深度学习项目实战视频课程-人脸检测

人脸检测项目实战

目的：检测到人脸框

(1)：数据

数据获取：

1.Benchmark是一个行业的基准（数据库，论文，源码，

结果）。

2.优秀论文，通常实验阶段都会介绍它所使用的数据集，

公开数据集可以下载。申请数据集的时候，最好使用学校的邮箱。

3.论坛或者交流社区，比如thinkface

4.数据的规模越大越好今天的数据量4W多

二分类数据，第一类人脸，第二类非人脸

人脸数据：路径/xxx.jpg 60,80,280,320

非人脸数据：只要不是人脸都是可以的

对于正样本：裁剪的操作，根据标注的坐标把人脸裁剪出来。可以opencv这个工具，来完成制作人脸数据。要检查一下，看一看数据有没有问题。

对于负样本：

进行一个随机的裁剪，IOU这个比例（重叠的比例）在原始的数据当中，IOU<0.3认为是一个负样本，最好是拿没有人脸数据的当作负样本。

制作LMDB数据源（其实它就是caffe支持的非常常用的分类的数据源）

写两个txt文档文件

Train.txt

0/xxx.jpg 0

1/xxx.jpg 1

Val.txt

xxx.jpg 0

xxx.jpg 1

制作LMDB数据源，用caffe提供的脚本文件

前几行改成自己的安装目录

要进行一个resize操作，比如ALEXNET或者VGG通常都是给它resize 227*227.

Sh LMDB脚本文件。文件是很大的

(2)训练ALEXNET网络

把最后一层全连接改成你要分类的类别个数（人脸检测来说就是2）

Solver文件

Test_iter:咱们一次测试，要测试多少个batch

最好让test_iter*batch_size = 测试集中样本总个数

Base_lr 基础的学习率，太重要了，不能太大

网络训练的速度跟什么最相关？

1.网络的模型大小，网络越大速度越慢。

2.数据输入的大小，227*227 和32*32的，可能要慢几百

倍。输入越大，网络越慢。

人脸代码：

多尺度的人脸检测

（1）model转换成全卷积

（2）多个scale

（3）前向传播，得到特征图，概率值矩阵

（4）反变换，映射到原图上的坐标值

（5）NMS非极大值抑制

问题：速度太慢了，因为咱们做了多个scale，每个scale都要进行一次前向传播。

解决：采取级联的网络，再加上矫正网络。

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。

基于深度学习的视频人脸识别方法

硕士学位论文 基于深度学习的视频人脸识别方法 THE VIDEO FACE RECOGNITION METHOD BASED ON THE DEEP LEARNING 由清圳 哈尔滨工业大学 2012年12月

国内图书分类号：TP391.9 学校代码：10213国际图书分类号：621.3 密级：公开 硕士学位论文 基于深度学习的视频人脸识别方法 硕士研究生：由清圳 导师：丁宇新副教授 申请学位：工程硕士 学科、专业：计算机技术 所在单位：深圳研究生院 答辩日期：2012年12月 授予学位单位：哈尔滨工业大学

Classified Index: TP391.9 U.D.C: 621.3 Thesis for the Master Degree of Engineering THE VIDEO FACE RECOGNITION METHOD BASED ON THE DEEP LEARNING Candidate：Qingzhen You Supervisor：Associate Prof. Yuxin Ding Academic Degree Applied for：Master of Engineering Speciality：Computer Technology Affiliation：Shenzhen Graduate School Date of Defence：December , 2012 Degree-Conferring-Institution：Harbin Institute of Technology

