2)相加得 000 OO qC q C QH OC O C '''= + '' (3) 又因为在第一个摄像机位于归一化坐标系中，即 00 1OC O C ''==； 基线B OO '=，QH z =-，0qC u =-，0q C u '''=，代入(3)式得 证毕。 证明当两个窗口的图像亮度可以用一个仿射变换I I λμ'=+相联系时，相关函 数达到最大值1，其中λ和μ为某个常数，0λ>。 证明：考虑两幅图像I 和I '，分别用向量()12,, ,T p w w w w =和 ()1 2,,,T p w w w w ''''=表示。其中，w 、p w R '∈，()()2121p m n =+?+，m 和n 为正整数。则归一化相关函数可以表示为 显然，为使()max 1C d =，则当且仅当向量w w -与向量w w ''-之间的夹角 为零时，即() ,0w w w w λλ''-=->则 或 w w λμ'=+，,0w w μλλ'=-> 所以当两个窗口的图像亮度可以用一个仿射变换I I λμ'=+相联系时，相关函数达到最大值1，其中λ和μ为某个常数，0λ>。 证毕。

北邮模式识别课堂作业答案(参考)

第一次课堂作业 1.人在识别事物时是否可以避免错识 2.如果错识不可避免，那么你是否怀疑你所看到的、听到的、嗅 到的到底是真是的，还是虚假的 3.如果不是，那么你依靠的是什么呢用学术语言该如何表示。 4.我们是以统计学为基础分析模式识别问题，采用的是错误概率 评价分类器性能。如果不采用统计学，你是否能想到还有什么合理地分类 器性能评价指标来替代错误率 1.知觉的特性为选择性、整体性、理解性、恒常性。错觉是错误的知觉，是在特定条件下产生的对客观事物歪曲的知觉。认知是一个过程，需要大脑的参与.人的认知并不神秘，也符合一定的规律，也会产生错误 2.不是 3.辨别事物的最基本方法是计算 . 从不同事物所具有的不同属性为出发点认识事物. 一种是对事物的属性进行度量，属于定量的表示方法(向量表示法 )。另一种则是对事务所包含的成分进行分析，称为定性的描述(结构性描述方法)。 4.风险 第二次课堂作业 作为学生，你需要判断今天的课是否点名。结合该问题(或者其它你熟悉的识别问题，如”天气预报”)，说明: 先验概率、后验概率和类条件概率 按照最小错误率如何决策 按照最小风险如何决策 ωi为老师点名的事件,x为判断老师点名的概率 1.先验概率: 指根据以往经验和分析得到的该老师点名的概率,即为先验概率 P(ωi ) 后验概率: 在收到某个消息之后，接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。 在上过课之后,了解到的老师点名的概率为后验概率P(ωi|x) 类条件概率:在老师点名这个事件发生的条件下,学生判断老师点名的概率p(x| ωi ) 2. 如果P(ω1|X)>P(ω2|X)，则X归为ω1类别 如果P(ω1|X)≤P(ω2|X)，则X归为ω2类别 3.1)计算出后验概率 已知P(ωi)和P(X|ωi)，i=1,…，c，获得观测到的特征向量X 根据贝叶斯公式计算 j=1,…，x

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。

机器人视觉大作业

机器人视觉论文 论文题目：基于opencv的手势识别院系：信息科学与工程学院 专业：信号与信息处理 姓名：孙竟豪 学号：21160211123

摘要 文中介绍了一种易于实现的快速实时手势识别算法。研究借助计算机视觉库OpenCV和微软Visual Studio 2008 搭建开发平台，通过视频方式实时提取人的手势信息，进而经二值化、膨胀腐蚀、轮廓提取、区域分割等图像处理流程甄别出当前手势中张开的手指，识别手势特征，提取出人手所包含的特定信息，并最终将手势信息作为控制仪器设备的操作指令，控制相关设备仪器。 0、引言 随着现代科技的高速发展及生活方式的转变，人们越发追求生活、工作中的智能化，希望享有简便、高效、人性化的智能操作控制方式。而伴随计算机的微型化，人机交互需求越来越高，人机友好交互也日益成为研发的热点。目前，人们已不仅仅满足按键式的操作控制，其目光已转向利用人体动作、表情变化等更加方便、友好、直观地应用智能化交互控制体系方面。近年来，国内外科学家在手势识别领域有了突破性进展。1993 年B．Thamas等人最先提出借助数据手套或在人手粘贴特殊颜色的辅助标记来进行手势动作的识别，由此开启了人们对手势识别领域的探索。随后，手势识别研究成果和各种方式的识别方法也纷然出现。从基于方向直方图的手势识别到复杂背景手势目标的捕获与识别，再到基于立体视觉的自然手势识别，每次探索都是手势识别领域内的重大突破。 1 手势识别流程及关键技术 本文将介绍一种基于 OpenCV 的实时手势识别算法，该算法是在现有手势识别技术基础上通过解决手心追踪定位问题来实现手势识别的实时性和高效性。 基于 OpenCV 的手势识别流程如图 1 所示。首先通过视频流采集实时手势图像，而后进行包括图像增强、图像锐化在内的图像预处理，目的是提高图像清晰度并明晰轮廓边缘。根据肤色在 YCrCb 色彩空间中的自适应阈值对图像进行二值化处理，提取图像中所有的肤色以及类肤色像素点，而后经过膨胀、腐蚀、图像平滑处理后，祛除小块的类肤色区域干扰，得到若干块面积较大的肤色区域; 此时根据各个肤色区域的轮廓特征进行甄选，获取目标手势区域，而后根据目标区域的特征进行识别，确定当前手势，获取手势信息。

