中国联通大数据人脸识别能力介绍

上海联通

人脸识别能力介绍

01 产品功能介绍

02

产品核心能力03

产品应用场景

人脸识别实验报告

人脸识别——特征脸方法 贾东亚1２346046 一、实验目的 1、学会使用PCA主成分分析法。 ２、初步了解人脸识别的特征法。 3、更熟练地掌握ｍatｌab的使用。 二、原理介绍 1、ＰＣA(主成分分析法介绍） 引用一个网上的例子。假设有一份对遥控直升机操作员的调查,用x1(i)表示飞行员ｉ的 飞行技能，x2(i)表示飞行员ｉ喜欢飞行的程度。通常遥控直升飞机是很难操作的，只有那些 非常坚持而且真正喜欢驾驶的人才能熟练操作。所以这两个属性x1(i)和x2(i)相关性是非常强的。我们可以假设两者的关系是按正比关系变化的。如下图里的任意找的向量u1所示,数据散布在ｕ１两侧，有少许噪声。 现在我们有两项数据，是二维的。那么如何将这两项变量转变为一个来描述飞行员呢？由图中的点的分布可知,如果我们找到一个方向的Ｕ，所有的数据点在U的方向上的投影之 和最大,那么该U就能表示数据的大致走向。而在垂直于U的方向,各个数据点在该方向的投影相对于在U上的投影如果足够小,那么我们可以忽略掉各数据在该方向的投影,这样我们就把二维的数据转化成了在U方向上的一维数据。 为了将u选出来,我们先对数据进行预处理。先求出所有数据的平均值,然后用数据与平均值的偏差代替数据本身。然后对数据归一化以后,再代替数据本身。 而我们求最大的投影和，其实就是求各个数据点在U上的投影距离的方差最大。而ＸT u 就是投影的距离。故我们要求下式的最大值: 1 m ∑(x(i)T u)2=u T( 1 m ∑x(i)x(i)T m i=1 ) m i=1 u 按照u是单位向量来最大化上式,就是求1 m ∑x(i)x(i)T m i=1的特征向量。而此式是数据集的 协方差矩阵。

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。

人脸识别实验报告

人脸识别——特征脸方法 贾东亚 一、 实验目的 1、学会使用PCA 主成分分析法。 2、初步了解人脸识别的特征法。 3、更熟练地掌握matlab 的使用。 二、 原理介绍 1、 PCA （主成分分析法介绍） 引用一个网上的例子。假设有一份对遥控直升机操作员的调查，用x 1(i ) 表示飞行员i 的 飞行技能，x 2(i )表示飞行员i 喜欢飞行的程度。通常遥控直升飞机是很难操作的，只有那些非常坚持而且真正喜欢驾驶的人才能熟练操作。所以这两个属性x 1(i )和x 2(i )相关性是非常强的。我们可以假设两者的关系是按正比关系变化的。如下图里的任意找的向量u1所示，数据散布在u1两侧，有少许噪声。 现在我们有两项数据，是二维的。那么如何将这两项变量转变为一个来描述飞行员呢由图中的点的分布可知，如果我们找到一个方向的U ，所有的数据点在U 的方向上的投影之和最大，那么该U 就能表示数据的大致走向。而在垂直于U 的方向，各个数据点在该方向的投影相对于在U 上的投影如果足够小，那么我们可以忽略掉各数据在该方向的投影，这样我们就把二维的数据转化成了在U 方向上的一维数据。

为了将u选出来，我们先对数据进行预处理。先求出所有数据的平均值，然后用数据与平均值的偏差代替数据本身。然后对数据归一化以后，再代替数据本身。 而我们求最大的投影和，其实就是求各个数据点在U上的投影距离的方差最大。而X T u 就是投影的距离。故我们要求下式的最大值： 1 m ∑(x(i)T u)2=u T( 1 m ∑x(i)x(i)T m i=1 ) m i=1 u 按照u是单位向量来最大化上式，就是求1 m ∑x(i)x(i)T m i=1 的特征向量。而此式是数据集 的协方差矩阵。 在实际应用中，我们不止面临二维的数据。因此不能使用几何的形式呈现，但原理也是一样。就是找到一组相互正交的单位向量u k，然后根据贡献率考虑选择其中的部分作为考量的维数，这也就实现了数据的降维。 三、实验步骤 1、将库里的400张照片分成两组。一组作为训练，一组作为库。每个人的前五张照片作为 训练，后五张作为库。训练的照片按照顺序的数字重命名。库的照片名字不变。 2、库照片处理。 ①将每一张库的照片转化成N维的向量。（库里的照片是112*92，故将转化成的矩阵按列或行展开，就是个10304维的向量）我们稍后要对如此多维的向量用PCA进行降维。然后把这些向量存入一个矩阵里。而我是将这200个向量以列的形式存在了矩阵里。 即 Z={Γ1，Γ2，Γ3，Γ4 (200)

