人脸识别系统技术分析

随着科技的不断发展与进步,人脸识别技术已经成为生物识别领域中的重要分支,被广泛应用于安全监控、身份认证、人机交互等领域。本文将对人脸识别系统的技术进行分析,包括人脸预处理、深度特征提取、训练损失设计、人脸匹配等环节,并探讨当前人脸识别系统所面临的技术挑战以及未来发展方向。

基于非负矩阵分解的人脸识别方法研究综述

随着科学技术的不断发展,人脸识别技术开始被应用于各种身份验证场景。在众多人脸识别的相关技术研究中,非负矩阵分解作为一种高维数据聚类的方法,能将非结构化的人脸图像表示为取值非负的高维数据矩阵,取得较高识别准确率,因此被广泛应用于人脸特征提取。文章首先对相关概念进行了简述,然后对各类使用非负矩阵分解的人脸识别方法进行了总结和对比,最后分析了研究难点,并展望了未来的发展趋势。

人脸识别技术分析与系统架构

人脸识别技术在各种生物技术识别中异军突起,其具有操作隐蔽性、非接触式采集、并发性、事后跟踪能力强、操作简单等特点,在很多场所得到可广泛的使用。本文在红外人脸识别算法、KJ-Face人脸识别算法和LFA人脸识别算法的基础上,设计人脸识别系统的架构,然后通过人脸登记、人脸抓拍、人脸识别和报警、黑名单识别、搜索、查询等具体功能实现系统。人脸识别理论、系统架构和功能部署为今后人脸识别的研究提供方向。

人脸识别在安防中的应用

人脸识别技术是一种基于检测人脸面部特征识别信息的人脸特征信息识别方法技术。和其他人脸特征识别方法技术相比,人脸识别技术具备符合自然和不被他人发现的两大优点,将成为未来的主流识别技术。然而,正是由于人脸识别的这些优点,使得人脸识别的使用成为一个难题。随着现代科学信息技术的不断飞速发展和专业视频成像监控的迅速推广遍及,许多专业视频成像监控技术应用公司迫切需要开发一种同时能够快速精准确认监控人们真实身份的监控技术。其中人脸识别成像技术无疑也就是最佳技术选择。人脸识别技术在安全领域的运用越来越广泛,受到了许多安全用户的喜爱。

人脸识别技术的分析与展望

介绍了人脸识别技术的发展概况,从人脸识别的三个步骤:人脸的检测与定位、人脸的特征提取和人脸的识别和验证对人脸识别技术的方法进行了分析和总结,指出了其优缺点所在和人脸识别技术面临的关键问题,最后对人脸识别技术的研究发展趋势进行了展望.

基于PCA的人脸识别算法研究及实现

文章具体讨论了主成分分析(PCA)人脸识别算法的原理及实现。它具有简单、快速和易行等特点,能从整体上反映人脸图像的灰度相关性具有一定的实用价值。

基于人脸识别的考勤签到APP设计

针对目前传统签到模式中存在的签到耗时较长、签到人员难以准确实时统计、极少数签到人员有意作弊或不配合签到等诸多问题,设计实现一款以Android系统平台为依托,结合人脸识别技术的在线签到软件。该软件利用当前用户量最大的Android平台,采用基于人脸信息的生物特征识别技术,实现了对注册用户人脸信息的检测与定位,特征信息的提取、存储与匹配,为用户提供了一种实时、便捷的高精度智能化新型签到模式。

基于人脸人耳多特征的融合识别

本文针对人脸识别技术,提出了基于LBP和PCA的生物多模态融合的观点。在生物识别领域中,具有较高的识别准确性,同时降低了采样的复杂度,顺应了生物特征应用领域的趋势。由于单一的人脸或人耳可以提取到的特征信息较少,识别时易出差错导致识别率较低。本文为了提高人物的识别率,保证身份验证时的准确性,提出了基于人脸人耳特征融合的识别技术。

“人脸识别”技术在我国获得突破

经过科学家历时8年的研究,在完成对8000多个人脸的成功识别后,俗称“人脸识别”的面像识别技术终于在我国获得突破。一些专家日前提出,人脸识别外来安全系统并不安全,而我国自主研发的人脸识别技术有待被有关部门认识,并在反恐等国家安全领域应用和推广。

基于神经网络的人脸自动识别

该文应用神经网络技术构建了一个完整的人脸识别系统。首先使用基于眼睛位置估计的方法从人脸图像中分割出对识别有意义的纯脸,然后使用自组织映射进行特征压缩,提取有效的鉴别特征。最后使用基于知识的模糊神经网络进行分类。在NUSTDBII人脸数据库上的实验得到了令人满意的结果,并且表明该方法对人脸的姿态及表情有一定的不敏感性。