摘要 本文的视频人脸检测识别方法的基本设计思想是，在给出一段视频文件以及这个视频文件的字幕和剧本之后，可以自动的对视频中的人物进行检测和识别，不需要任何的训练样本。视频人脸检测识别方法主要由四个部分组成：字幕剧本融合部分，人脸检测部分，样本集自动生成部分和基于深度学习的人脸识别部分。本文将深度学习算法引入到了视频人脸识别中来，有两方面的重要意义，一方面，视频人脸的识别要求算法具备一定的抗干扰能力，并且能够保证一定的实时性，本文的实验与分析表明，深度学习算法具备这方面的要求；另一方面，从深度学习算法特性的角度来说，深度学习算法最大的缺点就是构造深度模型需要大量的样本，这很大程度上限制了深度学习算法的应用，然而本文所设计的基于视频的人脸检测模块可以轻松的产生数万、数十万的样本，从而满足了深度学习算法的大样本集要求。 基于深度学习模型的人脸识别部分是整个系统的重点，这一部分主要有两方面的意义：一，经历了视频人脸的检测部分之后，虽然视频人脸集合中人脸的纯度有了很大的提升，但是依然会存在一些杂质，因此必须通过识别模块来进一步的过滤掉人脸集合中的杂质；二，通过视频所得到的帧文件中，经常会出现多张人脸同时出现的情况，在这种情况下，视频人脸的检测部分是无法将说话者与人脸进行对应的，必须通过识别模块才能区分出一个帧中的多个人脸。 基于深度学习模型的人脸识别部分主要包含三个模块：数据预处理模块、深度学习模块和识别模块。数据预处理模块主要由数据整合和构造数据立方体两个部分组成。深度学习模块通过两个具体过程来实现：RBM调节和深度模型的反馈微调。RBM的调节过程是自下而上的各个层间的调节过程，以这种方式来初始化整个深度模型的系统权值，而深度模型的反馈微调，首先进行自下而上的识别模型转换，然后再进行自上而下的生成模型转换，最后通过不同层次之间的不断调节，使生成模型可以重构出具有较低误差的原样本，这样就得到了此样本的本质特征，即深度模型的最高抽象表示形式。经过深度学习模型的处理，可以得到降维之后的样本特征，在此基础上运用识别模块，本文中所采用的识别方法是人工神经网络的识别方法。 关键词：人脸检测；肤色模型；深度学习；识别模型；生成模型；人工神经网络

(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

基于神经网络的人脸检测方法

