人脸识别公司Top10

人脸识别公司Top10
人脸识别公司Top10

人脸识别公司Top10

1、商汤科技

作为全球领先的人工智能平台公司,商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时,商汤科技也是“全球最具价值的AI创新企业”,总融资额、估值等在行业均遥遥领先。商汤科技以“坚持原创,让AI引领人类进步”为愿景。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心,推出了一系列领先的人工智能技术,包括:人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲领先的AI算法提供商。

2、旷视科技

北京旷视科技有限公司是一家行业领先的人工智能公司,在深度学习方面拥有核心竞争力。旷视向客户提供包括先进算法、平台软件、应用软件及内嵌人工智能功能的物联网设备的全栈式解决方案,并在多个行业取得领先地位。2017年和2019年,旷视跻身《麻省理工科技评论》发布的两项「50大最聪明公司」榜单中。

3、云从科技

云从科技孵化自中科院重庆研究院,公司受托参与了人工智能国标、行标制定,并成为第一个同时承担国家发改委人工智能基础平台、应用平台,工信部芯片平台等国家重大项目建设任务的人工智能科技企业。云从为客户提供个性化、场景化、行业化的智能服务。

4、暖果科技

暖果科技是中国视觉AI领域专家品牌,致力于视觉 AI 算法、应用与终端产品的研究与开发。公司创始人、中科院自动化所博士、原北航软件学院副院长康一梅教授于2005年创立了嵌入式专业及嵌入式系统实验室,是视觉AI边缘计算领域知名专家。暖果科技拥有实力雄厚的软硬件研发力量,核心团队由来自中科院、北大、北航等著名学府的硕士、博士组成。15年来,公司依托嵌入式系统实验室进行预先研究,将成熟技术进行产品化,构建了集算法、软件、硬件于一体的视觉AI系统解决方案。

5、依图科技

依图从事人工智能创新型研究,致力于将先进的人工智能技术与行业应用相结合,建设

更加安全、健康、便利的世界。依图带着国际视野组建代表世界水平的研发团队,用坚实的技术力量推进产业发展。我们不是为了把大公司或者实验室的技术拿来快速套利,我们参与人工智能领域的基础性科学研究,致力于全面解决机器看、听、理解的根本问题,相信能在计算机视觉、自然语言理解、语音识别、知识推理、机器人等技术领域作出突破性贡献。依图的全栈自研技术已经服务于安防、医疗、金融、园区、零售等多个行业。

6、汉王科技

汉王科技以核心技术为基础,面向市场需求,已形成了以识别技术为核心的、针对不同细分市场的软硬件产品系列,既有通用产品,如e典笔、汉王电纸书、汉王笔、文本王、名片通、绘图板等,也有针对教育、金融等行业应用的文表识别解决方案;既有手写手机、OCR 等多种技术授权方案,也有辅助方案实施的硬件产品,如证照识别等。

7、海康威视

海康威视是以视频为核心的智能物联网解决方案和大数据服务提供商。海康威视全球员工超34000人(截止2018年12月31日),其中研发人员和技术服务人员超16000人,研发投入占企业销售额的8.99%(2018年),绝对数额占据业内前茅。海康威视是博士后科研工作站单位,以杭州为中心,建立辐射北京、上海、武汉以及加拿大蒙特利尔、英国伦敦的研发中心体系,并计划在西安、成都、重庆和石家庄进行研发投入。

8、佳都科技

佳都科技(PCI)创立于1986年,总部位于中国广州,在中国30多个区域设有分公司或办事处,员工超过2000人,拥有科学家研发团队,设立了佳都科技全球人工智能技术研究院和交通大脑研究院,建设或参与建设2个国家联合实验室、1个国家企业技术中心、4个省级工程技术中心,承担了数十个国家及省部级重大科研项目,累计申请国家发明专利、软件著作权超过700项。

9、中科视拓

中科视拓的创始团队来自山世光研究员和陈熙霖研究员共同领导的中科院计算所智能信息处理实验室视觉信息处理与学习研究组(简称VIPL研究组)。VIPL研究组的前身可以追溯到上个世纪90年代中国工程院高文院士在哈尔滨工业大学计算机学院建立的视觉实验

室。中科视拓(北京)科技有限公司于2016年8月在北京成立,核心创始人包括山世光研究员和他的博士生刘昕。2016年9月,中科视拓获得由线性资本领投,紫牛基金、明势资本等跟投的千万人民币级别天使投资。2016年12月,公司整体迁入银谷办公区。2017年4月,由中科视拓控股的系统集成公司——杭州火视科技有限公司,在杭州滨江区成立。2017年8月,中科视拓获得由安赐资本领投的Pre-A轮数千万人民币投资。

10、川大智胜

四川川大智胜软件股份有限公司(Wisesoft Co., Ltd.)成立于2000年11月,2008年6月在深圳证券交易所中小企业板挂牌上市。公司以“产学研深度融合”为特色,长期坚持自主创新,将图形图像技术、人工智能技术应用到航空与空中交通管理、飞行模拟、三维测量与人脸识别、通用航空、智慧城市和文化科技等领域,以自主研制的大型实时软件为核心,形成系列重大装备和系统。是国内领先的空中交通和地面智能交通系统的产品开发、系统集成和优秀服务供应商,空管产品市场占有率位居国内厂商首位。先后获得了国家科技进步一等奖1项、二等奖4项,国家技术发明二等奖1项,省部级科技进步一等奖7项、二等奖7项。