计算机视觉应用专题报告

二、技术应用场景及典型厂商分析 1.计算机视觉技术已应用于传统行业和前沿创新，安全/娱乐/营销成最抢先落地的商业化领域 计算机视觉技术已经步入应用早期阶段，不仅渗透到传统领域的升级过程中，还作为最重要的基础人工智能技术参与到前沿创新的研究中。 本报告将重点关注技术对传统行业的影响。其中，计算机对静态内容的识别应用主要体现在搜索变革和照片管理等基础服务层面，意在提升产品体验；伴随内容形式的变迁（文字→图片→视频），动态内容识别的需求愈加旺盛，安全、娱乐、营销成为最先落地的商业化领域。 Analysys易观认为，这三类领域均有一定的产业痛点，且均是视频内容产出的重地，数据体量巨大，适合利用深度学习的方式予以改进。与此同时，行业潜在的商业变现空间也是吸引创业者参与的重要原因。 另一方面，当前计算机视觉主要应用于二维信息的识别，研究者们还在积极探索计算机对三维空间的感知能力，以提高识别深度。

2.计算机视觉的应用从软硬件两个层面优化安防人员的作业效率和深度 安防是环境最为复杂的应用领域，通常的应用场景以识别犯罪嫌疑人、目标车辆（含套牌车/假牌车）以及真实环境中的异常为主。 传统安防产品主要功能在于录像收录，只能为安防人员在事后取证的环节提供可能的线索，且需要人工进行反复地逐帧排查，耗时耗力；智能安防则是将视频内容结构化处理，通过大数据分析平台进行智能识别搜索，大大简化了工作难度，提高工作效率。 除此之外，在硬件层面上，传统安防产品超过4-5米的监控内容通常无法达到图像识别的像素要求，并容易受复杂环境中光影变化和移动

遮挡的影响而产生信息丢失，因此计算机会出现大量的误报漏报，这些局限为治安工作造成了一定的阻碍。 安防技术厂商在此基础上进行了创新，以格灵深瞳为例，目前已将摄像头的有效识别距离稳定至70-80米，同时开创了三维计算机视觉的应用，通过整合各类传感器达到类人眼的效果，减弱了环境对信息采集的负面影响，提高复杂环境下的识别准确度。 Analysys易观认为，计算机视觉的应用从行业痛点出发，以软硬件的方式大大优化了安防人员的作业效率与参考深度，是顺应行业升级的利好。不过，在实际应用过程中，对公安、交警、金融等常见安防需求方而言，更强的视觉识别效果往往意味着更多基础成本（存储、带宽等）的投入，安防厂商的未来将不只以技术高低作为唯一衡量标准，产品的实用性能与性价比的平衡才是进行突围、实现量产的根本，因此市场除了有巨大的应用空间外，还会引发一定的底层创新。