基于神经网络的人脸检测方法 摘要:自动人脸检测应用十分广泛，如安全访问控制，基于模型的视频编码或基于内容的视频索引，所以它正在成为一个非常重要的研究课题。在本文中，我们在假设不考虑内容，场景的照明条件，大小，方向和外观的前提下，提出了一种检测复杂图像和精确本地半正面人脸的方法。这就是卷积神经网络结构，这种方法不像其他系统，其他系统需要一个手工检测的阶段或特征分类阶段。卷积神经网络结构是从一个大的训练集中自动合成自己的一套特征提取方法，所以它可以直接从未预处理的照片中提取变化的人脸模型，而且可以在神经元模型中利用感受区域，共享权数和空间采样对人脸进行一定程度的旋转，缩放和变形。我们将会对我们的结构，研究策略和检测过程进行详细的描述。最后我们将证明在环境和人脸变化的情况下这种方法相当稳健，具有精确检测的能力。 1简介 因为其广泛的应用范围，人脸检测正在成为一个非常重要的的研究课题。比如在安全访问控制，基于模型的视频编码，基于内容的视频索引等方面。相对于人脸检测，脸部识别和表情分析算法已经得到学术方面的足够关注。近年来，在光线，面部表情和姿势微小变化的情况下，对人脸的识别已经取得相当大的进展。在[1]中你会发现一个现象。就是大多数的人脸识别和表情分析算法是在特定条件下得到的，要么是在同一背景下要么是出现过的图像要么直接是“人脸照片”，在这种情况下，人脸识别相对比较容易。然而，多数情况人脸检测是在复杂的场景下，这并不简单。由于面部表情，表现力和方位的改变面部模型也会呈现巨大的变化。 最近一些检测非人脸照片的技术已经得到了提高。这些方法可大致分为三大类：本地的面部特征检测，模板匹配和图像不变性。第一种方法，低层次的计算机视觉算法[3，7，13]用于检测的面部特征，如眼睛，嘴巴，鼻子，下巴和其他特征部位。第二种方法，几个相关模板用来进一步检测本地特征。这些人脸特征将被作为硬性模板（基于eigenspaces [8])或（模板 [12, 5]）。这些方法有很大的缺点，就是即使是很小的约束全局条件被改变也会对人脸模型和提取特征造成强烈的影响，比如噪声，表情的变化和焦点的改变等。最后一种方法，即使在不同的成像条件下图像不变方案也假定图像存在一定空间关系，比如亮度分布，相似点，人脸模型[10]的唯一性。在场景不受限制的情况下，这些算法都不是很健壮。 肤色信息的使用是制约搜索空间的一个重要线索。在[4]中，Garcia and Tziritas提出一个快速检测到人脸的方法，即皮肤颜色过滤和概率分布方法，而所用到的统计数据是从小波包中分解提取得到的。在[5]中，Garcia 将可变的脸部模板进行扩展，从而使这种方法可以精确的定位面部特征。 对于一般灰度图像，不需要遵守人为设定的规则，事实证明，类似于[11，9]中提到的基于神经网络的方法，效果最好。在本文中，我们提出一种新的检测方法，这种方法是基于神经网络的检测方法，这种方法可以对复杂的照片即使是半正面的人脸进行准确的检测。不需要考虑场景的照明条件，人脸大小，方向和人的外貌特征等因素。

