人脸识别技术的参考文献与3d人脸识别技术

1、人脸识别原理及算法

人脸识别原理就是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。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。一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。人脸识别是采用的分析算法。人脸识别技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。

以前上班需要拿笔签到现在可能只要再刷脸机上一扫就可以完成考勤那么人脸识别的原理是什么呢其实机器本来并不擅长识别图像它并不能理解这个图像有什么含义

2、求一篇人脸识别技术的总结性论文

我也需要这个软件！能够是照片与照片，照片与录像，照片与实际的人的面貌识别软件。我手上有一篇关于人脸识别技术创新和应用前景的PDF版论文，不知你是否需要，如果要请留一个邮箱，我邮件给你~本回答被提问者采纳

3、人脸识别可以应用在哪些领域？

人脸识别可以应用在金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。

1、企业、住宅安全和管理。

2、电子护照及身份证。

3、公安、司法和刑侦。

4、信息安全：如计算机登录、电子政务和电子商务，在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。

扩展资料：

人脸图像采集及检测

人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。

参考资料来源：百度百科—人脸识别

一、安保领域：目前大量的企业、住宅、社区、学校等安全管理越来越普及，人脸门禁系统已经成为非常普及的一种安保方式。

二、通行领域：很多城市的火车站已经安装了人脸识别通行设备，进行人证对比过检，有些城市的地铁站也可以通过人脸识别的方式进行地铁进出站通行。

三、泛娱乐领域：现在市场上火爆的美颜相机，网络直播，短视频等都是建立在人脸识别的基础上对人脸进行美颜和特效处理。

四、公安，司法领域：公安系统在追捕逃犯时也会利用人脸识别系统对逃犯进行定位，监狱系统目前也会对服刑人员通过人脸识别系统进行报警和安防。

五、自助服务设备：如银行的自动提款机，无人超市，无人自动售卖机等。

六、考勤及会务：如工作考勤，会议出席人脸墙等。目前人脸识别市场上的巨头主要有商场，也有很多领域内巨头公司投资的小公司。

七、金融领域：人脸识别当前在金融领域的应用最为广泛，当前国内金融领域监管要求严格，金融相关产品都需要实名认证，并且具有较高的安全性要求，活体识别，银行卡ocr识别，身份证ocr识别，人证对比等在各大手机银行，金融app，保险app等都已经成为不可或缺的一个环节。

扩展资料：

人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

1、人脸图像采集及检测

人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

2、人脸图像预处理

人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。

系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

3、人脸图像特征提取

人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。

4、人脸图像匹配与识别

提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。

参考资料来源：百度百科-人脸识别

人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。

人脸识别最初的应用源于公安部门关于罪犯照片的存档管理和刑侦破案，刑侦破案，当公安部门获得罪犯的照片之后，可以利用人脸识别技术，在存储罪犯的数据库中找出最相像的人作为嫌疑犯，极大的节省了破案的时间和人办物力。

扩展资料

人类可以轻松根据人脸辨别一个人，利用计算机进行完全自动的人脸识别，仍存在许多难点，人脸的差异性，使得人脸识别技术变得异常复杂，难以挑战，主要体现在以下几个方面：

1、人脸表情复杂，人脸具有多样的变化能力，人的脸上分布着五十多块面部肌肉，这些肌肉的运动导致不同面部表情的出现，会造成人脸特征的显著改变；

2、人脸随年龄而改变，随着年龄的增长，皱纹的出现和面部肌肉的松弛使得人脸的结构和纹理都将发生改变；

3、人脸有易变化的附加物，例如改变发型，蓄留胡须或者佩戴帽子和眼镜等饰物；

4、人脸特征遮掩，人脸全部、部分遮掩将会造成错误识别。

5、人脸图像畸变，由于光照、视角、摄取角度不同，可能会造成图像的灰度畸变、角度旋转等，降低了图像质量，增大了识别难度。

参考资料来源：百度百科-人脸识别

目前，人脸识别系统的应用还是比较广泛的，比如照片的检索，美颜贴纸，门禁考勤这些都已经很成熟了。具体使用场景有：

1、金融领域。人脸识别当前在金融领域的应用最为广泛，当前国内金融领域监管要求严格，金融相关产品都需要实名认证，并且具有较高的安全性要求，活体识别，银行卡ocr识别，身份证ocr识别，人证对比等在各大手机银行，金融app，保险app等都已经成为不可或缺的一个环节。