锐目AMS人脸识别精准广告及大数据分析系统方案

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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。

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

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）。

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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 当前，中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，当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。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 当前，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。 第2章人脸识别精准广告及大数据分析系统核心价值 AMS人脸识别精准广告及大数据分析系统（以下简称AMS客流统计系统）能够提供商场中每个客流监控点的客流数据，将这些数据汇总到商场数据中心并进行分析汇总，从时间和空间维度对商场中客流的分布以图表的形式进行展示。 基于锐目AMS多媒体信息发布系统，融入自主开发的SharpiFace人脸识别技术；依托商家和企业主的运营模式，在现有广告发布模式的基础上，增加大数据统计、分析等用户画像的广告投放模式。为线下商家提供精准的人流、消费数据以及会员管理，进一步定点精准广告投放，提升商家品牌和用户消费转化率。 该系统具有以下核心价值：

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人脸识别——特征脸方法 贾东亚12346046 一、实验目的 1、学会使用PCA主成分分析法。 2、初步了解人脸识别的特征法。 3、更熟练地掌握matlab的使用。 二、原理介绍 1、PCA（主成分分析法介绍） 引用一个网上的例子。假设有一份对遥控直升机操作员的调查，用x1(i)表示飞行员i 的 飞行技能，x2(i)表示飞行员i喜欢飞行的程度。通常遥控直升飞机是很难操作的，只有那些非常坚持而且真正喜欢驾驶的人才能熟练操作。所以这两个属性x1(i)和x2(i)相关性是非常强的。我们可以假设两者的关系是按正比关系变化的。如下图里的任意找的向量u1所示，数据散布在u1两侧，有少许噪声。 现在我们有两项数据，是二维的。那么如何将这两项变量转变为一个来描述飞行员呢？由图中的点的分布可知，如果我们找到一个方向的U，所有的数据点在U的方向上的投影之和最大，那么该U就能表示数据的大致走向。而在垂直于U的方向，各个数据点在该方向的投影相对于在U上的投影如果足够小，那么我们可以忽略掉各数据在该方向的投影，这样我们就把二维的数据转化成了在U方向上的一维数据。 为了将u选出来，我们先对数据进行预处理。先求出所有数据的平均值，然后用数据与平均值的偏差代替数据本身。然后对数据归一化以后，再代替数据本身。 而我们求最大的投影和，其实就是求各个数据点在U上的投影距离的方差最大。而X T u 就是投影的距离。故我们要求下式的最大值： 1mi=1m(x(i)Tu)2=uT(1mi=1mx(i)x(i)T)u 按照u是单位向量来最大化上式，就是求1mi=1mx(i)x(i)T的特征向量。而此式是数据集的协方差矩阵。 在实际应用中，我们不止面临二维的数据。因此不能使用几何的形式呈现，但原理也是一样。就是找到一组相互正交的单位向量uk，然后根据贡献率考虑选择其中的部分作为考