2020人脸识别技术公司十大排名

2020人脸识别技术公司十大排名 1、商汤科技 作为全球领先的人工智能平台公司,商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时,商汤科技也是“全球最具价值的AI创新企业”,总融资额、估值等在行业均遥遥领先。商汤科技以“坚持原创,让AI引领人类进步”为愿景。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心,推出了一系列领先的人工智能技术,包括:人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲领先的AI算法提供商。 2、旷视科技 北京旷视科技有限公司是一家行业领先的人工智能公司,在深度学习方面拥有核心竞争力。旷视向客户提供包括先进算法、平台软件、应用软件及内嵌人工智能功能的物联网设备的全栈式解决方案,并在多个行业取得领先地位。2017年和2019年,旷视跻身《麻省理工科技评论》发布的两项「50大最聪明公司」榜单中。 3、百度智能云 百度智能云是百度提供的公有云平台,于2015年正式开放运营。百度云秉承“用科技力量推动社会创新”的愿景,不断将百度在云计算、大数据、人工智能的技术能力向社会输出。“世界很复杂,百度更懂你”,2016年,百度正式对外发布了“云计算+大数据+人工智能“三位一体的云计算战略。百度云推出了40余款高性能云计算产品,天算、天像、天工三大智能平台,分别提供智能大数据、智能多媒体、智能物联网服务。为社会各个行业提供最安全、高性能、智能的计算和数据处理服务,让智能的云计算成为社会发展的新引擎。4、阿里云 阿里云创立于2009年,是全球领先的云计算及人工智能科技公司,致力于以在线公共服务的方式,提供安全、可靠的计算和数据处理能力,让计算和人工智能成为普惠科技。阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业,包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户,以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中,阿里云保持着良好的运行纪录。 5、腾讯云 腾讯云有着深厚的基础架构,并且有着多年对海量互联网服务的经验,不管是社交、游戏还是其他领域,都有多年的成熟产品来提供产品服务。腾讯在云端完成重要部署,为开发

人脸识别流程

概述 本项目的主要目的是身份证照片与摄像头获取的人脸照片进行比对,确定身份证和目标对象是不是同一个人。 本文项目主要分三个方面,首先是人脸的检测定位;其次是对照片中定位好的人脸进行预处理,处理到适合提取特征值的水平;最后提取特征值比对识别是不是同一个人。系统的大框架如下: 第一步人脸检测定位 确定是否包含人脸,如果包含人脸,则需要确定脸部所在的位置和尺寸。因为获取的都是彩色图像,首先可以进行肤色检测。在检测出肤色像素后,需要根据它们在色度上的相似性和空间上的相关性分割出可能的人脸区域,同时利用区域的几何特征或灰度特征进行是否是人脸的验证,以排除其它色彩类似肤色的物体。这一步流程图如下:

页脚内容 第二步人脸图像预处理 图像处理的目的是为了方便提取人脸的特征值,进而才能比对识别,所以这一步也至关 重要。第一,对于分割出的人脸,由于噪声带来失真和降质,在特征提取之前采用滤波的方式来去除噪声是必须的步骤。第二尺度归一化,其思想是将尺寸各不相同的人脸图像变换为统一的标准尺寸图像以便于人脸特征的提取。第三灰度归一化,人脸识别的研究一般以灰度图像为研究对象,对于彩色的脸像,可对其首先进行灰度化处理。第四灰度均衡化,由于在图像采集中光照的改变容易导致图像呈现不同的明暗程度,因此需要对人脸图像进行灰度均衡化处理。灰度均衡化,其作用是增强人脸图像的整体对比度,并使灰度分布均匀,以消除光照变化的影响。流程图如下: 第三步特征提取对比识别 人脸特征提取与识别是人脸识别研究中最为关键的两个问题。人脸特征提取又称人脸描 述,是在基于人脸检测定位、归一化等图像预处理的基础上进行的人脸各特征提取的过程,为人脸识别分类打下基础。

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。

人脸识别流程

概述 本项目的主要目的是身份证照片与摄像头获取的人脸照片进行比对,确定身份证和目标对象是不是同一个人。 本文项目主要分三个方面,首先是人脸的检测定位;其次是对照片中定位好的人脸进行预 处理,处理到适合提取特征值的水平;最后提取特征值比对识别是不是同一个人。系统的大框架如下: 第一步人脸检测定位 确定是否包含人脸,如果包含人脸,则需要确定脸部所在的位置和尺寸。因为获取的都是彩色图像,首先可以进行肤色检测。在检测出肤色像素后,需要根据它们在色度上的相似性和空间上 的相关性分割出可能的人脸区域,同时利用区域的几何特征或灰度特征进行是否是人脸的验证,以排除其它色彩类似肤色的物体。这一步流程图如下:

第二步人脸图像预处理 图像处理的目的是为了方便提取人脸的特征值,进而才能比对识别,所以这一步也至关重 要。第一,对于分割出的人脸,由于噪声带来失真和降质,在特征提取之前采用滤波的方式来去除噪声是必须的步骤。第二尺度归一化,其思想是将尺寸各不相同的人脸图像变换为统一的标准尺寸图像以便于人脸特征的提取。第三灰度归一化,人脸识别的研究一般以灰度图像为研究对象,对于彩色的脸像,可对其首先进行灰度化处理。第四灰度均衡化,由于在图像采集中光照的改变容易导致图像呈现不同的明暗程度,因此需要对人脸图像进行灰度均衡化处理。灰度均衡化,其作用是增强人脸图像的整体对比度,并使灰度分布均匀,以消除光照变化的影响。流程图如下: 第三步特征提取对比识别 人脸特征提取与识别是人脸识别研究中最为关键的两个问题。人脸特征提取又称人脸描述,是在基于人脸检测定位、归一化等图像预处理的基础上进行的人脸各特征提取的过程,为人脸识别分类打下基础。 在特征提取以后就是人脸识别分类过程,人脸识别分类是整个人脸识别系统的最后一个步骤,其主要任务是根据面部特征的提取结果, 将待测人脸数据进行比较,根据其相似程度判断出待测人脸是否为同一个人。 在人脸识别系统中,由于所提取的人脸特征与特定的识别算法有关,人脸特征提取所采用的技术和方法与人脸识别所采用的技术和方法有着很强的继承关系。因此,将特征提取与人脸识别放在一起讨论才变得有意义。流程图如下:

人脸识别厂家排名

人脸识别厂家排名 1、商汤科技 作为全球领先的人工智能平台公司,商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时,商汤科技也是“全球最具价值的AI创新企业”,总融资额、估值等在行业均遥遥领先。商汤科技以“坚持原创,让AI引领人类进步”为愿景。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心,推出了一系列领先的人工智能技术,包括:人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲领先的AI算法提供商。 2、旷视科技 北京旷视科技有限公司是一家行业领先的人工智能公司,在深度学习方面拥有核心竞争力。旷视向客户提供包括先进算法、平台软件、应用软件及内嵌人工智能功能的物联网设备的全栈式解决方案,并在多个行业取得领先地位。2017年和2019年,旷视跻身《麻省理工科技评论》发布的两项「50大最聪明公司」榜单中。 3、云从科技 云从科技孵化自中科院重庆研究院,公司受托参与了人工智能国标、行标制定,并成为第一个同时承担国家发改委人工智能基础平台、应用平台,工信部芯片平台等国家重大项目建设任务的人工智能科技企业。云从为客户提供个性化、场景化、行业化的智能服务。 4、暖果科技 暖果科技是中国视觉AI领域专家品牌,致力于视觉 AI 算法、应用与终端产品的研究与开发。公司创始人、中科院自动化所博士、原北航软件学院副院长康一梅教授于2005年创立了嵌入式专业及嵌入式系统实验室,是视觉AI边缘计算领域知名专家。暖果科技拥有实力雄厚的软硬件研发力量,核心团队由来自中科院、北大、北航等著名学府的硕士、博士组成。15年来,公司依托嵌入式系统实验室进行预先研究,将成熟技术进行产品化,构建了集算法、软件、硬件于一体的视觉AI系统解决方案。 5、依图科技 依图从事人工智能创新型研究,致力于将先进的人工智能技术与行业应用相结合,建设

人脸识别过程和相关算法(2013)

人 脸 识 别 过 程 图1 人脸识别流程图 1. 人脸的检测和定位:检测图中有没有人脸,将人脸从背景中分割出来,获 取人脸或人脸上的某些器官在图像上的位置。 2. 特征提取:提取特征点,构造特征矢量;多个样本图像的空间序列训练出 一个模型,它的参数就是特征值;模版匹配法用相关系数做特征;而大部分神经网络方法则直接使用归一化后的灰度图像作为输入,网络的输出就是识别结果,没有专门的特征提取过程。 3. 识别:将带识别的图像或特征与人脸数据库里的特征进行匹配,进而将给 出的人脸图像与数据库中的某一个人脸图像及其名字,相关性对应起来。 人脸检测方法 基于知识的方法 a) 优点:规则简单。 视频捕获图像预处理人脸检测人脸特征提取人脸识别人脸数据库比对

b)缺点:难以将人类知识转化为明确的规则。 基于特征的方法 c)优点:可以依据面部器官的几何关系进行人脸检测。 d)缺点:光照、噪声和遮挡可能使得人脸的边界特征被弱化,从而使得算 法难以使用。 基于模版匹配的方法 e)优点:简单高效。 f)缺点:难以应对各种不同的成像条件;关于人脸模式和非人脸模式不存 在一个清晰的、明确的界限。 基于外观的方法 g)优点:通过大量的样本训练使得人脸识别的精确度高。 h)缺点:算法复杂。 基于肤色的系统 i)优点:不受人脸姿态变化的影响。 j)缺点:受光照等外在因素影响较大。

人脸识别方法 基于几何特征的识别方法 a)优点: i.符合人类识别人脸的机理,易于理解。 ii.对每幅图像只需存储一个特征矢量,存储量小。 iii.对光照变化不太敏感。 b)缺点: i.从图像中抽取稳定的几何特征比较困难,特别是特征受到遮挡时。 ii.对强烈的表情变化和姿态变化的鲁棒性较差。 iii.一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系,忽略了局部细微特征,造成部分信息丢失,该方法比较适合于人脸图像粗分类。基于统计的识别方法:隐马尔可夫法 c)优点:人脸识别率高。 d)缺点:算法实现复杂。 基于连接机制的方法 e)优点: i.能够根据有代表性的样本自我学习,具有鲁棒性和自适应性。 ii.以并行的方式处理信息,配以硬件实现,可以显著地提高速度。 f)缺点:算法实现复杂。