人工神经网络大作业

X X X X大学 研究生考查课 作业 课程名称：智能控制理论与技术 研究生姓名：学号： 作业成绩： 任课教师(签名) 交作业日时间：2010年12月22日

人工神经网络(artificial neural network，简称ANN)是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能元件(即人工神经元)，按各种不同的联结方式组成的一个网络。模拟大脑的某些机制，实现某个方面的功能，可以用在模仿视觉、函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域，是近年来人工智能计算的一个重要学科分支。 人工神经网络用相互联结的计算单元网络来描述体系。输人与输出的关系由联结权重和计算单元来反映，每个计算单元综合加权输人，通过激活函数作用产生输出，主要的激活函数是Sigmoid函数。ANN有中间单元的多层前向和反馈网络。从一系列给定数据得到模型化结果是ANN的一个重要特点，而模型化是选择网络权重实现的，因此选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法就能得到包含学习训练样本范围的输人和输出的关系。如果用于学习训练的样本不能充分反映体系的特性，用ANN也不能很好描述与预测体系。显然，选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法是ANN的重要研究内容之一，而寻求应用合适的激活函数也是ANN研究发展的重要内容。由于人工神经网络具有很强的非线性多变量数据的能力，已经在多组分非线性标定与预报中展现出诱人的前景。人工神经网络在工程领域中的应用前景越来越宽广。 1人工神经网络基本理论[1] 1.1神经生物学基础 可以简略地认为生物神经系统是以神经元为信号处理单元,通过广泛的突触联系形成的信息处理集团,其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞即神经元(neu ron)。(1)神经元具有信号的输入、整合、输出三种主要功能作用行为。突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站,它构成各神经元之间广泛的联接。(3)大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物,其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1.2建模方法 神经元的数量早在胎儿时期就已固定,后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系,这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法:①神经生物学模型方法,即根据微观神经生物学知识的积累,把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚,在此基础上建立脑功能模型。②神经计算模型方法,即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性,然后再与真实对象作比较(仿真处理方法)。 1.3概念 人工神经网络用物理可实现系统来模仿人脑神经系统的结构和功能,是一门新兴的前沿交叉学科,其概念以T.Kohonen.Pr的论述最具代表性:人工神经网络就是由简单的处理单元(通常为适应性)组成的并行互联网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 1.4应用领域 人工神经网络在复杂类模式识别、运动控制、感知觉模拟方面有着不可替代的作用。概括地说人工神经网络主要应用于解决下述几类问题:模式信息处理和模式识别、最优化问题、信息的智能化处理、复杂控制、信号处理、数学逼近映射、感知觉模拟、概率密度函数估计、化学谱图分析、联想记忆及数据恢复等。 1.5理论局限性 (1)受限于脑科学的已有研究成果由于生理试验的困难性,目前对于人脑思维与记忆机制的认识尚很肤浅,对脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制还没有太多的认识。 (2)尚未建立起完整成熟的理论体系目前已提出的众多人工神经网络模型,归纳起来一般都是一个由节点及其互连构成的有向拓扑网,节点间互连强度构成的矩阵可通过某种学

人工神经网络大作业

X X X X 大学 研究生考查课 作业 课程名称：智能控制理论与技术 研究生姓名：学号： 作业成绩： 任课教师(签名) 交作业日时间：2010 年12 月22 日

人工神经网络(artificial neural network，简称ANN)是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能元件(即人工神经元)，按各种不同的联结方式组成的一个网络。模拟大脑的某些机制，实现某个方面的功能，可以用在模仿视觉、函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域，是近年来人工智能计算的一个重要学科分支。 人工神经网络用相互联结的计算单元网络来描述体系。输人与输出的关系由联结权重和计算单元来反映，每个计算单元综合加权输人，通过激活函数作用产生输出，主要的激活函数是Sigmoid函数。ANN有中间单元的多层前向和反馈网络。从一系列给定数据得到模型化结果是ANN的一个重要特点，而模型化是选择网络权重实现的，因此选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法就能得到包含学习训练样本范围的输人和输出的关系。如果用于学习训练的样本不能充分反映体系的特性，用ANN也不能很好描述与预测体系。显然，选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法是ANN的重要研究内容之一，而寻求应用合适的激活函数也是ANN研究发展的重要内容。由于人工神经网络具有很强的非线性多变量数据的能力，已经在多组分非线性标定与预报中展现出诱人的前景。人工神经网络在工程领域中的应用前景越来越宽广。 1人工神经网络基本理论[1] 1. 1神经生物学基础 可以简略地认为生物神经系统是以神经元为信号处理单元, 通过广泛的突触联系形成的信息处理集团, 其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞即神经元(neu ron)。(1) 神经元具有信号的输入、整合、输出三种主要功能作用行为。突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站, 它构成各神经元之间广泛的联接。(3) 大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物, 其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1. 2建模方法 神经元的数量早在胎儿时期就已固定,后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系, 这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法: ①神经生物学模型方法, 即根据微观神经生物学知识的积累, 把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚, 在此基础上建立脑功能模型。②神经计算模型方法, 即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性, 然后再与真实对象作比较(仿真处理方法)。 1. 3概念 人工神经网络用物理可实现系统来模仿人脑神经系统的结构和功能, 是一门新兴的前沿交叉学科, 其概念以T.Kohonen. Pr 的论述最具代表性: 人工神经网络就是由简单的处理单元(通常为适应性) 组成的并行互联网络, 它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 1. 4应用领域 人工神经网络在复杂类模式识别、运动控制、感知觉模拟方面有着不可替代的作用。概括地说人工神经网络主要应用于解决下述几类问题: 模式信息处理和模式识别、最优化问题、信息的智能化处理、复杂控制、信号处理、数学逼近映射、感知觉模拟、概率密度函数估计、化学谱图分析、联想记忆及数据恢复等。 1. 5理论局限性 (1) 受限于脑科学的已有研究成果由于生理试验的困难性, 目前对于人脑思维与记忆机制的认识尚很肤浅, 对脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制还没有太多的认识。 (2) 尚未建立起完整成熟的理论体系目前已提出的众多人工神经网络模型,归纳起来一般都是一个由节点及其互连构成的有向拓扑网, 节点间互连强度构成的矩阵可通过某种学