【CN109961021A】一种深度图像中人脸检测方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910164890.2 (22)申请日 2019.03.05 (71)申请人 北京超维度计算科技有限公司 地址 100142 北京市海淀区西四环北路160 号9层一区907 (72)发明人 马宁　徐杰　张颢　向志宏　 杨延辉　 (74)专利代理机构 北京亿腾知识产权代理事务 所(普通合伙) 11309 代理人 陈霁 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2006.01) (54)发明名称一种深度图像中人脸检测方法(57)摘要本发明涉及一种深度图像中人脸检测方法，包括以下步骤：找出深度图像中所有有效深度值的局部最小值点；计算局部最小值点的曲率，去除曲率超出范围的点；如果此时还有剩余的局部最小值点，则在纵向剖线上用深度阈值切割出人脸廓线，去除纵向人脸廓线长度不符合真实人脸尺寸的局部极小值点；如果还有剩余的局部最小值点，则计算鼻子的深度值和纵向剖线上鼻子廓线占人脸廓线长度的比值，排除鼻子的深度值或比值超出一定范围的局部最小值点；如果还有剩余的局部最小值点，则通过深度阈值切割出可能存在的人脸，并排除切割区域尺寸小于实际人脸尺寸的局部最小值点；如果此时还有剩余的局部最小值点，则认为图像中有人脸，否则认为图像 中没有人脸。权利要求书2页 说明书3页 附图1页CN 109961021 A 2019.07.02 C N 109961021 A

权　利　要　求　书1/2页CN 109961021 A 1.一种深度图像中人脸检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 找出深度图像中所有有效深度值的局部最小值点； 计算局部最小值点的曲率，去除曲率超出范围的点； 如果此时没有剩余的局部最小值点，则可以判断这一张深度图像中没有人脸；如果还有剩余的局部最小值点，则在纵向剖线上用深度阈值切割出可能的人脸廓线，去除纵向人脸廓线长度不符合真实人脸尺寸的局部极小值点； 如果此时没有剩余的局部最小值点，则可以判断这一张深度图像中没有人脸；如果还有剩余的局部最小值点，则计算鼻子的深度值和纵向剖线上鼻子廓线占人脸廓线长度的比值，排除鼻子的深度值或比值超出一定范围的局部最小值点； 如果此时没有剩余的局部最小值点，则可以判断这一张深度图像中没有人脸；如果还有剩余的局部最小值点，则通过深度阈值切割出可能存在的人脸区域，并排除切割区域尺寸小于实际人脸尺寸的局部最小值点； 如果此时还有剩余的局部最小值点，则认为图像中有人脸，输出图像中所有的人脸区域位置，否则认为图像中没有人脸。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述找出深度图像中所有有效深度值的局部最小值点步骤，包括： 对深度相机输出的深度图像，找出深度图像中所有在局部窗口中有效深度值最小的像素点的位置，如果邻接的多个像素都为局部最小值点，则只取这几个邻接像素的中心位置为局部最小值位置。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算局部最小值点的曲率，去除曲率超出范围的点步骤，包括： 对得到的每个局部极小值点，在一定邻域范围内计算有效深度值梯度幅度的平均值，此梯度幅度平均值反映了物体表面的曲率，通过人鼻尖表面曲率的范围，可以排除一些不是鼻尖的局部最小值点。 4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在纵向剖线上用深度阈值切割出可能的人脸廓线，去除纵向人脸廓线长度不符合真实人脸尺寸的局部极小值点步骤，包括：对于剩余的每个局部最小值点，找出深度图像中该位置的纵向廓线，由局部最小值点的深度和位置信息可以估计出该距离下真实人脸在纵向廓线上的最大范围，该范围作为人脸可能存在的范围，在该范围内，用该局部最小值点的深度值加上一个深度差值，作为深度切割的阈值，用该阈值切割出可能存在的人脸纵向廓线，并计算可能的人脸廓线的长度，由局部最小值点的深度可以估计出该距离下真实人脸廓线的长度，通过对比可以去除一些纵向剖线不符合真实人脸尺寸的局部最小值点。 5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算纵向剖线上鼻子廓线占人脸廓线长度的比值，排除比值超出一定范围的局部最小值点步骤，包括： 根据符合真实人脸尺寸的每个局部极小值点，计算其在人脸廓线上的梯度，如果梯度值不大于0，则继续计算其在人脸廓线上的上一个像素点的梯度；当梯度值大于0时，此时的像素点位置即为鼻子廓线的上边缘位置； 所述像素点位置的深度值与对应的局部最小值点位置的深度差值即为鼻子的高度；所述像素点位置与对应的局部最小值点位置的差值即为鼻子廓线的长度； 2