(完整版)2019年我国人脸识别技术发展情况及发展趋势综合分析.doc

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。

中国人脸识别未来发展前景展望

中投顾问产业研究中心 中投顾问·让投资更安全 经营更稳健 中国人脸识别未来发展前景展望 中投顾问在《2016-2020年中国人脸识别行业投资分析及前景预测报告》中提到,从人脸识别的非军方应用领域来看,目前国内的人脸识别技术,基本都是在金融及安全领域。而在娱乐领域,也只有百度推出的脸优真正在后台使用人脸识别技术。其他领域因为技术难度以及投入等原因,短期内还无法实现人脸识别。 事实上,如果人脸识别的技术得到突破,准确率得到提升并普及用户习惯以后,其商业化应用前景是十分广阔的,且有助于线下生物识别格局的改变,很有可能会成为下一个科技时代的商业爆发点。随着人脸识别技术的革新,智慧银行VTM 、新型安防系统以及后端海量视频数据检索等项目将大量上线,人脸识别效果的提升将打开前期受效果制约的应用场景。另外,人脸识别包含人工智能等技术,当前商家们布局人脸识别就是布局人工智能以及人机交互的未来。 从资本市场来看,除了腾讯、阿里、民生银行等多个巨头布局人脸识别产业,目前还有其他十大主打人脸识别的股份公司表现出了非常大的潜力。川大智胜、海康威视、佳都科技、科大讯飞、海能达、赛为智能、高新兴、汉王科技、卫士通、高鸿股份等10家上市公司成为人脸识识别以及人工智能的潜力股。这里面有多年来一直坚持做智能技术研发的企业,也有大家并不熟知的新兴企业,这些企业都将在接下来的十年,扛起人脸识别的大旗。 总之,以人脸识别为代表的新一代技术驱动的产业革命已经兴起。这个新的经济单元将是技术比拼的时代,技术壁垒也会越积越高。技术研发会成为企业发展的主要因素,同时商业模式也会因为技术的不管革新而不断演变。如百度深度学习研究院这样的组织会越来越多,如脸优这样技术性应用也会越来越多。当然,最终还是要看各组织的技术革新能力、创新能力以及商业变现能力等综合实力强大与否。 以后的技术革命中会衍生更多的新兴技术,而人脸识别技术或将成为拉开这个帷幕的直接导火索,中国也将因为这些技术而真正步入“中国智造”时代。

人脸识别主要算法原理

人脸识别主要算法原理 主流的技术基本上可以归结为三类,即:基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。 1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法,通常需要和其他结合才能有比较好的效果; 2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。 3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型,主动形状模型和主动外观模型的方法等。 1. 基于几何特征的方法 人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成,正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别,因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述,可以做为人脸识别的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别,首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点,并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。 采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究,结果不容乐观。

可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进,其基本思想是:设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数,通过调整模型参数使能量函数最小化,此时的模型参数即做为该器官的几何特征。 这种方法思想很好,但是存在两个问题,一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定,难以推广,二是能量函数优化过程十分耗时,难以实际应用。基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述,但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时,采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系,忽略了局部细微特征,造成部分信息的丢失,更适合于做粗分类,而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求,计算量也较大。 2. 局部特征分析方法(Local Face Analysis) 主元子空间的表示是紧凑的,特征维数大大降低,但它是非局部化的,其核函数的支集扩展在整个坐标空间中,同时它是非拓扑的,某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系,而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性,似乎这更符合神经信息处理的机制,因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑,Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果,它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。 3. 特征脸方法(Eigenface或PCA)

【人工智能】2017年中国人脸识别重点企业研究报告

2017年中国人脸识别重点企业研究报告 中商产业研究院2017-11 人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别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。人脸识别技术是人工智能的典型应用。人脸识别在一些行业已经有所应用,如公安领域的出入境边检、刑侦等,交通领域的机场、火车站、汽车站等场景,教育行业的人脸考勤、宿舍出入管理、幼儿园接送等。显然,随着人工智能的进一步发展,人脸识别作为人和智能的连接入口有着巨大的潜力。 人脸识别产业属于技术密集型产业,主要分为软件技术、硬件产品、工程项目解决方案等。在这三个领域对人脸识别技术均有较高的要求,在受到门槛的限制下,我国目前人脸识别市场集中度相对较高。 据中商产业研究院发布的《2017-2022年中国人脸识别行业市场前景研究报告》指出,目前,人脸识别行业中企业数量不多,且各自应用于不同的细分领域,相互之间竞争压力较小。以下为6家重点企业案例分析,详情如下: 一、广州云从信息科技有限公司 (一)基本情况

云从科技是中科院重庆研究院与上市公司佳都科技、风投杰翱资本投资创办的专注于计算机视觉等人工智能技术的高科技企业,其创始人是美国伊利诺伊大学图像分析与处理研究室博士周曦。云从科技成立于2015年3月,是一家人脸识别技术及产品研发商,拥有自主知识产权核心算法,专注于人脸识别技术的研发及应用,在安防、金融领域数十个场景下,为银行、公安客户提供软件、硬件定制化服务方案,是“人脸识别”技术领域具有世界顶尖水平算法的企业。 广州云从信息科技有限公司股权结构 资料来源:公开资料、中商产业研究院整理 (二)主营产品