北邮模式识别课堂作业答案(参考)

第一次课堂作业 ? 1.人在识别事物时是否可以避免错识？ ? 2.如果错识不可避免，那么你是否怀疑你所看到的、听到的、嗅到的到底 是真是的，还是虚假的？ ? 3.如果不是，那么你依靠的是什么呢？用学术语言该如何表示。 ? 4.我们是以统计学为基础分析模式识别问题，采用的是错误概率评价分类 器性能。如果不采用统计学，你是否能想到还有什么合理地分类器性能评价指标来替代错误率？ 1.知觉的特性为选择性、整体性、理解性、恒常性。错觉是错误的知觉，是在特定条件下产生的对客观事物歪曲的知觉。认知是一个过程，需要大脑的参与.人的认知并不神秘，也符合一定的规律，也会产生错误 2.不是 3.辨别事物的最基本方法是计算.从不同事物所具有的不同属性为出发点认识事物.一种是对事物的属性进行度量，属于定量的表示方法(向量表示法)。另一种则是对事务所包含的成分进行分析，称为定性的描述(结构性描述方法)。 4.风险 第二次课堂作业 ?作为学生，你需要判断今天的课是否点名。结合该问题(或者其它你熟悉的识别问题， 如”天气预报”)，说明: ?先验概率、后验概率和类条件概率？ ?按照最小错误率如何决策？ ?按照最小风险如何决策？ ωi为老师点名的事件,x为判断老师点名的概率 1.先验概率:指根据以往经验和分析得到的该老师点名的概率,即为先验概率P(ωi ) 后验概率:在收到某个消息之后，接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。 在上过课之后,了解到的老师点名的概率为后验概率P(ωi|x) 类条件概率:在老师点名这个事件发生的条件下,学生判断老师点名的概率p(x| ωi ) 2. 如果P(ω1|X)>P(ω2|X)，则X归为ω1类别 如果P(ω1|X)≤P(ω2|X)，则X归为ω2类别 3.1)计算出后验概率 已知P(ωi)和P(X|ωi)，i=1,…，c，获得观测到的特征向量X 根据贝叶斯公式计算 j=1,…，x 2)计算条件风险

锐目AMS人脸识别精准广告及大数据分析系统方案

AMS人脸识别精准广告及大数据分析 解决方案 锐目科技

目录第1章连锁商超行业现状3第2章系统核心价值4 第3章系统优势5 第4章系统功能8 第5章系统涉及11

第1章连锁商超行业现状 目前，我国的零售行业发展呈现出规模大型化、组织集团化、经营多元化和向新业态延伸的特点。从市场形势看，大型百货商场表现为如下现状： 1.1连锁商超行业销售额增长速度放缓 近年来，由于网络B2C（Business To Customer，商业机构对消费者的电子商务模式，以京东商城为代表），C2C(Customer To Customer，个人向个人销售的经营模式，以Taobao为代表)等销售模式的出现，传统的零售业面临新的挑战。同时，目前经济呈现的高通货膨胀事态抑制了消费意愿；国家对零售业监管不断加强，类似限制购物卡发售，清理整顿大型零售企业向供应商违规收费等政策不断出台。以上因素造成了零售业发展趋于放缓。 1.2运营成本增加 在销售额增速放缓的同时，企业运行成本却在不断攀升。2016年连锁零售企业人工费用上涨26%，租金成本上升10%，员工工资都占到成本的40%以上。 1.3同质化程度高、顾客忠诚度差 目前，国内百货店普遍采取联营方式，导致千店一面、同质化程度高、顾客忠诚度差等问题明显。百货店未来要想形成差异化经营，寻找更大的利润空间，培养更多忠诚顾客，自营是发展的必然趋势。眼下，国内一些百货企业已经开始扩大了自营比例，但联营转自营还需要一个比较漫长的过程。 1.4同业过度扩张竞争 从近年的发展情况看，多数城市的百货零售企业建设速度远远超过了居民实际购买力增长水平。为了扩大销售、提高市场份额，各商家把利润降到最低限度。大量对利润率预期较低的商超使行业的收益水平进一步恶化。