视频监控中低分辨率人脸识别

视频监控中低分辨率人脸识别 发表时间：2019-01-02T16:19:32.767Z 来源：《知识-力量》2019年3月中作者：王鑫汪国强 [导读] 针对视频监控中的低分辨率识别问题，本文介绍了研究现状和存在的问题，对于传统LR人脸识别算法作了详细的介绍。然后针对传统研究算法存在的问题与不足 （黑龙江大学，黑龙江哈尔滨 150000） 摘要：针对视频监控中的低分辨率识别问题，本文介绍了研究现状和存在的问题，对于传统LR人脸识别算法作了详细的介绍。然后针对传统研究算法存在的问题与不足，又介绍了目前研究最火热的基于深度学习的超分辨率重建人脸识别算法并对未来的发展趋势作了简单的叙述。 关键词：深度学习；人脸识别；超分辨率；监控视频 1.前言 随着“平安城市”、“智慧城市”等国家政策的提出，安防受到全面重视。而“雪亮工程”、“天网工程”更是偏重于以视频监控系统为基础，从人体固有特征出发，对个人身份进行认证鉴定。人脸作为最重要的身份特征之一，具有非接触、非侵犯性等优点，与监控视频中监控对象非接触的特点相契合，因此监控视频中人脸识别获得了快速的发展。 2.存在的问题和研究现状 视频监控中的人脸识别技术，与传统的对静态图像的人脸识别不同，不是人脸迎合摄像头，而是由摄像头来捕捉人脸。监控系统是在非约束状态进行人脸采集的，易受光照、所处人群、角度、环境、表情姿态等因素的影响，多数是模糊的、质量偏低的、低分辨率的，这造成了数据库中的正面高清图像与监控系统获取的真实画面存在较大的差异。因此要想达到比较好的识别效果，人脸识别技术首要解决的问题就是这个问题，即低分辨率人脸识别问题。 目前业内一般把低分辨率人脸识别分为两种：一种是直接方法，即分辨率稳健特征表达方法，另一种方法是间接的方法，即对低分辨率样本进行超分辨率重建，得到含有较多特征信息的高分辨率图像，然后再使用常规人脸识别方法进行识别。 3.传统低分辨率人脸识别 LR人脸识别与SR人脸识别过程类似，分别对基准集和测试集样本提取分辨率稳健特征，对所提取特征进行比较，得出身份判定结果。与SR图像不同之处在于维度的不匹配，所以传统的解决思路又三种： 3.1 上采样 即图像插值，如最近邻插值、双三次等。对LR图像进行上采样操作，即在现有的人脸信息上拟合新的像素点，使其变换成与参考图像具有相同尺寸的高分辨率图像，然后再提取特征，利用传统人脸识别方法进行分类识别。 3.2 下采样 即图像缩小，将SR图像下采样到和待识别LR图像一样的尺寸大小，再提取特征，直接和LR待识别图像提取的特征进行匹配，虽然解决了维度不匹配问题，不会产生噪声，但会减少鉴别性的人脸信息。 3.3 统一特征空间 即中间分辨率空间。对SR图像进行特征降维，LR图像进行特征扩展，映射到同一特征空间中。统一特征空间直接解决特征维度不匹配问题，但最优的非线性耦合映射并没有较好的方法直接获取，由于是从两端的样本集同时向统一空间映射，复杂的变换会带来新的干扰。 4.超分辨率重建的低分辨率人脸识别 图像超分辨率（super resolution,SR）技术旨在提高低分辨率（low resolution,LR）图像的分辨率，同时最小化附加视觉伪影，人脸超分辨率重建，也称为“人脸幻想”。主要有基于插值、重建、学习的三种重建算法。 4.1 基于插值的重建方法 该方法主要有最近邻插值、双线性插值以及三次插值等方法，理论依据是假设图像为连续的，那么图像新增位置的像素可以通过相邻像素值计算得出，从而实现图像的超分辨率重建。该类方法只是增加了图像像素的个数，而没有增加额外的高频信息，因此图像的质量不是太高。 (1)最近邻插值 最近邻插值法是最简单的灰度值插值，将变换后的图像中的原像素点最邻近像素的灰度值赋给原像素点。 (2)双线性插值 在x,y方向上分别进行一次线性插值，对目标图像（x,y）先通过最近邻插值映射到源图的（X+u,Y+v）,u、v是小数部分，由于图像坐标都为整数，因此上述点不存在，所以取其附近四个领域点（X,Y）、（X,Y+1）、（X+1,Y）、（X+1,Y+1）的像素值，进行权值计算，得到目标图像（X,Y）处的像素值达到重建的目的。 （3）双三次插值 对周边16个点进行插值运算，具体可描述为目标图像（X,Y）坐标先映射到源图像的坐标（X+u,Y+v）,接着找到该点最近的16个像素点将每个点的像素值按照不同的权值求和即得到待插值点的像素值。 4.2 基于重建的重建方法 其原理是通过观测LR样本来实现对SR的约束。通常用未知HR的先验知识作为正则化项来规范SR重建这个病态问题的解，确定性和随机方法是实现正则化的两种不同方式。 (1)最大后验概率算法（MAP） 该算法先给图像一个先验模型，模型由马尔可夫随机场确定，接着根据LR图像系列，实现目标SR图像达到最大后验概率。一般分为三个步骤：一、用两个随机的过程分别表示输入的LR和SR图像；二、接着使SR图像的后验概率值最大值；三、将后验概率的最大值公式按照

视频中的人脸检测定位与跟踪识别毕业论文

毕业论文声明 本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者（签名）： 年月

关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据 库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名：日期： 指导教师签名：日期：