人脸识别流程

1 概述 本项目的主要目的是身份证照片与摄像头获取的人脸照片进行比对,确定身份证和目标对象是不是同一个人。 本文项目主要分三个方面,首先是人脸的检测定位;其次是对照片中定位好的人脸进行预处理,处理到适合提取特征值的水平;最后提取特征值比对识别是不是同一个人。系统的大框架如下: 第一步人脸检测定位 确定是否包含人脸,如果包含人脸,则需要确定脸部所在的位置和尺寸。因为获取的都是彩色图像,首先可以进行肤色检测。在检测出肤色像素后,需要根据它们在色度上的相似性和空间上的相关性分割出可能的人脸区域,同时利用区域的几何特征或灰度特征进行是否是人脸的验证,以排除其它色彩类似肤色的物体。这一步流程图如下: 可

第二步人脸图像预处理 图像处理的目的是为了方便提取人脸的特征值,进而才能比对识别,所以这一步也至关重要。第一,对于分割出的人脸,由于噪声带来失真和降质,在特征提取之前采用滤波的方式来去除噪声是必须的步骤。第二尺度归一化,其思想是将尺寸各不相同的人脸图像变换为统一的标准尺寸图像以便于人脸特征的提取。第三灰度归一化,人脸识别的研究一般以灰度图像为研究对象,对于彩色的脸像,可对其首先进行灰度化处理。第四灰度均衡化,由于在图像采集中光照的改变容易导致图像呈现不同的明暗程度,因此需要对人脸图像进行灰度均衡化处理。灰度均衡化,其作用是增强人脸图像的整体对比度,并使灰度分布均匀,以消除光照变化的影响。流程图如下: 第三步特征提取对比识别 人脸特征提取与识别是人脸识别研究中最为关键的两个问题。人脸特征提取又称人脸描述,是在基于人脸检测定位、归一化等图像预处理的基础上进行的人脸各特征提取的过程,为人脸识别分类打下基础。 在特征提取以后就是人脸识别分类过程,人脸识别分类是整个人脸识别系统的最后一个步骤,其主要任务是根据面部特征的提取结果, 将待测人脸数据进行比较,根据其相似程度 .2

人脸识别公司Top10

人脸识别公司Top10 1、商汤科技 作为全球领先的人工智能平台公司,商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时,商汤科技也是“全球最具价值的AI创新企业”,总融资额、估值等在行业均遥遥领先。商汤科技以“坚持原创,让AI引领人类进步”为愿景。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心,推出了一系列领先的人工智能技术,包括:人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲领先的AI算法提供商。 2、旷视科技 北京旷视科技有限公司是一家行业领先的人工智能公司,在深度学习方面拥有核心竞争力。旷视向客户提供包括先进算法、平台软件、应用软件及内嵌人工智能功能的物联网设备的全栈式解决方案,并在多个行业取得领先地位。2017年和2019年,旷视跻身《麻省理工科技评论》发布的两项「50大最聪明公司」榜单中。 3、云从科技 云从科技孵化自中科院重庆研究院,公司受托参与了人工智能国标、行标制定,并成为第一个同时承担国家发改委人工智能基础平台、应用平台,工信部芯片平台等国家重大项目建设任务的人工智能科技企业。云从为客户提供个性化、场景化、行业化的智能服务。 4、暖果科技 暖果科技是中国视觉AI领域专家品牌,致力于视觉 AI 算法、应用与终端产品的研究与开发。公司创始人、中科院自动化所博士、原北航软件学院副院长康一梅教授于2005年创立了嵌入式专业及嵌入式系统实验室,是视觉AI边缘计算领域知名专家。暖果科技拥有实力雄厚的软硬件研发力量,核心团队由来自中科院、北大、北航等著名学府的硕士、博士组成。15年来,公司依托嵌入式系统实验室进行预先研究,将成熟技术进行产品化,构建了集算法、软件、硬件于一体的视觉AI系统解决方案。 5、依图科技 依图从事人工智能创新型研究,致力于将先进的人工智能技术与行业应用相结合,建设

人脸识别算法十大公司排行榜

人脸识别算法十大公司排行榜 1、商汤科技 作为全球领先的人工智能平台公司,商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时,商汤科技也是“全球最具价值的AI创新企业”,总融资额、估值等在行业均遥遥领先。商汤科技以“坚持原创,让AI引领人类进步”为愿景。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心,推出了一系列领先的人工智能技术,包括:人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲领先的AI算法提供商。 2、旷视科技 北京旷视科技有限公司是一家行业领先的人工智能公司,在深度学习方面拥有核心竞争力。旷视向客户提供包括先进算法、平台软件、应用软件及内嵌人工智能功能的物联网设备的全栈式解决方案,并在多个行业取得领先地位。2017年和2019年,旷视跻身《麻省理工科技评论》发布的两项「50大最聪明公司」榜单中。 3、百度智能xx 百度智能云是百度提供的公有云平台,于2015年正式开放运营。百度云秉承“用科技力量推动社会创新”的愿景,不断将百度在云计算、大数据、人工智能的技术能力向社会输出。“世界很复杂,百度更懂你”,2016年,百度正式对外发布了“云计算+大数据+人工智能“三位一体的云计算战略。百度云推出了40余款高性能云计算产品,天算、天像、天工三大智能平台,分别提供智能大数据、智能多媒体、智能物联网服务。为社会各个行业提供最安全、高性能、智能的计算和数据处理服务,让智能的云计算成为社会发展的新引擎。 4、阿里xx 阿里云创立于2009年,是全球领先的云计算及人工智能科技公司,致力于以在线公共服务的方式,提供安全、可靠的计算和数据处理能力,让计算和人工智能成为普惠科技。阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、