计算机辅助几何设计大作业

Bezier曲线和B样条曲线的研究 高晶英 （内蒙古民族大学数学学院，内蒙古通辽028000） 摘要：本文简单的介绍了计算机辅助几何设计的历史背景以及计算机辅助几何中的Bezier 曲线和B样条曲线的概念. 关键词：计算机辅助几何设计；Bezier曲线；B样条曲线 THE RESEARCH OF BEZIER CURVE AND B-SPLINE CURVE Gao Jingying (Inner Mongolia University for the Nationalities College of Mathematics, Inner Mongolia Tongliao 028000 ) Abstract: This paper briefly describes the historic background of computer-aided geometric design and concept of Bezier curve and B-spine curve. Key words: Computer-aided geometric design; Bezier curve; B-spine curve 1 引言 计算机辅助几何设计（CAGD）主要研究以复杂方式自由变化的曲线曲面，即所谓的自由型曲线曲面，其中参数曲线曲面造型与形状调整是CAGD的一个重要内容。它起源于汽车制造、飞机、船舶的数学放样和外形设计，随着计算机的出现二产生并迅速发展起来的一门独立的新兴交叉学科。它与近代数学的许多分支学科，如应用数值分析、逼近论、微分几何、应用计算方法、代数几何学、高等代数、拓扑学、微分方程与偏微分方程、分形学、小波分析等，并与一些应用性较强的现代科技知识相互渗透，如计算几何、实体造型、图形图像学、数据结构、计算机程序语言、机械设计和加工制造等学科，是计算机辅助设计、计算机辅助制造等应用系统设计开发的理论基础。CAGD主要解决在计算机图像系统的环境下对几何外形信息的计算机表示、逼近以及用计算机控制、分析有关形状信息等问题。随着计算机技术的飞速发展，计算机辅助几何设计在近三十年来也得到了飞速发展。其研究工作开始于二十世纪六十年代，在几代学者的共同努力下，曲线曲面的表示和造型已形成了较为完备的几何理论体系。CAGD的造型方法和相关的理论已广泛地应用于其他技术领域，如游戏动画制作、计算机视觉、工业造型、建筑设计等。 曲线曲面造型理论是CAGD和CG（Computer Graphics：计算机图形）的重要的内容之一，即研究用计算机来表示、分析、显示和设计关于曲线曲面的相关问题自上世纪六十年代由Coon、Bezier等大师奠定其理论基础以来，已经取得了长足的发展。 工业产品的外形一般可分为两大类：一类是如平面、圆、圆锥面、柱面、球面、等解析曲面组成的外形，许多的机械零件都是归属于这一类，通过利用画法几何和机械制图就可以清楚地表示、传递它内存的形状信息。第二类通常是不能借助初等解析式来表示的曲面构成，而是以较为复杂的方式自由变化的曲线曲面，也就是通常意义下的自由形状的曲线、曲面构成，例如轮船、汽车、飞机等零部件外形。CAGD的主要研究对性是自由形状的曲线、曲面，CAGD的首要任务是建立曲线或曲面的数学模型，即利用直观有效的曲线曲面造型设计技术来对曲线曲面进行恰当的表示、清晰的显示和快速的处理。自由曲线曲面通常用参数方程来表示，相应的曲线或曲面被称为参数曲线或参数曲面。 2 Bezier曲线的研究 Bezier曲线是以“逼近”为基础, 先勾画折线多边形、然后用光滑的参数曲线去逼近这

简单好上手的图像分类教程!