2、安保领域。目前大量的企业，住宅，社区，学校等安全管理越来越普及，人脸门禁系统已经成为非常普及的一种安保方式。

3、通行领域。很多城市的火车站已经安装了人脸识别通行设备，进行人证对比过检，有些城市的地铁站也可以通过人脸识别的方式进行地铁进出站通行。

4、泛娱乐领域。现在市场上火爆的美颜相机，网络直播，短视频等都是建立在人脸识别的基础上对人脸进行美颜和特效处理。

5、公安，司法领域。公安系统在追捕逃犯时也会利用人脸识别系统对逃犯进行定位，监狱系统目前也会对服刑人员通过人脸识别系统进行报警和安防。

6、自助服务设备。如银行的自动提款机，无人超市等。

7、考勤及会务。如工作考勤，会议出席人脸墙等。目前人脸识别市场上的巨头主要有商场，也有很多领域内巨头公司投资的小公司。

我们不妨想象一下以下这些场景：

早上，你手机的闹钟响了，你打开手机

手机摄像头捕捉并识别你的头像，手机识别到是你本人，立刻解锁

玩了一下手机，起床去买早餐

在早餐店，买完早餐，付款，手机都不用拿，直接刷脸，付款

到了公司，你打开电脑，受到一封邮件，你迟到了。

因为公司大门有一个人脸识别考勤的仪器，你进入的时候，就捕捉你的人脸

到了休闲时间，你看下电影，发现某某明星竟然拍了儿童不宜影片

你打开一看，发现真的是那个明星啊，一模一样

其实那不是明星本人，只是个替身，所有动作都是替身完成的

然后通过采集明星的脸部 3D 数据，后期人脸合成，换脸，补光等等，把替身完全弄成跟明星一样

至此，这部动作大片就完成了

你犹豫了一下，还是不看了，没意思

最后手机一亮，给你来了一步你喜欢的劲爆大片。因为手机软件检测到你的人脸，发现你不喜欢刚刚那部电影，立刻给你推送了一部大片。

4、求一篇关于人脸识别的英文文献，最好有中文翻译。

计算机人脸识别是一个复杂和困难的问题，其原因是：（1）人脸是由复杂的三维曲面构成的可变形体，难以用数学描述；（2）所有人的人脸结构高度相似，而人脸的图像又受年龄和成像条件的影响，这使得同一人在不同条件下的差别可能比不同的人在相同条件下的差别还要大。因此，人脸识别技术实用化所需解决的重要问题是研究能在上述变化条件下可靠工作的人脸识别技术，即鲁棒的人脸识别技术。实现鲁棒的人脸识别涉及人脸检测、特征检测、人脸描述、建模、识别等技术，而其中最关键的是特征检测。基于上述理解，本论文以鲁棒的人脸识别为目标，以人脸特征检测为重点进行了相关的研究，并取得了如下创新性成果：1、提出多线索自适应人脸特征检测方法，将多种人脸线索通过导引、校验、纠错等方式相融合，实现了在姿态、背景和光照变化的情况下人脸特征的可靠检测。与现有典型的特征检测方法相比，正确率和适应性有显著提高（对于姿态变化的情况，正确率提高10%左右），从而使人脸特征检测技术达到实用阶段。2、提出图像分析和运动分析相结合的交叉验证方法，实现了活动图像人脸特征检测中的自动纠错和特征估计机制，从而使视频中人脸特征自动检测的正确率达到98%以上，为基于... It is difficult to implement the face recognition mechanism using computers for several reasons. First, human face is a deformable object composed of complex 3D curve surfaces, which is hard to be represented in form of mathematics. Secondly, faces of different persons have the similar structure. On the other side, the face images are greatly dependent on ages and photography conditions. This results that the difference between two face images of two different persons taken under the same photography co...