人脸识别方法与制作流程

本技术公开了一种人脸识别方法,自从上个世纪七十年代以来,随着人工智能技术的兴起,以及人类视觉研究的进展,人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情,并形成了一个人脸图像识别研究领域。如今,人脸识别在安全验证系统(电脑登陆和手机解锁)、档案管理、视频会议、公安系统(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景,更令其成为一个研究热点。本技术利实现了一个集多种预处理方法于一体的人脸识别方法,利用灰度图像的直方图比对来实现人脸图像的识别判定。 技术要求 1.一种人脸识别方法,其特征在于,包括以下步骤: 101.预存储目标对象面部图像信息; 102.对预存储的图像进行数字化处理; 103.采用人脸比对方法对目标对象与上述102步骤形成的图像进行比对。 2.根据权利要求1所述的人脸识别方法,其特征在于,步骤102中所述的数字化处理方法 为直方图均衡化方法,具体过程如下: 假设源图在坐标(a,b)处的灰度为s,通过映射转换为图像p,在灰度直方图均衡化的处理过程中,假定图像的映射函数定义为:p = EQ (s); 直方图均衡化映射函数为: 其中K为图像的灰度级数。 3.根据权利要求1所述的人脸识别方法,其特征在于,步骤102中所述的数字化处理方法 为直方图规定化方法,具体过程为: 假设A为原始图的灰度级数,B为规定图的灰度级数,且B≤A;

第一步,完成对原图像直方图的灰度均衡化; 第二步,规定直方图,并对规定的直方图进行均衡化; 第三步,逆转第一个步骤的变换,即将原始直方图一一对应到规定的直方图,将所有函数映射到函数上,其中原始图像的概率密度函数为,期望获得的图像概率密度函数为,r表示源图的灰度级,z表示期望获得图像的灰度级。 技术说明书 一种人脸识别方法 技术领域 本技术涉及识别方法,具体地,涉及一种人脸识别方法。 背景技术 目前,远程身份认证已成为一个热门应用,在很多领域都存在强烈需求,例如门禁系统,各种账户身份认证等,为了加快认证效率,机器化系统化智能认证已是大势所趋,随之产生了各种不同的验证方式,比如指纹、虹膜和人脸识别等,其中人脸识别是最近比较受重视的验证方式,但是由于人脸识别时都需采用预存目标人面部图像然后比的方式进行,而图像比对的精度则很难得到保证。 技术内容 本技术的目的在于,针对上述问题,提出一种人脸识别方法,以实现准确识别的优点。为实现上述目的,本技术采用的技术方案是:一种人脸识别方法,包括以下步骤:101.预存储目标对象面部图像信息; 102.对预存储的图像进行数字化处理; 103.采用人脸比对方法对目标对象与上述102步骤形成的图像进行比对。 进一步的,步骤102中所述的数字化处理方法为直方图均衡化方法或直方图规定化方法。

2020十大人脸识别公司排名

2020十大人脸识别公司排名 1、商汤科技 作为全球领先的人工智能平台公司,商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时,商汤科技也是“全球最具价值的AI创新企业”,总融资额、估值等在行业均遥遥领先。商汤科技以“坚持原创,让AI引领人类进步”为愿景。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心,推出了一系列领先的人工智能技术,包括:人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲领先的AI算法提供商。 2、旷视科技 北京旷视科技有限公司是一家行业领先的人工智能公司,在深度学习方面拥有核心竞争力。旷视向客户提供包括先进算法、平台软件、应用软件及内嵌人工智能功能的物联网设备的全栈式解决方案,并在多个行业取得领先地位。2017年和2019年,旷视跻身《麻省理工科技评论》发布的两项「50大最聪明公司」榜单中。 3、百度智能云 百度智能云是百度提供的公有云平台,于2015年正式开放运营。百度云秉承“用科技力量推动社会创新”的愿景,不断将百度在云计算、大数据、人工智能的技术能力向社会输出。“世界很复杂,百度更懂你”,2016年,百度正式对外发布了“云计算+大数据+人工智能“三位一体的云计算战略。百度云推出了40余款高性能云计算产品,天算、天像、天工三大智能平台,分别提供智能大数据、智能多媒体、智能物联网服务。为社会各个行业提供最安全、高性能、智能的计算和数据处理服务,让智能的云计算成为社会发展的新引擎。4、阿里云 阿里云创立于2009年,是全球领先的云计算及人工智能科技公司,致力于以在线公共服务的方式,提供安全、可靠的计算和数据处理能力,让计算和人工智能成为普惠科技。阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业,包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户,以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中,阿里云保持着良好的运行纪录。 5、腾讯云 腾讯云有着深厚的基础架构,并且有着多年对海量互联网服务的经验,不管是社交、游戏还是其他领域,都有多年的成熟产品来提供产品服务。腾讯在云端完成重要部署,为开发