生物模板保护背景下的迁移学习

基于深度卷积神经网络(CNN)的方法是生物模板保护中较流行的技术。生物特征信息作为人的唯一属性,具有最高安全保护性。目前,大量研究工作正致力于通过更强大的模型架构和更好的学习技术来进一步改进匹配精度。然而,在探索现有深度人脸识别模型的特征提取能力的研究仍然相对较少。文中分析了经典的三种深度学习网络在不同人脸数据集的特征提取能力,具体来说,对比了VGG16、ResNet50、GoogleNet在同一种模板保护下的性能。仿真结果表明:在图像退化的人脸验证VGG16性能优于其他模型;在图像质量高的情况下,ResNet50最优;GoogleNet在面对复杂学习任务性能更强。匹配精度表明迁移学习优于绝大多数特征提取方法。

“生物识别认证的创新应用与产业发展”专题研讨会专家发言摘编

本刊于1月15日组织召开了"生物识别认证的创新应用与产业发展"专题研讨会。互联网金融身份认证联盟(IFAA)理事长冯春培为现场专家介绍了近年来我国生物识别认证领域的发展情况以及IFAA所做的努力与成果。中科院自动化所书记战超、中国信息通信研究院副院长谢毅、IEEE亚洲区高级总监华宁等十多位专家就生物识别认证的相关问题展开了研讨。小米、OPPO、云丁、得意音通等相关企业从业者从一线应用的角度出发,介绍了相关技术的创新点与应用情况。本刊特将研讨会精彩观点摘编于此。

人体手背血管图像的特征提取及匹配

为了克服指纹识别系统的一些缺点,该文对一种全新的生物特征识别方法——基于手背的静脉图像的特征识别进行了初步研究。首先利用自主设计的近红外血管图像采集仪提取血管造影的原始图像,然后对采集到的图像作归一化和增强处理,以及进行特征提取和特征匹配算法研究。文中给出了65个小范围样本的匹配试验结果,在拒真率为4.6%条件下,误识率为0。利用手背静脉图像进行个人身份识别是完全可行的,文中提出的方法具有良好的应用前景。

《生物特征识别防伪技术要求第1部分:人脸识别》国家标准通过专家审查

2019年6月11日,全国防伪标准化技术委员会(以下简称“防伪标委会”)在京组织召开了《生物特征识别防伪技术要求第1部分:人脸识别》国家标准(送审稿)审查会议。来自中国防伪行业协会、全国安防人体生物特征识别应用分技术委员会、中科院自动化所、公安部第一研究所、中科院信息工程研究所、全国工业产品许可证办公室防伪技术产品审查部、北京数字认证股份有限公司、北京创璞科技有限公司等单位的领导、委员专家和标准起草工作组主要成员代表30余人参加了会议。

个人生物信息安全的法律保护——以人脸识别为例

个人生物识别信息,是指自然人可识别的生理或行为特征,从中提取可识别、可重复的生物特征样本、模板、模型等识别数据或数据的聚合。个人的面部、指纹、视虹膜、基因等生物信息识别技术被广泛应用到社会生活领域。生物识别技术发展所带来的身份验证、人体试验、器官移植、辅助生殖技术、基因编辑及重组等问题,都可能会侵犯个人信息数据权利,危及生物信息安全甚至国家安全。

一种基于SOPC的掌纹识别系统

生物识别技术是指利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。更具体一点,生物特征识别技术就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密切结合,利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。

人体生物特征识别技术在涉密环境中应用的安全性探究

1引言人体生物特征识别技术,英文名为Biometrics,是利用人体固有的生理特征或行为特征进行身份鉴别的一种安全认证技术。目前投入实际应用的身份鉴别方法主要从低到高分为三个层次。第一层次是物品验证,即查看被鉴别者持有的证件、徽标等往往是静态的物品。第二层次是信息验证,即验证被鉴别者所应该了解的动态信息,例如军队中传达的口令或日常生活中设置的密码,或者盘问被鉴别者所应该知晓的单位情况。

基于度量学习的步态识别比较研究

步态识别是一项根据人在行走中的动作特征进行身份识别的技术,与其他生物特征识别方法相比,其可以实现远距离、非接触识别,在监控、安防等领域有着广泛的应用。度量学习在模式识别任务中起着非常重要的作用,其从训练样本中学习出合适的距离函数来度量样本间的相似性,以提高识别率。为此,从度量学习视角对步态识别问题进行研究,比较分析几种经典的度量学习方法在步态识别中的性能表现。首先从步态序列中提取步态能量图作为行人的步态特征,然后使用度量学习方法学习距离度量,使得在该度量下同一类样本间的距离最小化和不同类样本间的距离最大化,以提升步态识别的正确识别率。在广泛使用的CASIA-B与CASIA-C步态数据集上进行了一系列的对比实验,实验结果展示了几种度量学习方法的识别性能,为今后的步态识别研究提供了一些基准结果。

人脸识别技术在安防领域的应用

作为一种典型的生物特征,人脸识别多年来一直是模式识别领域的热门研究课题。文章首先介绍了人脸识别技术的基本原理和流程以及人脸识别的关键过程——特征提取的关键技术。除此之外,文章简要介绍了当前人脸识别技术领域的最新特征提取算法和技术并以Easy 7人脸识别系统为例简单介绍其在安防领域的应用。

人脸识别的市场和应用分析

生物识别技术是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术，人脸识别以其完全非接触和直观的特点，成为生物识别当中颇受关注的识别方式之一。