5、人脸识别技术在生活中的应用有哪些？

现在人脸识别技术发展愈加成熟，应用领域也越来越广泛，比如云脉人脸识别系统可应用在以下场景：1.企业、住宅安全和管理：如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。2.电子护照及身份证：中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。3.公安、司法和刑侦：如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。4.自助服务：如自助实名认证，自助远程开户等。5.信息安全：如计算机登录、电子政务和电子商务。

应用场景：身份证查验，确保真实证件

当前主要是通过扫描或者复印身份证信息，人工比对身份证照片。扫描或复印身份证只是作为备案，并不能有效核实身份证真伪。要确保是采用真实身份证办理业务，必须有某种技术手段对办事人提供的身份证进行查验。

应用场景：人脸与身份证匹配查验，确保人证合一

除了采用真实身份证办理业务外，人工核对相片往往因为身份证相片相对早期、当事人带墨镜、化妆、发型等根本无法有效核实。如果查问过多会让持证人员感到厌烦，容易产生一些不必要的摩擦。故在查验身份证的基础上，通过摄像机无接触自动捕获人脸影像，并自动与身份证里存储的影像信息比对，或者与后台更多的真实身份人脸比对，并以多种方式提醒窗口业务人员比对结果，确保持证人是本人持真实身份证办理业务。

应用场景：人脸证据保留，增强事后取证能力

由于身份证信息中的照片相对陈旧，除了将摄像机捕获的当时人脸与身份证存储的相片比对外，系统不断积累办理业务时的人脸捕获数据，在人脸匹配查验过程中，不仅能跟身份证中存储的照片信息比对，还能对历史人脸信息比对，确保在身份证中的照片相对陈旧时，有更加接近当前时间的人脸数据，提高比对精确度。同时每次办理业务留下的人脸数据，可作为出现业务异常时追溯的重要证据。

应用场景：支持未来刷脸办理业务

随着人脸识别技术的不断成熟，对于公共服务部门来讲，对客户的贴身服务至关重要，系统要支持未来直接刷脸办理业务。即对于部分业务，要支持未来在无需身份证信息的情况下，依然可以直接通过人脸识别身份信息，减少身份证查验、复印存档等环节，提高客户办理业务的便捷性，提高窗口办理业务的效率。

人脸识别技术在智慧城市中的应用优势

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。每个人的面孔都由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等部位组合而成，它们之间的大致位置关系也是固定的。然而，人脸具有唯一性，这个世界上找不出两张完全相同的人脸，人们通常能够根据不同面孔之间的细微差异将不同人区分开来。

万维识别为您解答。

学校教育这一块也会用到，“无感”考勤的人脸识别

6、人脸识别技术的作用？

适用范围:公园、厂、超市、小区广场、会议中心、体育场馆、学校、医院、住宅区、商业街、大型农贸市场等公众活动和聚集场所的重要部位,酒店(宾馆)、餐饮、 娱乐场所、办公楼的大堂出入口、电梯和其他主要通道等室内外范围的监控录像用途。人脸捕获与跟踪人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来,并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术,当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。人脸识别比对人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登。记得某一对像作比对核实确定其 是否为同一人。搜索式的比对是指,从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。人脸建模与检索系统可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征, 并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式) , 将指定的人像进行建模,再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别,最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。真人鉴别系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一张照片，以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。图像质量检测图像质量的好坏直接影响到识别的效果,图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估,并给出相应的建议值来辅助识别。 人脸识别技术的应用,为生活带来更加便捷生活体验。为构建“和谐社会”及“数字城市”战略的实施提供有效推动, 让我们生活提供安全有效的保证。人脸识别技术现在应用在生活中的方方面面，功能相同，但是作用却各有差异，主要分线上线下两个方面。线上：人脸识别技术，应用到手机解锁、软件登录、支付验证、交易验证等方面，通过人脸识别技术，在线上可以形成人脸库，如果非本人操作，操作不了，可以充分保护客户的隐私、财产、个人账户安全等问题。恰恰这也是用户（顾客）最关心的问题。线下：人脸识别技术，应用到公安、交通、金融、司法、教育、医院等领域。通过人脸识别技术能够改变人工审核慢、审核不严谨的等问题，用技术代替人工审核，并且人脸识别技术能够更精准的识别，为公共安全、人口管理、国家人员信息管理、客户端数据安全、保密等问题，提供了更加方便的处理办法和更精准的数据。人脸识别的应用场景：目前这个技术主要运用在公共安全、资金安全以及个人账户安全等方面，主要领域是手机，例如人脸识别解锁，软件客户端，例如微信支付宝人脸识别登录，支付系统，例如支付宝人脸识别支付，公共管理，例如：大楼人脸识别，社区人脸识别等等。人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及,众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术,以求远距离快速确认人员身份,实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择,采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸,并与人脸数据库进行实时比对,从而实现快速身份识别。