人脸识别技术的几个主要研究方向

人脸识别技术的几个主要研究方向 1 引言 计算机人脸识别是指基于已知的人脸样本库,利用计算机分析图像和模式识别技术从静态或动态场景中,识别或验证一个或多个人脸。通常识别处理后可得到的基本信息包括人脸的位置、尺度和姿态信息。利用特征提取技术还可进一步抽取出更多的生物特征(如:种族、性别、年龄..) 。计算机人脸识别是目前一个非常活跃的研究课题,它可以广泛应用于保安系统、罪犯识别以及身份证明等重要场合。虽然人类对于人脸的识别能力很强,能够记住并辨识上千个不同的人脸,可是对于计算机则困难多了,其表现在:人脸表情丰富;人脸随年龄的增长而变化;发型、胡须、眼镜等装饰对人脸造成的影响;人脸所成图像受光照、成像角度以及成像距离等影响。 计算机人脸识别技术是近20年发展起来的,90年代更成为科研热点,仅从1990 年到1999年之间,EI 可检索到的相关文献多达数千篇,关于人脸识别的综述也屡屡可见[1] 。自动人脸识别系统包括两个主要技术环节首先是人脸检测和定位,然后是对人脸进行特征提取和识别(匹配)。本文着重介绍人脸识别技术的各类方法,通过对比指出各类方法的优缺点及今后的发展方向。 2 人脸检测和定位 人脸检测和定位即对于给定的一幅图像检测图像中是否有人脸,若有则确定其在图像中的位置,并从背景中分割出来。这是个极富挑战性的问题,因为人脸是非刚体,且人脸在图像中的大小和方向以及人的肤色和纹理等方面有很大的可变形。人脸检测问题主要有四种:(1)对于给定的一幅人脸图像,将其中的人脸定位并给出其位置;(2)在一幅混乱的单色场景图中检测出所有的人脸;(3)在彩色图像中检测(定位)所有人脸;(4)在某一视频序列中,检测和定位出所有人脸。文献[2]对人脸检测进行了较为详细的综述,指出常用的人脸检测方法有四种:(1)基于知识的方法;(2)基于人脸固定特征的方法;(3)基于模板匹配的方法;(4)基于外貌的方法(Appearance-based methods),在基于模板匹配的方法中所采用的是预先确定的模板,而在基于外貌的方法中其模板的选择是通过对一系列图像的学习而确定的。一般来说,基于外貌的方法依靠统计和学习技术来找出人脸和非人脸图像的相关特征。在该方法中有特征脸法、基于聚类的方法、神经网络方法和支持向量机的方法。CMU库是常用的人脸检测库,主要的算法评定指标为错误接受率(FAR)和错误拒绝率(ARR)。 3 人脸特征提取和识别 目前大部分研究主要是针对二维正面人脸图像,也有基于三维人脸模型的方法,还有一种所谓的混合系统的身份鉴定系统。 3.1 二维正面人脸识别 在对人脸图像进行特征提取和分类之前一般需要做几何归一化和灰度归一化。几何归一化是指根据人脸定位结果将图像中人脸变换到同一位置和同样大

中国十大人脸识别公司

中国十大人脸识别公司 1、商汤科技 作为全球领先的人工智能平台公司,商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时,商汤科技也是“全球最具价值的AI创新企业”,总融资额、估值等在行业均遥遥领先。商汤科技以“坚持原创,让AI引领人类进步”为愿景。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心,推出了一系列领先的人工智能技术,包括:人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲领先的AI算法提供商。 2、旷视科技 北京旷视科技有限公司是一家行业领先的人工智能公司,在深度学习方面拥有核心竞争力。旷视向客户提供包括先进算法、平台软件、应用软件及内嵌人工智能功能的物联网设备的全栈式解决方案,并在多个行业取得领先地位。2017年和2019年,旷视跻身《麻省理工科技评论》发布的两项「50大最聪明公司」榜单中。 3、云从科技 云从科技孵化自中科院重庆研究院,公司受托参与了人工智能国标、行标制定,并成为第一个同时承担国家发改委人工智能基础平台、应用平台,工信部芯片平台等国家重大项目建设任务的人工智能科技企业。云从为客户提供个性化、场景化、行业化的智能服务。 4、暖果科技 暖果科技是中国视觉AI领域专家品牌,致力于视觉 AI 算法、应用与终端产品的研究与开发。公司创始人、中科院自动化所博士、原北航软件学院副院长康一梅教授于2005年创立了嵌入式专业及嵌入式系统实验室,是视觉AI边缘计算领域知名专家。暖果科技拥有实力雄厚的软硬件研发力量,核心团队由来自中科院、北大、北航等著名学府的硕士、博士组成。15年来,公司依托嵌入式系统实验室进行预先研究,将成熟技术进行产品化,构建了集算法、软件、硬件于一体的视觉AI系统解决方案。 5、依图科技 依图从事人工智能创新型研究,致力于将先进的人工智能技术与行业应用相结合,建设