简单好上手的图像分类教程！ 今天，Google AI再次放出大招，推出一个专注于机器学习实践的“交互式课程”，第一门是图像分类机器学习实践，已有超过10000名谷歌员工使用这个教程构建了自己的图像分类器。内容简明易上手，不妨来试。 几个月前，Google AI教育项目放出大福利，将内部机器学习速成课程（MLCC）免费开放给所有人，以帮助更多开发人员学习和使用机器学习。 今天，Google AI再次放出大招，推出一个专注于机器学习实践的“交互式课程”。公开的第一门课程是谷歌AI团队与图像模型方面的专家合作开发的图像分类机器学习实践。 这个动手实践课程包含视频、文档和交互式编程练习，分步讲解谷歌最先进的图像分类模型是如何开发出来的。这一图像分类模型已经在Google相册的搜索功能中应用。迄今为止，已经有超过10000名谷歌员工使用这个实践指南来训练自己的图像分类器，识别照片上的猫和狗。 在这个交互式课程中，首先，你将了解图像分类是如何工作的，学习卷积神经网络的构建模块。然后，你将从头开始构建一个CNN，了解如何防止过拟合，并利用预训练的模型进行特征提取和微调。 机器学习实践：图像分类 学习本课程，你将了解谷歌state-of-the-art的图像分类模型是如何开发出来的，该模型被用于在Google Photos中进行搜索。这是一个关于卷积神经网络（CNN）的速成课程，在学习过程中，你将自己构建一个图像分类器来区分猫的照片和狗的照片。 预计完成时间：90~120 分钟 先修要求 已学完谷歌机器学习速成课程，或有机器学习基本原理相关的经验。 精通编程基础知识，并有一些Python编程的经验 在2013年5月，谷歌发布了对个人照片进行搜索的功能，用户能够根据照片中的对象在

计算机视觉第二次作业实验报告

大学计算机视觉实验报告 摄像机标定 ：振强 学号：451 时间：2016.11.23

一、实验目的 学习使用OpenCV并利用OpenCV进行摄像机标定，编程实现，给出实验结果和分析。 二、实验原理 2.1摄像机标定的作用 在计算机视觉应用问题中，有时需要利用二位图像还原三维空间中的物体，从二维图像信息出发计算三维空间物体的几何信息的过程中，三维空间中某点的位置与二维图像中对应点之间的相互关系是由摄像机的几何模型决定的，这些几何模型的参数就是摄像机参数，而这些参数通常是未知的，摄像机标定实验的作用就是通过计算确定摄像机的几何、光学参数，摄像机相对于世界坐标系的方位。 2.2摄像机标定的基本原理 2.2.1摄像机成像模型 摄像机成像模型是摄像机标定的基础，确定了成像模型才能确定摄像机外参数的个数和求解的方法。计算机视觉研究中，三维空间中的物体到像平面的投影关系即为成像模型，理想的投影成像模型是光学中的中心投影，也称为针孔模型。实际摄像系统由透镜和透镜组组成，可以由针孔模型近似模拟摄像机成像模型。 图2.1 针孔成像 2.2.2坐标变换 在实际摄像机的使用过程中，为方便计算人们常常设置多个坐标系，因此空间点的成像过程必然涉及到许多坐标系之间的相互转化，下面主要阐述几个重要坐标系之间的转换关系。

2.2.2.1世界坐标系--摄像机坐标系 图2.2 世界坐标系与摄像机坐标系空间关系 世界坐标系与摄像机坐标系之间的转换关系为： ????? ? ????????????=???? ????????111w w w T c c c Z Y X O T R Z Y X R 和T 分别是从世界坐标系到摄像机坐标系的旋转变换和平移变换系数，反映的是世界坐标系和摄像机坐标系之间的关系，因此称为外参数。 2.2.2.2物理坐标系--像素坐标系 图2.3 像素坐标系

智能分析动态人脸识别系统专业技术需求书

智能分析(动态人脸识别）系统技术需求书一、概述 动态人脸识别智能分析系统是以数字化、网络化视频监控为基础,是一种更高端的视频监控应用。视频智能分析(动态人脸识别)系统能够自动识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况,并能够及时发出警报和提供有用信息,从而能够更加有效的协助管理人员处理危机,并最大限度的降低误报和漏报现象。视频智能分析（动态人脸识别）系统是视频监控技术发展的方向,是未来视频监控的趋势。 随着人脸识别技术的进一步发展，将人脸识别技术与数字监控系统的进一步融合,同时人脸识别与监控技术的结合在安防领域中得到了重用。一方面在人脸识别技术已经找很多的行业领域上已经实践的证明,这项技术为安防管理业务创新提供了很大的技术支持,也为日常安保管理效率有了很大的提高和成本的节省。以《全国监狱信息化建设规划》提出的“科技兴监”的思想为指导,随着人像技术不断的创新和发展,成熟的人像识别技术完全可以结合现在监狱管理业务,特别针对监狱人员进出管理业务，现在成熟的人像识别技术能在当中发挥巨大的作用，为监狱的相关管理做出更多有效可行的创新和改变，可以对行业内的原有业务管理流程进行优化和简化，同时也提高相关业务管理效率和质量。 二、总体要求 1.功能需求 ★本次项目建设的人脸识别智能分析系统需要无缝接入监狱视频监控平台、监狱综合安防管理平台以及省局综合安防管理平台。本次投标费用包括完成本次建设的新系统与原平台及系统的对接开发工作,中标方不得再向建设方申请开发费用(投