人脸识别

7、人脸识别的发展历史是怎样的？

人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将AFR的研究历史按照研究内容、技术方法等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表1所示。该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍： 第一阶段(1964年~1990年) 这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征(Geometricfeature based)的方法。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事AFR研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。金出武雄于1973年在京都大学完成了第一篇AFR方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学(CMU)机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。他所在的研究组也是人脸识别领域的一支重要力量。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。 第二阶段(1991年~1997年) 这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics(现为Identix)的FaceIt系统。 美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室的特克(Turk)和潘特兰德(Pentland)提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别方法。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(NormalizedCorrelation)方法一道成为人脸识别的性能测试基准算法。 这一时期的另一个重要工作是麻省理工学院人工智能实验室的布鲁内里(Brunelli)和波基奥(Poggio)于1992年左右做的一个对比实验，他们对比了基于结构特征的方法与基于模板匹配的方法的识别性能，并给出了一个比较确定的结论：模板匹配的方法优于基于特征的方法。这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别方法研究，并在很大程度上促进了基于表观(Appearance-based)的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别方法的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。 贝尔胡米尔(Belhumeur)等提出的Fisherface人脸识别方法是这一时期的另一重要成果。该方法首先采用主成分分析(PrincipalComponent Analysis，PCA，亦即特征脸)对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析(LinearDiscriminant Analysis, LDA)的方法变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该方法目前仍然是主流的人脸识别方法之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA判别方法以及近期的一些基于核学习的改进策略。 麻省理工学院的马哈丹(Moghaddam)则在特征脸的基础上，提出了基于双子空间进行贝叶斯概率估计的人脸识别方法。该方法通过“作差法”，将两幅人脸图像对的相似度计算问题转换为一个两类(类内差和类间差)分类问题，类内差和类间差数据都要首先通过主成分分析(PCA)技术进行降维，计算两个类别的类条件概率密度，最后通过贝叶斯决策(最大似然或者最大后验概率)的方法来进行人脸识别。 人脸识别中的另一种重要方法——弹性图匹配技术(Elastic GraphMatching，EGM) 也是在这一阶段提出的。其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换[12]特征，称为Jet;边的属性则为不同特征点之间的几何关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化搜索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。该方法的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。近来还出现了一些对该方法的扩展。 局部特征分析技术是由洛克菲勒大学(RockefellerUniversity)的艾提克(Atick)等人提出的。