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

浅谈人脸识别在安防系统的应用

浅谈人脸识别在安防系统的应用 人脸识别的应用背景 经济的快速发展，带来人员在不同地域之间频繁的流动，随之而来的是对公众人员的安全管理的需求迅速增加，每年刑事案件和治安案件逐年上升，众多涉案人员在逃，此外，还有数量更为庞大的小偷惯犯难以抓捕。据不完全统计，目前公安在逃人员约50万，各地的公安需要新的技术手段对协助其案件技侦和对重点区域提供安全保障。 而另一方面，目前平安城市基本上完成了联网、高清化的建设，正在走向以实战应用、云服务等为代表的新一轮发展，现有的监控系统每天产生海量的网络高清视频数据，其中就包含大量可用的人脸信息，而当前这些人脸的信息整体的利用率不高，配套的使用工具简单，甚至是依靠人工排查的土办法。因此，为了实现在海量视频中的人员身份的快速识别，人脸识别技术无疑是最佳的选择。 人脸识别作为一种新兴的安防智能化产品，其技术源头始于20世纪60年代，上世纪90年代计算机的出现，人脸识别的才进入了真正的机器自动识别阶段。目前，在安防监控领域，人脸识别主要是基于对可见光图像的人脸识别。人脸与人体的其它生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来，虽然环境光线、人脸的分辨率对识别结果存在影响，但相比其它特征识别，其具有非强制性、隐蔽性、友好性、高并发性等特点，因此，对于开放的公共环境下的应用，人脸识别产品有不可比拟的优势。 目前，市场上人脸识别产品中，静态人脸识别产品的使用比较广泛且成熟，在通关、金融、电信、公证等领域需要对人和证件进行一致性验证的场景下，人脸识别系统应用表现良好。尤其是金融行业，由于银行业务对身份核实的需要及VTM的推广，客户在办理业务或自助办理业务过程中一般均要对客户的身份进行验证核实，在实际应用中，系统获取客户身份证件内的人脸照片和现场客户的图片进行人脸识别比对，完成人证一致性验证，大大提升金融的业务工作效率。 动态人脸识别的应用当前处于前期阶段，并逐步开始在交通、公安、楼宇、社区等领域推广。由于识别目标的非配合性，动态人脸识别应用上比静态人脸稍复杂，实现人脸识别的高准确率和时效性是业务应用的前提，需要专业的团队开发、部署才能取得满意使用结果。 人脸识别技术和应用模式是两翼，服务是主体 人脸识别算法技术 当前人脸识别系统是由人脸图像采集、预处理、特征提取、匹配识别这几个过程。目前，人脸识别的算法很多，业内比较推崇的是基于神经网络的人脸识别算法。神经网络算法是受到人的神经系统启发，利用大量简单处理单元互联而构成的复杂系统，模仿人的认知系统，通过学习的过程获得其它方法难以实现

人脸识别的主要方法

1.1 人脸识别的主要方法 目前，国内外人脸识别的方法很多，并且不断有新的研究成果出现。人脸识别的方法根据研究角度的不同，有不同的分类方法。根据输入图像中人脸的角度不同，可以分为正面，侧面，倾斜的人脸图像的识别；根据图像来源的不同，可分为静态和动态的人脸识别；根据输入图像的特点，又可分为灰度图像和彩色图像的人脸识别等等。本文重点研究基于正面的、静态的灰度图像的识别方法。 对于静态的人脸识别方法从总体上看可以分为三大类：一是基于统计的识别方法，主要包括特征脸(Eigenface)方法和隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model 简称HMM)方法等；二是基于连接机制的识别方法，包括人工神经网路(Artifical Neural Network 简称ANN)方法和弹性图匹配(Elastic Bunch Graph Matching 简称EBGM)方法等；三是一些其他的综合方法及处理非二维灰度图像的方法。下面分别进行介绍。 1.1.1 基于特征脸的方法 特征脸方法[5]，又称为主成份分析法(Principal Component Analysis 简称PCA)，它是20 世纪90 年代初期由Turk 和Pentland 提出的，是一种经典的算法。它根据图像的统计特征进行正交变换(即K-L 变换)，以消除原有向量各个分量之间的相关性。变换得到对应特征值依次递减的特征向量，即特征脸。 特征脸方法的基本思想是将图像经过K-L 变换后由高维向量转换为低维向量，并形成低维线性向量空间，利用人脸投影到这个低维空间所得到的投影系数作为识别的特征矢量。这样，就产生了一个由“特征脸”矢量张成的子空间，称为“人脸子空间”或“特征子空间”，每一幅人脸图像向其投影都可以获得一组坐标系数，这组坐标系数表明了人脸在子空间中的位置，因此利用特征脸方法可以重建和识别人脸。 通过人脸向量向特征子空间作投影得到的向量称之为主分量或特征主分量。主分量特征