人脸识别PCA算法matlab实现及详细步骤讲解

% FaceRec.m % PCA 人脸识别修订版,识别率88% % calc xmean,sigma and its eigen decomposition allsamples=[];%所有训练图像 for i=1:40 for j=1:5 a=imread(strcat('e:\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.jpg')); % imshow(a); b=a(1:112*92); % b 是行矢量1×N,其中N=10304,提取顺序是先列后行,即从上 到下,从左到右 b=double(b); allsamples=[allsamples; b]; % allsamples 是一个M * N 矩阵,allsamples 中每一行数 据代表一张图片,其中M=200 end end samplemean=mean(allsamples); % 平均图片,1 × N for i=1:200 xmean(i,:)=allsamples(i,:)-samplemean; % xmean 是一个M × N 矩阵,xmean 每一行保存的数据是“每个图片数据-平均图片” end; % 获取特征值及特征向量 sigma=xmean*xmean'; % M * M 阶矩阵 [v d]=eig(sigma); d1=diag(d); % 按特征值大小以降序排列 dsort = flipud(d1); vsort = fliplr(v); %以下选择90%的能量 dsum = sum(dsort); dsum_extract = 0; p = 0; while( dsum_extract/dsum < 0.9) p = p + 1; dsum_extract = sum(dsort(1:p)); end i=1; % (训练阶段)计算特征脸形成的坐标系 base = xmean' * vsort(:,1:p) * diag(dsort(1:p).^(-1/2)); % base 是N×p 阶矩阵,除以dsort(i)^(1/2)是对人脸图像的标准化(使其方差为1) % 详见《基于PCA 的人脸识别算法研究》p31 % xmean' * vsort(:,i)是小矩阵的特征向量向大矩阵特征向量转换的过程 %while (i<=p && dsort(i)>0) % base(:,i) = dsort(i)^(-1/2) * xmean' * vsort(:,i); % base 是N×p 阶矩阵,除以dsort(i)^(1/2) 是对人脸图像的标准化(使其方差为1) % 详见《基于PCA 的人脸识别算法研究》p31 % i = i + 1; % xmean' * vsort(:,i)是小矩阵的特征向量向大矩阵特 征向量转换的过程 %end % 以下两行add by gongxun 将训练样本对坐标系上进行投影,得到一个M*p 阶矩阵allcoor allcoor = allsamples * base; % allcoor 里面是每张训练人脸图片在M*p 子空间中的一个点,即在子空间中的组合系数, accu = 0; % 下面的人脸识别过程中就是利用这些组合系数来进行识别

基于人脸识别的安防系统解决方案

基于人脸识别的安防系统解决方案 1、应用背景 随着中国社会国际化程度的不断深化,奥运会、世博会、亚运会等大型活动在中国的举办,中国已经成为全球瞩目的焦点,世界各地包括国内数以百万乃至千万计的游客、官员、新闻记者、运动员、裁判员、工作人员、志愿者等各类人士将集聚中国的场馆。与会人士中不乏企图制造事端、普通民众为之色变的恐怖分子,如何确保各种级别、各类型的运动会、会议或展会的安全、有序进行,已经成为摆在各组委会等机构面前的头等大事。 长期以来,与会人员凭门票、代表证、参展证等各类证件(凭证)在经过工作人员人工查验后即可进入会场。这种模式以低廉的代价为会场的管理提供了一些基本的保障,但也存在着严重的管理漏洞和安全隐患。在相关人士意识到了问题的存在之后,条码、IC/ID卡、RFID等技术便逐步引入了大型会场的管理,原有的证件人工查验模式变为计算机系统的自动查验为主、人工为辅的查验模式,这一模式的改变减少了人为错误的发生。同时,在应用上述技术后,证件伪造的难度也有了显著增加。应该说,上述技术的应用在一定程度上提升了会场的管理和安全保障水平,但单凭证件的与会人员身份认证模式仍然存在证件存在被伪造的可能、证件可能被他人借用或冒用、证件遗失会给持证人带来极大的不便等问题。 人体生物特征具有唯一性、稳定性、不可复制、不可假冒等显著特点,用于身份认证具有更高的安全性。在指纹、掌纹、虹膜等人体生物特征识别技术中,人脸识别技术的优势非常明显。首先,作为识别特征,人脸具有稳定、可靠、安全、便利等特点。在一般情况下,人的面部特征是非常稳定可靠的,“携带”便利。面像也是用于区分人的首要特征。其次,人脸图像的采集非常方便,尤其是基于标准视频的图像采集方式。目前,绝大多数安防系统采用的都是可见光范围内的标准摄像头,完全满足人脸图像的采集要求,不需要进行任何改造或升级。人脸图像的采集是非接触式的,也不需要人主动配合,最大限度地提高了系统的响应速度。第三,与安防系统结合人脸识别系统能够最大效能的发挥现有监控系统的

人脸识别主要算法原理

人脸识别主要算法原理 主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类,即:基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。 1.基于几何特征的方法是最早、最传统的方法,通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果; 2.基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。 3.基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型,主动形状模型和主动外观模型的方法等。 1.基于几何特征的方法 人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成,正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别,因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述,可以做为人脸识别的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别,首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点,并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。 采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究,结果不容乐观。

可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进,其基本思想是:设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数,通过调整模型参数使能量函数最小化,此时的模型参数即做为该器官的几何特征。 这种方法思想很好,但是存在两个问题,一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定,难以推广,二是能量函数优化过程十分耗时,难以实际应用。基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述,但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时,采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系,忽略了局部细微特征,造成部分信息的丢失,更适合于做粗分类,而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求,计算量也较大。 2.局部特征分析方法(Local Face Analysis) 主元子空间的表示是紧凑的,特征维数大大降低,但它是非局部化的,其核函数的支集扩展在整个坐标空间中,同时它是非拓扑的,某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系,而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性,似乎这更符合神经信息处理的机制,因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑,Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果,它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。 3.特征脸方法(Eigenface或PCA)

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