LFA在本质上是一种基于统计的低维对象描述方法，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的PCA相比，LFA在全局PCA描述的基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能力。LFA技术已商业化为著名的FaceIt系统，因此后期没有发表新的学术进展。 由美国国防部反毒品技术发展计划办公室资助的FERET项目无疑是该阶段内的一个至关重要的事件。FERET项目的目标是要开发能够为安全、情报和执法部门使用的AFR技术。该项目包括三部分内容：资助若干项人脸识别研究、创建FERET人脸图像数据库、组织FERET人脸识别性能评测。该项目分别于1994年，1995年和1996年组织了3次人脸识别评测，几种最知名的人脸识别算法都参加了测试，极大地促进了这些算法的改进和实用化。该测试的另一个重要贡献是给出了人脸识别的进一步发展方向：光照、姿态等非理想采集条件下的人脸识别问题逐渐成为热点的研究方向。 柔性模型(Flexible Models)——包括主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)是这一时期内在人脸建模方面的一个重要贡献。ASM/AAM将人脸描述为2D形状和纹理两个分离的部分，分别用统计的方法进行建模(PCA)，然后再进一步通过PCA将二者融合起来对人脸进行统计建模。柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以采用基于合成的图像分析技术来对人脸图像进行特征提取与建模。柔性模型目前已被广泛用于人脸特征对准(FaceAlignment)和识别中，并出现了很多的改进模型。 总体而言，这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速，所提出的算法在较理想图像采集条件、对象配合、中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别商业公司。从技术方案上看， 2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。 第三阶段(1998年~现在) FERET’96人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。与此同时，人脸识别的商业系统进一步发展。为此，美国军方在FERET测试的基础上分别于2000年和2002年组织了两次商业系统评测。 基奥盖蒂斯(Georghiades)等人提出的基于光照锥 (Illumination Cones) 模型的多姿态、多光照条件人脸识别方法是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角、不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥——即光照锥。为了能够从少量未知光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度立体视觉方法进行了扩展，能够在朗博模型、凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的7幅同一视点图像恢复物体的3D形状和表面点的表面反射系数(传统光度立体视觉能够根据给定的3幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向)，从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。 以支持向量机为代表的统计学习理论也在这一时期内被应用到了人脸识别与确认中来。支持向量机是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题。通常有三种策略解决这个问题，即：类内差/类间差法、一对多法(one-to-rest)和一对一法(one-to-one)。 布兰兹(Blanz)和维特(Vetter)等提出的基于3D变形(3D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条件人脸图像分析与识别方法是这一阶段内一项开创性的工作。该方法在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在3D形状和纹理统计变形模型(类似于2D时候的AAM)的基础上，同时还采用图形学模拟的方法对图像采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使得人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置、光照情况等外部参数完全分开，更加有利于人脸图像的分析与识别。Blanz的实验表明，该方法在CMU-PIE(多姿态、光照和表情)人脸库和FERET多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，证明了该方法的有效性。 