大数据下的人脸识别技术与安全

大数据背时代的人脸识别技术与安 全研究 耿佳佳 摘要：人脸识别技术由于其非接触性采集的特点和良好的用户接受程度，在公共安全领域得到广泛应用。然而，大数据时代的来临和公安大数据业务的变革给现有公安人脸识别应用带来技术挑战的同时，也从平台、产品和技术等方面推动了该技术的进展，出现了基于云架构的人脸识别平台、结合智能视频监控的人脸识别产品和基于低质量图像重建的人脸识别技术，为人脸识别在公共安全领域下一阶段更广泛的应用奠定了基础。同时人脸识别技术的发展，也带来了一些隐私安全问题。于是发展一批大数据隐私安全防护技术。 关键字人脸识别大数据云计算智能视频监控低质量图像重建隐私保护 一、引言 人脸识别技术1是跨图像处理、模式识别等多学科的技术，通过利用计算机对人脸图像进行处理和分析，获取有效特征信息，进行身份识别。相比其它生物识别技术，人脸识别具有采集的非接触性、非强制性、操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点，更为人们所接受。 在过去几年里，人脸识别技术取得了长足发展，出现了大量的人脸识别算法和产品，美国NIST举办的FRVT2006（ Face Recognition Vendor Test 2006）、MBGC（Multiple Biometric Grand Challenge）和国内公安部第一研究所举办的千万级大规模人脸识别测试等表明，人脸识别技术的准确性已经取得了极大的提高，可以达到一些实际应用的要求。 随着互联网，特别是移动互联网的发展，一个以信 1祝秀萍, 吴学毅, 刘文峰. 人脸识别综述与展望[J]. 计算机与信息技术, 2008, (04).息爆炸为特征的大数据时代正在到来，这对公安机关来说既是挑战，更是机遇。现阶段，我国二代证的普及使中国目前逾12亿人的身份信息有了数码照片数据，平安城市联网的数百万台监控摄像机每天也产生着海量的数据信息，种种迹象表明，目前公安已经跨入大数据应用时代。越来越多的公安科技部门发现，基于新的大数据形态，一些传统技术瓶颈逐步显现，响应速度越来越慢，有些应用场景已经完全不能支撑。 公安大数据应用背景给人脸识别应用带来了机遇，同时也给人脸识别技术提出了更高的要求。虽然人脸识别技术性能已有较大提高，但它仍是在模式识别和计算机视觉等领域最困难的问题之一。如何利用人脸识别技术将这些海量照片数据利用起来，提升整个公安信息化的管理水平，已经是摆在我们面前的一个重要问题。 二、大数据给人脸识别技术应用带 来的挑战 (一)对人脸识别的对比容量要求更大，精度要求更 高 目前公安的户政管理、出境、刑侦嫌疑犯的身份识别等各类应用，需要基于全国人脸数据进行识别，处理的数据库容量上亿或十亿，处理的比对请求数量大、模式不统一，快速准确地从如此规模数据库中快速识别身份，是 一件非常有挑战的任务。而且，身份证具有时效性，一些人照片与本人已不比当年，当然，还有拍摄角度，光线，背景，人脸正确角度的影响均会对人脸识别带来影响。其次，还有人年龄变化对数据的影响，使得识别难上加难。

人脸识别闸机系统解决方案

人脸识别闸机系统 设 计 方 案

一、人脸识别技术需求分析 随着社会经济的高速发展，居住环境的舒适性和安全性已经成为人们居住首选。而门禁系统在安全的居 住环境中起到的重要作用得到越来越多的重视。目前国内的门禁系统以卡类设备、指纹设备或密码设置为主。这些识别方式都要求人员近距离操作，当使用者双手被占用时则显得极不方便，同时也带来卡片或密码丢失、遗忘，复制以及被盗用的隐患和成本高的问题。而指纹识别，被网上叫座的指纹套破解了“密码”，更加让人觉得恐慌不安。如何使小区的门禁系统真正实现安全性、智能性、便捷性，成为所有公民最期待的事，而此 时人脸识别门禁系统的问世，真正解决了住户进、出及来访客人的管理，同时也对小区、楼宇防盗形成有效 的高安全管理。 二、人脸识别技术优势分析 人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，它的唯一性和不易被复制的良好 特性为身份鉴别提供了必要的前提。而人脸识别门禁系统就是把人脸识别技术和门禁系统相结合，通过对人 脸的识别作为门禁开启的钥匙。它不仅免去了忘带钥匙或卡的烦恼，同时因为人脸识别门禁系统无需任何介 质开门，而节省了不少成本，如人员变动不需要更换门锁、钥匙、IC 卡等，只需要重新对人脸进行注册即可；在小区门禁通道闸机应用中，人脸识别门禁系统由于操作简单、安全、便捷、智能，且无论室内还是室外均 可使用的特性，一直比“认卡不认人”的IC 卡更具优势。近几年人脸识别技术已在公安、海关、金融、军队、机场、企业等领域得到了广泛的应用。有专家进一步指出，人脸识别的全面应用时代已经到来，他将成