视频门禁之动态人脸识别侦测门禁、通道、梯控系统解决方案

视频门禁之人脸识别监控系统解决方案 一、需求背景 在公共场所，人流量巨大，依靠人力无法有效地在流动的人群中发现布控目标，在不干扰群众自由通行的情况下，很难快速方便的辨别其身份。传统方式，案发后常常需要出动整个侦查队加班加点反复看视频，不但耗费大量警力而且容易错过追捕时机。 为了对付各种各样的刑事犯罪，保护国家和人民群众的生命财产安全，保证各行各业和国家重点部门的正常运转，采用高科技手段预防和制止犯罪已成为平安城市建设的需要。随着人脸识别技术的发展，诸多人像比对系统已经在公安的治安、刑侦等业务中获得有效的应用。公安部门在特殊场所追缉在逃人员一直以来是个很棘手的问题。由多奥自主研发的领先的人脸识别技术，将动态人脸识别技术应用于视频监控中，从而使在不易被监控目标察觉的情况下，达到中远距离识别验证后台报警提示的效果。 将动态人脸识别技术与视频监控相结合，对重点监控区域进行人脸识别布控，对于协助公安干警快速侦破案件，避免犯罪事件的发生，维护社会和谐稳定，创建平安和谐城市具有重要的意义。

二、系统概述 人脸识别布控系统，把各处采集到的人脸信息与布控人脸进行比对，能够同时进行多路视频分析比对，在发现目标后迅速提示并将警情推送至客户端。此外，系统还支持单目标多张照片批量导入，多目标批量照片导入等各种导入方式，在降低了技术人员的工作量同时大幅提高了安保人员的工作效率。即使抓拍人在行进中转头、低头仍然能做出准确跟踪和抓拍。 系统采用服务器/客户端结构。服务器保存黑名单人员的面部信息，实现人员识别和报警的功能，而客户端实时接收来自一个或多个通道摄像头的面部数据，并和黑名单中的人员进行对比。

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

浅析人脸识别在金融行业应用方向

浅析人脸识别在金融行业应用方向

目录 浅析人脸识别在金融行业应用方向 (1) 1背景 (2) 2“人脸识别”自助终端 (3) 3移动金融/营销 (3) 4柜面系统 (4) 1背景 2015年年末，央行发布了《中国人民银行关于改进个人银行账户服务加强账户管理的通知》，明确提出“提供个人银行账户开立服务时，有条件的银行可探

索将生物特征识别技术和其他安全有效的技术手段作为核验开户申请人身份信息的辅助手段”。至此，这两年火遍天际的人脸识别终于得到了“正式名份”!将在银行大显身手的人脸识别到底能做什么?备受银行青睐的人脸识别真有那么“万能”吗? 目前人脸识别在银行的应用主要集中在自助终端、移动金融/营销和柜面系统三大方向。 2“人脸识别”自助终端 “人脸识别”自助终端是当前银行应用最为普遍的方向，交通银行的自助发卡机、民生银行的VTM、农业银行的超级柜台等都是将人脸识别系统引入到自助设备中，利用人脸识别技术将现场采集的照片与已存照片、身份证照片进行比对并提供人脸相似值，工作人员即可根据相似值的高低判断是否直接通过或进行人工审核。 目前，用户可以在自助终端上实现自助开卡、业务变更、密码重置等个人业务，全流程电子化不仅节约时间和成本，也更加环保。不仅如此，银行工作人员也可以通过人脸识别自助终端实现一对多服务，通过客户自助办理＋现场审核授权，原本只能服务一个客户的工作人员可以同时服务6-8人。 3移动金融/营销 银行在开展移动金融/营销时，也经常遇到一个难题：在移动端如何确认客户身份?而人脸识别则可以较好的解决虚拟世界两端“你是谁”的身份认证难题：一

方面用户可以借助于手机等移动设备的摄像头进行人脸身份核查，另一方面银行工作人员也可以通过便携性移动终端进行客户人脸身份核查，为客户办理业务。 目前包括民生银行、攀枝花商行在内的众多银行已经开始基于多模态生物识别统一身份认证平台，通过人脸识别技术平台布局移动金融和移动营销：直销银行、远程贷款、大客户上门服务等都是典型应用。与此同时，该平台还具有强大的渠道管理能力，一旦前端出现报错情况，可以迅速反查、定位并进行修复。 4柜面系统 人脸识别在柜面系统中发挥了更大的作用：内能进行风险管控，外可1S核验客户身份。银行通过人脸识别可以实现内部员工系统登录与授权管理，增强银行的风险管控能力;同时，也可以通过人脸联网核查，将现场照片与公安部已存的身份证照片进行比对、核查，更客观、科学的实现“人证合一”，降低“肉眼”观察的主观意识和失误辨认。

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;