标时提供纸质承诺)。 1.1罪犯人脸识别布控需求 在监狱B门内警戒区域,精确捕捉在布控区域内出现人员的面部特征及场所内场景，对所有出现在布控区域内的人员实施“近”距离监控。自动抓拍出现在布控区域内人员的人脸图象,将所有的在押人员设置成布控对象，并与布控库中的对象实时比对,一旦在押人员到达该布控区域，系统会自动识别并报警。 １.２ AB门车辆识别需求 当前监狱系统AB门车辆识别采用人工检测方式,通过人工对比车牌号、车辆型号、车辆驾驶员进行管理，管理人员工作量大,容易出错,需要一套自动识别系统来减轻管理人员的工作量。 项目计划采用视频智能分析（动态人脸识别)系统,针对监狱构建了高度可靠的AB门通道出入车辆及人员身份识别，通过动态人脸识别技术对关押犯人实时监控管理等，构建一套集动态人脸识别与分析应用于一体、统一数据标准和接口规范的监狱人脸识别应用系统。提供人脸动态识别、视频监控智能分析、监测设备运行、基于大数据技术构建一个服务管理系统，实现视频图像资源的融合汇聚、集中管控、交互整合，为构建监狱系统的“智慧大脑“奠定基础。 2．兼容性需求 ★建设的设备,必须具有开放性，中标方须承诺项目所涉及的软硬件需要全部免费提供开放接口及底层SDＫ开发包接口完全免费开放,可提供给第三方进行系统集成开发（投标时提供纸质承诺）。 ３.建设要求 1、设备选型时各系统应整体考虑各子系统之间的接口问题，特别是所提供设备

《计算机图形学基础》第一次作业参考答案

《计算机图形学基础》第一次作业参考答案 一、名词解释 1、计算机图形学：是使用计算机通过算法和程序在显示设备上构造出图形来，是真实物体或虚构物体的图形综合技术。 2、图像处理：是景物或图象的分析技术，它所研究的是计算机图形学的逆过程。包括图象增强、模式识别、景物分析、计算机视觉等，并研究如何从图象中提取二维或三维物体的模型。 3、逐点比较法：这是绘图仪经常采用的一种方法，就是在绘图过程中，绘图笔每画一笔，就与规定图形进行比较，然后决定下一步的走向，用步步逼近的方法画出规定的图形。 4、造型技术：要在计算机中构造三维物体的一幅图像，首先必须在计算机中构造出该物体的模型，这一模型是由一批几何数据及数据之间的拓朴关系来表示，这就是造型技术。 二、简答 1、计算机图形系统的组成包括哪些？ 答：计算机图形系统由硬件和软件两部分组成，硬件包括：主计算机、图形显示器以及I/O交互工具和存储设备；软件包括操作系统、高级语言、图形软件和应用软件。 现代计算机图形系统与一般计算机系统最主要的差别是具有图形的输入、输出设备以及必要的交互工具，在速度和存储容量上具有较高的要求。另外，人也是这个系统的组成部分。 2、简述图形软件的组成。 答：图形软件系统应该具有良好的结构，要有合理的层次结构的模块结构，以便于设计、维护和调试。 1、零级图形软件：是最底层的软件，主要解决图形设备与主机的通讯、接口等问题，又称设备驱动程序，是一些最基本的输入、输出子程序，要求程序质量高，它是面向系统的，而不是面向用户的。 2、一级图形软件：又称基本子程序，包括生成基本图形元素，对设备进行管理的各程序模块，既面向系统又面向用户。 3、二级图形软件：也称功能子程序，是在一级图形软件基础上编制的，其主要任务是建立图形数据结构，定义、修改和输出图形；以及建立各图形设备之间的联系，要具有较强的交互功能，它是面向用户的。（以上三级通常称为支撑软件） 4、三级图形软件：是为解决某种应用问题的图形软件，是整个应用软件的一部分，通常由用户编写或与设计者一起编写。 三、算法实现 写出Bresenham方法生成直线的C语言算法。 答案： int bres_line(int x1,int y1,int x2,int y2,int color) { int oldcolor,itag; int dx,dy,tx,ty,inc1,inc2,d,curx,cury; oldcolor=setcolor(color);