为一种方便人们日常生活的重要技术。 将人脸识别技术广泛应用于门禁系统的身份识别系统中，将大大提高门禁系统运行的安全性和可靠性， 最大程度上降低通过身份冒充而进入某种场所进行不法犯罪活动的可能性，极大减少了门禁安全系统中现存 及潜在的技术漏洞、隐患和风险。 三、人脸识别主要特性 1、唯一性 每个人都有一张脸，且无法被复制，仿冒，因此安全性更高。 2、自然性好 人脸识别技术同人类（甚至其它生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同，其他生物特征如 指纹、虹膜不具备这个特征。 3、简单方便 无需携带卡 ,识别速度快，操作简单便捷，避免了丢失、忘带识别卡带来的烦恼。 4、非接触性 无需接触设备，不用担心病毒的接触性传染,既卫生，又安全。 5、识别速度快、精度高 由于计算机技术的发展，在固定样本库对比下，人脸识别速度已经可以提升至 0.25 秒/ 人次，且不同角度、佩戴眼镜、化妆等改变面貌的行为也可以通过调整人脸识别的算法来修正比对数据。 6、人脸识别已成为大数据时代重要数据源 通过大量区域内人脸识别、比对，利用大数据分析、挖掘等技术，可以完全掌握特定对象的行为 轨迹或特定人群的活动范围，过程中不需要人工干预，完全交由云计算、大数据系统来处理。 技术的发展和成熟，使得人脸识别成为了人工智能时代最热门的技术门类和方向，推动各行各业应用人 脸识别技术，用机器替代人工，极大程度改善和推动社会化行为中的效率和安全性。因此如果将人脸识别技术 广泛应用于门禁系统的身份识别系统中，将大大提高门禁系统运行的安全性和可靠性，最大程度上降低通 过身份冒充而进入某种场所进行不法犯罪活动的可能性，极大减少了门禁安全系统中现存及潜在的技术漏洞、隐患和风险。 四、人脸识别闸机系统应用场景及产品介绍 一、应用场景 随着科技的快速发展，我们的生活坏境也由此而改变，生活标准也在不断的提高，正所谓的科技改变生活，人脸识别的问世也是其中一种。随后人脸识别闸机也纷纷进入各大场合??如今的机场可以“刷脸”通 关，地铁火车站已经开始“刷脸”验票了，写字楼用“刷脸”考勤，小区“刷脸”进家门等等....人脸识别不 仅给人类带来了方便，也同时保障了通行人员的安全。

常用的人脸识别数据库

常用的人脸识别数据库 本文列举了用于人脸识别的免费经典数据集，并给出可用的下载地址 1.FERET人脸数据库-https://www.wendangku.net/doc/fa8829592.html,/itl/iad/ig/colorferet.cfm 由FERET项目创建,包含1万多张多姿态和光照的人脸图像,是人脸识别领域应用最广泛 的人脸数据库之一.其中的多数人是西方人,每个人所包含的人脸图像的变化比较单一 2.CMU-PIE人脸数据库- https://www.wendangku.net/doc/fa8829592.html,/data/11957 由美国卡耐基梅隆大学创建,包含68位志愿者的41,368张多姿态,光照和表情的面部图像.其 中的姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的,目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合 3.YALE人脸数据库- https://www.wendangku.net/doc/fa8829592.html,/projects/yalefaces/yalefaces.html 由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张图片,包含光照,表情和姿态 的变化. 4. YALE人脸数据库B - https://www.wendangku.net/doc/fa8829592.html,/projects/yalefacesB/yalefacesB.html 包含了10个人的5,850幅多姿态,多光照的图像.其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的,主要用于光照和姿态问题的建模与分析.由于采集人数较少,该数据库的进一步应用受到了比较大的限制 5. MIT人脸数据库- https://www.wendangku.net/doc/fa8829592.html,/data/3729 由麻省理工大学媒体实验室创建,包含16位志愿者的2,592张不同姿态,光照和大小的面部图像. 6. ORL人脸数据库- https://www.wendangku.net/doc/fa8829592.html,/data/13501 由剑桥大学AT&T实验室创建,包含40人共400张面部图像,部分志愿者的图像包括了姿态, 表情和面部饰物的变化.该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用,但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到90%以上,因此进一步利用的价值已经不大. 7. BioID人脸数据库- https://www.wendangku.net/doc/fa8829592.html,/data/3045 包含在各种光照和复杂背景下的1521张灰度面部图像，眼睛位置已经被手工标注。