先進(jìn)面部識(shí)別系統(tǒng)

先進(jìn)面部識(shí)別系統(tǒng)第一頁(yè)，共十二頁(yè)，編輯于2023年，星期二什么是人臉識(shí)別

人臉識(shí)別提取特征點(diǎn)人臉檢測(cè)比對(duì)成像

工作原理

面部識(shí)別是一種非常自然、友好的生物特征識(shí)別認(rèn)證技術(shù)。面部識(shí)別技術(shù)是通過(guò)圖像或視頻進(jìn)行面部檢測(cè)，然后提取面部特征、最后進(jìn)行面部比對(duì)的一系列相關(guān)技術(shù)的總成。圖像預(yù)處理

人臉識(shí)別是是人類(lèi)視覺(jué)最杰出的能力之一。計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)是一項(xiàng)新興的生物識(shí)別技術(shù)，也是一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。它是計(jì)算機(jī)交互是技術(shù)的重要組成部分具有廣闊的發(fā)展前景。第二頁(yè)，共十二頁(yè)，編輯于2023年，星期二面部識(shí)別的優(yōu)點(diǎn)

人臉識(shí)別技術(shù)由于它的安全性、無(wú)侵害性和對(duì)用戶最自然、最直觀的使用方式，使人臉識(shí)別成為最容易被接受的生物特征識(shí)別方式。準(zhǔn)確率速度采集難度采集方式設(shè)備成本接受度應(yīng)用范圍指紋高很快低主動(dòng)低高廣泛掌紋很高快較低主動(dòng)高高一般虹膜很高快高主動(dòng)較高較低一般面部很高快低主動(dòng)/被動(dòng)低很高廣泛DNA精確很慢很高主動(dòng)很高低很窄

和其他生物特征識(shí)別技術(shù)比較第三頁(yè)，共十二頁(yè)，編輯于2023年，星期二面部識(shí)別的優(yōu)點(diǎn)

1.識(shí)別準(zhǔn)確安全；

2.伴隨性無(wú)須介質(zhì)不怕丟失或遺忘；

3.非接觸使用安全衛(wèi)生；4.隱蔽性適合特殊情況使用；

5.使用方便無(wú)須學(xué)習(xí)和改變使用習(xí)慣；

6.設(shè)備使用壽命長(zhǎng)；

7.對(duì)人的身體及生理無(wú)侵害。

面部識(shí)別不受季節(jié)及天氣影響識(shí)別準(zhǔn)確率高非接觸：設(shè)備使用壽命高，使用更衛(wèi)生。識(shí)別方式為主、被動(dòng)兩種不需要密鑰或存放相關(guān)信息的介質(zhì)（如IC、ID等）更安全更方便我們的貢獻(xiàn)1、提高了該技術(shù)對(duì)環(huán)境光線的適應(yīng)性2、解決了戴眼鏡的問(wèn)題3、降低了成本4、提高了識(shí)別速度用戶選擇的理由方便、安全、價(jià)格適中這個(gè)技術(shù)在保證安全性的同時(shí)極大的方便了客戶使用（不用記密碼，不用帶卡片和鑰匙），這是他價(jià)值的真正所在。并且在十年內(nèi)無(wú)可替代他的技術(shù)會(huì)出現(xiàn)。復(fù)制難度高

主要優(yōu)點(diǎn)第四頁(yè)，共十二頁(yè)，編輯于2023年，星期二面部識(shí)別原理眼部檢測(cè)眼鏡發(fā)射光消除MB-LBP算法標(biāo)準(zhǔn)化根據(jù)眼睛位置做圖像標(biāo)準(zhǔn)化局部直方圖均衡、Gamma、局部差分等一系列變換記錄當(dāng)前圖像的光線照射情況Boosting人臉特征分類(lèi)器人臉檢測(cè)Haar算法特征提取代數(shù)（主）加幾何特征（輔助）Gabor小波轉(zhuǎn)化特征庫(kù)結(jié)果注冊(cè)比對(duì)Boosting眼部特征分類(lèi)器通過(guò)攝像頭采集到的灰度圖像訓(xùn)練集第五頁(yè)，共十二頁(yè)，編輯于2023年，星期二檢出率:

1、不考慮準(zhǔn)確度的情況下眼睛的檢出率：DR=99.88％

2、誤差為5%眼睛的精確度檢出率：DR(0.05)=80％ 3、誤差為10%眼睛的精確度檢出率：DR(0.1)=97％

眼睛檢測(cè)的速度:

3ms：電腦（1.7GHz的中央處理器，128MB內(nèi)存）

100ms的：嵌入式（MIPS336MHz處理器，64MB內(nèi)存）眼部檢測(cè)性能評(píng)價(jià)第六頁(yè)，共十二頁(yè)，編輯于2023年，星期二

人臉特征提取前的預(yù)處理及圖像標(biāo)準(zhǔn)化

1、

檢測(cè)人臉平面內(nèi)角度偏差并旋轉(zhuǎn)。（根據(jù)眼睛） 2、縮放圖像到合適大小。（根據(jù)眼睛） 3、截取151*151圖像。 4、通過(guò)局部差分及局部直方圖均衡等措施對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化（標(biāo)準(zhǔn)化前后圖形如下）圖像預(yù)處理及標(biāo)準(zhǔn)化第七頁(yè)，共十二頁(yè)，編輯于2023年，星期二

1、特征提取是基于Gabor小波變換，特征編碼的信息包含光照，表情，姿態(tài)等。 2、我們通過(guò)二維分解Gabor濾波器來(lái)提高特征提取速度。

實(shí)部

虛部

3、

需要取標(biāo)準(zhǔn)圖像中81個(gè)固定點(diǎn)，每個(gè)點(diǎn)進(jìn)行16個(gè)方向8個(gè)頻率的小波計(jì)算（如圖）。特征提取第八頁(yè)，共十二頁(yè)，編輯于2023年，星期二

如上所述，我們計(jì)算出特征點(diǎn)，根據(jù)在81點(diǎn)16方向和8個(gè)頻率，所以我們得到16*8*81Gabor特征值。

讓我們?cè)诿恳粋€(gè)點(diǎn)得到16*8=128Gabor特征值。

我們使用了編碼功能，判斷相鄰點(diǎn)之間關(guān)系、方向和大小。因此，我們計(jì)算出每個(gè)特征編碼的大小為2430Byte（還加入了一些其他信息，如光照強(qiáng)度、方向、注冊(cè)時(shí)間等）。特征提取第九頁(yè)，共十二頁(yè)，編輯于2023年，星期二1、計(jì)算相似性首先我們計(jì)算出每個(gè)的的相似性，再根據(jù)每個(gè)點(diǎn)的相似性的差計(jì)算權(quán)重。2、計(jì)算面部的光線變化

我們計(jì)算特征編碼的時(shí)候加入了環(huán)境光線的基本信息，在比對(duì)中發(fā)現(xiàn)光線變化時(shí)會(huì)采取特殊的處理方式以增加光線變化時(shí)的識(shí)別率。比對(duì)過(guò)程第十頁(yè)，共十二頁(yè)，編輯于2023年，星期二我們的技術(shù)參數(shù)識(shí)別精度RR是指等記的人和比對(duì)的人為同一人時(shí)的通過(guò)率。0FMR是指不發(fā)生誤識(shí)的時(shí)候，拒識(shí)率為15%。FMR1000000是指誤識(shí)率為1/1000000，拒識(shí)率為12.5%。FMR100000是指誤識(shí)率為1/100000，拒識(shí)率為11%。FMR10000是指誤識(shí)率為1/10000，拒識(shí)率為9%。適用范圍

可以識(shí)別平面內(nèi)-30?30度的頭部圖像偏轉(zhuǎn)或非平面外-15?15度的頭部旋轉(zhuǎn)。

可適用不大于？？？焦耳能量的干擾。

算法同時(shí)支持intel架構(gòu)、DSP架構(gòu)、ARM架構(gòu)等多種平臺(tái)識(shí)別速度

速度0.1秒/pc；0.2秒/DSP；0.7秒/MIPSRR0FMRFMR1000000FMR100000FMR100002%15%12.5%11%9%第十一頁(yè)，共十二頁(yè)，編輯于2023年，星期二面部識(shí)別技術(shù)現(xiàn)狀我們研究的重點(diǎn)是基于近紅外攝像機(jī)的圖像識(shí)別。但是我們的引擎在可見(jiàn)光識(shí)別中優(yōu)于“Verilook4.0”（立陶宛）、“Luxand3.0”（美國(guó)），這是基于ColorFERET數(shù)據(jù)庫(kù)的測(cè)試結(jié)果。在FRVT2006發(fā)表FMR10000識(shí)別率是35％的室內(nèi)普通光線環(huán)境。

此外Surrey,Dallan,Lockheed,Toshiba,Neurotech方案在MBGC（多生物識(shí)別技術(shù)挑戰(zhàn)賽）挑戰(zhàn)實(shí)驗(yàn)，公布結(jié)果在FMR100030％

雖然在室內(nèi)環(huán)境光照變化不大，但在可見(jiàn)光條件下還沒(méi)有人可以克服，解決