人工智能大作业

人工智能大作业 人工智能课程 考查论文 学号 姓名 系别 年级 专业 人工智能大作业 (1)什么是人工智能, 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速

的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。 (2)简述人工智能的研究内容与研究目标、人工智能的研究途径和 方法、人工智能的研究领域。 A. 人工智能的研究内容: 1、搜索与求解: 为了达到某一目标而多次地进行某种操作、运算、推理或计算的过程。事实上，搜索是人在求解问题时而不知现成解法的情况下所采用的一种普遍方法。许多问题(包括智力问题和实际工程问题)的求解都可以描述为或归结为对某种图或空间的搜索问题。搜索技术就成为人工智能最基本的研究内容 2、学习与发现: 学习与发现是指机器的知识学习和规律发现。事实上，经验积累能力、规律发现能力和知识学习能力都是智能的表现 3、知识与推理: 知识就是力量，知识就是智能，发现客观规律，运用知识解决问题都是有智能的表现，而且是最为基本的一种表现。发现规律和运用知识本身还需要知识，因此知识是智能的基础和源泉。研究面向机器的知识表示形式和基于各种表示的机器推理技术:知识表示要求便于计算机的接受、存储、处理和运用，机器的推理方式与知识的表示又息息相关 4、发明与创造:

智能分析报告动态人脸识别系统技术需求书

智能分析(动态人脸识别)系统技术需求书一、概述 动态人脸识别智能分析系统是以数字化、网络化视频监控为基础，是一种更高端的视频监控应用。视频智能分析（动态人脸识别）系统能够自动识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够及时发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助管理人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。视频智能分析（动态人脸识别）系统是视频监控技术发展的方向，是未来视频监控的趋势。 随着人脸识别技术的进一步发展，将人脸识别技术与数字监控系统的进一步融合，同时人脸识别与监控技术的结合在安防领域中得到了重用。一方面在人脸识别技术已经找很多的行业领域上已经实践的证明，这项技术为安防管理业务创新提供了很大的技术支持，也为日常安保管理效率有了很大的提高和成本的节省。以《全国监狱信息化建设规划》提出的“科技兴监”的思想为指导，随着人像技术不断的创新和发展，成熟的人像识别技术完全可以结合现在监狱管理业务，特别针对监狱人员进出管理业务，现在成熟的人像识别技术能在当中发挥巨大的作用，为监狱的相关管理做出更多有效可行的创新和改变，可以对行业内的原有业务管理流程进行优化和简化，同时也提高相关业务管理效率和质量。 二、总体要求 1.功能需求 ★本次项目建设的人脸识别智能分析系统需要无缝接入监狱视频监控平台、监狱综合安防管理平台以及省局综合安防管理平台。本次投标费用包括完成本次建设

的新系统与原平台及系统的对接开发工作，中标方不得再向建设方申请开发费用（投标时提供纸质承诺）。 1.1罪犯人脸识别布控需求 在监狱B门内警戒区域，精确捕捉在布控区域内出现人员的面部特征及场所内场景，对所有出现在布控区域内的人员实施“近”距离监控。自动抓拍出现在布控区域内人员的人脸图象，将所有的在押人员设置成布控对象，并与布控库中的对象实时比对，一旦在押人员到达该布控区域，系统会自动识别并报警。 1.2 AB门车辆识别需求 当前监狱系统AB门车辆识别采用人工检测方式，通过人工对比车牌号、车辆型号、车辆驾驶员进行管理，管理人员工作量大，容易出错，需要一套自动识别系统来减轻管理人员的工作量。 项目计划采用视频智能分析（动态人脸识别）系统，针对监狱构建了高度可靠的AB门通道出入车辆及人员身份识别，通过动态人脸识别技术对关押犯人实时监控管理等，构建一套集动态人脸识别与分析应用于一体、统一数据标准和接口规范的监狱人脸识别应用系统。提供人脸动态识别、视频监控智能分析、监测设备运行、基于大数据技术构建一个服务管理系统，实现视频图像资源的融合汇聚、集中管控、交互整合，为构建监狱系统的“智慧大脑“奠定基础。 2.兼容性需求 ★建设的设备，必须具有开放性，中标方须承诺项目所涉及的软硬件需要全部免费提供开放接口及底层SDK开发包接口完全免费开放，可提供给第三方进行系统集成开发（投标时提供纸质承诺）。