人脸识别技术的主要研究方法

人脸识别技术的主要研 究方法 The manuscript was revised on the evening of 2021

1、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 2、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2．1所示： 图2．1人脸识别流程图 3、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TN作标准模板(固定模板)或将模板先行参数化(可变模板)，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(PCA)、支持向量机(SVM)、神经网络方法(ANN)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j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好的检测结果，并且该方法在复杂背景下，多姿态的人脸图像中也能得到有效的检测结果。但是这种方法通常需要遍历整个图片才能得到检测结果，并且在训练过程中需要大量的人脸与非人脸样本，以及较长的训练时间。近几年来，针对该方法的人脸检测研究相对比较活跃。 4、基于代数特征的人脸识别方法

浅谈人脸识别及其应用

I 行业智库线经验 INDUSTRY THINK TANK FRONT-LINE EXPERIENCE 浅谈人脸识别及其应用 文丨Article >海兰察 人脸识别技术正在被广泛运用，上 海市远郊的住宅小区也已经用上了，更 不用说市中心的高端商务楼，今年或许 是人脸识别在上海市民用市场被广泛运 用元年。但人脸识别技术目前在应用层面存 在三个问题：第一个是隐私保护问题； 第二个是应用费用问题；第三个是如何 利用既有包括末端摄像机在内的基础设 施问题。人脸识别技术有几个等级。最低端 的人脸识别，仅仅是将末端扫描成像中 的一定数量的关键像素点与内存数据库 里的图像关键像素点比对；更高一级的 人脸识别技术除了对比像素点更多外， 还添加红外、三维扫描等；在一些安防 等级更高的场所，人脸识别技术还要与 气味传感器、虹膜扫描、指纹和声纹比 对等技术结合起来。安全是有成本的，成本越高越安 全吗？不完全对，比如利用3D 打印技 术以及比硅胶更接近人类皮肤的复合材 料，完全可以以假乱真，初级人脸识别 技术或难以甄别，针对“面具"之类的伪装术，人脸识别就需要增加温度感知、 三维扫描、提高像素成像等措施。高等级的人脸识别技术可以被运用 在保密等级较高的场所，比如机要室、 数据中心、金库、武器库等等。人脸识别技术本质上是一种图像识 别，例如有这样一个场景：我们睁开眼 睛的时候，映入眼帘并传送到我们大脑 的信息是一些深浅不一的色块、线条或 点状物，因为我们从婴幼儿开始就被告 知并通过学习到眼睛摄入的静态或动态 的景象，以及动物、植物、建筑物等物 体，摄入眼睛的光信号转化为我们大脑 里的生物电信号，这才了解到看的是什 么、我们在哪里、环境之中有没有危险， 等等。图像识别来源于仿生技术，前端(摄 像机）像素传感器接收到光信号后，转 换为电信号，模拟量成为数字量，导入 计算机里的“算法”通过计算，得到电 信号的强度、密度和离散度，也就是说 像素越高，在同等算法下，结果越精准。算法有线程和层级，第一层算法就 是将摄入的数据与数据库里的数据进行快速比对，而后给出初步结果；第二层 算法就是对画面进行分割，再与数据库 里的分割画面进行比对，再得出结果， 这个时候还要计算第一层算法与第二层 算法的结果的逻辑合理性，合理的结果 才会输出。比如一个警察抓小偷的应用 场景，跑的速度快的移动物体不一定是 小偷。如果没有声纹录入的条件下，如 何识别画面中哪一个是小偷呢？这个时 候，比如数据库里的被冠以"小偷”符 号的人脸就是一个线程。 由此可见，在像素满足要求的条件 下，算法、线程和计算机的运算速率就 是关键要素，算法和线程也是导致人脸 识别响应速率的重要因素，这就是说， 在传输速率更高的应用场景中，电子计 算机的运算速率也必须更快，否则包括 人脸识别就是人脸撕逼了。在这种情况 下，量子计算机就呼之欲出了，加密更 安全且运算速率更高的量子计算机或将 成为继5G 之后另一个科技制高点。 有机会我们可以实测一下人脸识别 速率，技术优劣高下立判，无论是住宅 小区还是商务楼的应用场景。■050 住群房iS P