2001年的国际计算机视觉大会(ICCV)上，康柏研究院的研究员维奥拉(Viola)和琼斯(Jones)展示了他们的一个基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统，在CIF格式上检测准正面人脸的速度达到了每秒15帧以上。该方法的主要贡献包括：1)用可以快速计算的简单矩形特征作为人脸图像特征;2)基于AdaBoost将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习方法;3)采用了级联(Cascade)技术提高检测速度。目前，基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪。这为后端的人脸识别提供了良好的基础。 沙苏哈(Shashua)等于2001年提出了一种基于商图像[13]的人脸图像识别与绘制技术。该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。基于此，沙苏哈等还给出了对各种光照条件不变的人脸签名(Signature)图像的定义，可以用于光照不变的人脸识别，实验表明了其有效性。 巴斯里(Basri)和雅各布(Jacobs)则利用球面谐波(Spherical Harmonics)表示光照、用卷积过程描述朗博反射的方法解析地证明了一个重要的结论：由任意远点光源获得的所有朗博反射函数的集合形成一个线性子空间。这意味着一个凸的朗博表面物体在各种光照条件下的图像集合可以用一个低维的线性子空间来近似。这不仅与先前的光照统计建模方法的经验实验结果相吻合，更进一步从理论上促进了线性子空间对象识别方法的发展。而且，这使得用凸优化方法来强制光照函数非负成为可能，为光照问题的解决提供了重要思路。 FERET项目之后，涌现了若干人脸识别商业系统。美国国防部有关部门进一步组织了针对人脸识别商业系统的评测FRVT，至今已经举办了两次：FRVT2000和FRVT2002。这两次测试一方面对知名的人脸识别系统进行了性能比较，例如FRVT2002测试就表明Cognitec, Identix和Eyematic三个商业产品遥遥领先于其他系统，而它们之间的差别不大。另一方面则全面总结了人脸识别技术发展的现状：较理想条件下(正面签证照)，针对37437人121,589 幅图像的人脸识别(Identification)最高首选识别率为73%，人脸验证(Verification)的等错误率(EER[14])大约为6%。FRVT测试的另一个重要贡献是还进一步指出了目前的人脸识别算法亟待解决的若干问题。例如，FRVT2002测试就表明：目前的人脸识别商业系统的性能仍然对于室内外光照变化、姿态、时间跨度等变化条件非常敏感，大规模人脸库上的有效识别问题也很严重，这些问题都仍然需要进一步的努力。 总体而言，目前非理想成像条件下(尤其是光照和姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。而非线性建模方法、统计学习理论、基于Boosting[15]的学习技术、基于3D模型的人脸建模与识别方法等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。 总而言之， 人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用。这些成果更加深了我们对于自动人脸识别这个问题的理解，尤其是对其挑战性的认识。尽管在海量人脸数据比对速度甚至精度方面，现有的自动人脸识别系统可能已经超过了人类，但对于复杂变化条件下的一般人脸识别问题，自动人脸识别系统的鲁棒性和准确度还远不及人类。这种差距产生的本质原因现在还不得而知，毕竟我们对于人类自身的视觉系统的认识还十分肤浅。但从模式识别和计算机视觉等学科的角度判断，这既可能意味着我们尚未找到对面部信息进行合理采样的有效传感器(考虑单目摄像机与人类双眼系统的差别)，更可能意味着我们采用了不合适的人脸建模方法(人脸的内部表示问题)，还有可能意味着我们并没有认识到自动人脸识别技术所能够达到的极限精度。但无论如何，赋予计算设备与人类似的人脸识别能力是众多该领域研究人员的梦想。相信随着研究的继续深入，我们的认识应该能够更加准确地逼近这些问题的正确答案。人脸识别技术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。人脸因具有不可复制、采集方便、不需要被拍者的配合而深受欢迎。与其他生物识别技术，如指纹识别，掌形识别，眼虹膜识别和声音识别相比较，人脸识别具有以下独特的优势：# 非接触式采样 被测者不需要与采集器（摄像头）接触即可将面像资料输入到计算机中。这种方式既方便了使用者，同时也大大提高了采集器的使用寿命。比如，指纹的采集需要使用者把手放在采集器上，这样使用时间长了次数多了采集器就容易因磨损而损坏。# 无需被测者的配合 被测者可以在毫不知情的情况下被采样录入并进比对识别。这一特点使得人脸识别技术成为公共安全监控方面的最理想的选择。可以利用这一点，在公共场合或机要部门的出入口做实时比对识别，查找特定的人员。# 人脸识别更方便、直观 人脸照片能够很方便的进行人工鉴别判断，无需专业人士作鉴定。 这使得当用户需要核对历史记录中的人员时，能够更方便、直观的进行人工判别。

汉玛智慧

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。用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识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

人脸识别最初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。

与其他生物识别方式相比，人脸识别优势在于自然性、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。人脸识别优势明显，未来将成为识别主导技术。具体来说，相比指纹识别、虹膜识别等传统的生物识别方式，优点主要还集中在四点：非接触性、非侵扰性、硬件基础完善和采集快捷便利，可拓展性好。在复杂环境下，人脸识别精度问题得到解决后，预计人脸识别有望快速替代指纹识别成为市场大规模应用的主流识别技术。（了解更多智慧人脸识别解决方案，欢迎咨询汉玛智慧 ）

而这，也彰显着人脸识别未来的发展趋势：

首先，人脸识别应用的最广泛领域便是安防行业，不仅给整个安防行业注入了新的生命活力，也进一步开拓了新的发展市场。作为安防市场未来的发展方向的智能视频分析，其中最重要的技术就是人脸识别。

其二，我国的三维测量技术近年来发展形势较好，而现今3D人脸识别算法正对2D投影的缺陷做了补充，此外对于其中的传统难点，包括人脸旋转、遮挡、相似度等在内的都有了很好的应对，这也成为了人脸识别技术的另一个最为重要的发展路线之一。

其三，大数据深度学习进一步提升了人脸识别的精确度，这也为2D人脸识别的应用作了一定的突破，将其应用于互联网金融行业当中，能够快速普及金融级应用。

其四，人脸识别技术由于其便利性、安全性，可在智能家居中用作门禁系统以及鉴权系统，因此智能家居与人脸识别技术的融合是未来发展的重点方向。智能家居中的人脸识别系统是结合嵌入式操作系统和嵌入式硬件平台建立的，加强了人脸识别技术与智能家居应用的结合度，具有概念新、实用性强等特点。

其五，人脸识别技术是未来基于大数据领域的重要发展方向。现如今公安部门都引入了大数据，这也弥补了传统技术的难点，通过人脸识别技术使得这些照片数据再度存储利用，能够大大提升公安信息化的管理和统筹，这将成为未来人脸识别的主要发展趋势。

人脸识别还在发展，这也是我们大家从生活中能够切实体会到的，希望终有一天能够看到足够成熟，足够便利的人脸识别技术吧，我们 汉玛智慧 也将为了这个目标和大家一起努力！

8、人脸识别与人脸检测的不同点是什么？

人脸检测就是在一副图像或一序列图像（比如视频）中判断是否有人脸，若有则返回人脸的大小、位置等信息。人脸识别则是在假设图像或者图像序列中有人脸的情况下，根据人脸的特征判断人的身份等信息。在早期，人脸检测是作为人脸识别的一个过程出现的。但现在人脸检测的应用范围已经远远超出了人脸识别，人脸检测在数码相机，监控网络，机器视觉、模式识别等领域都有重要的实践与理论意义。参考文献：《人脸识别——原理、方法与技术》，王映辉编，科学出版社；《Detecting Faces in Images：A Survey》：Ming-Hsuan Yang（杨铭轩），David J. Kriegman，Narendra Ahuja，IEEE Transa on PA and Machine Intelligence人脸检测最初来源于人脸识别。对于任意一幅给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否有人脸。人脸识别就是在人脸检测的基础上，识别人脸特征，进行判断。步骤有人脸图像采集及检测，人脸图像预处理，人脸图像特征提取，人脸图像匹配与识别。目前这两项技术做的都比较好的有北京中安未来，商汤科技，旷世科技。翔云OCR云服务平台可以进一步了解识别比检测精密度高硬件软件要求也高。

9、人脸识别技术的基本介绍

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。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。

10、人脸检测与人脸识别有什么不同？

人脸检测就是在一副图像或一序列图像（比如视频）中判断是否有人脸，若有则返回人脸的大小、位置等信息。人脸识别则是在假设图像或者图像序列中有人脸的情况下，根据人脸的特征判断人的身份等信息。在早期，人脸检测是作为人脸识别的一个过程出现的。但现在人脸检测的应用范围已经远远超出了人脸识别，人脸检测在数码相机，监控网络，机器视觉、模式识别等领域都有重要的实践与理论意义。参考文献：《人脸识别——原理、方法与技术》，王映辉编，科学出版社；《Detecting Faces in Images：A Survey》：Ming-Hsuan Yang（杨铭轩），David J. Kriegman，Narendra Ahuja，IEEE Transa on PA and Machine Intelligence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。用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、面部识别。人脸检测是指对于任意一幅给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果是则返回一脸的位置、大小和姿态。人脸识别是指将一个需要识别的脸，华科智能人脸识别系统所使用的终端，是嵌入式云终端产品，终端性能好，能够保证设备高效运行，人在通过闸机时只需几秒就能快速通过，和训练库中的某个人脸对应起来，类似指纹识别一样的东西，完成识别功能。人脸识别是根据检测到的人脸跟数据库中的人脸进行比对，并返回比对结果。而人脸检测则是在一张图片上把人脸寻找出来，是在图像或者视频中检测到人脸的位置，并反馈人脸的坐标位置，完成的是寻找人脸的功能。

机器学习人脸识别原理