人臉識(shí)別簡述

基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別組員：程俊達(dá)

16721492李陽16721493

梁子軒167214目錄CONTENT01

|人臉識(shí)別概述02

|發(fā)展歷史03

|幾類算法簡介04

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發(fā)展現(xiàn)狀及應(yīng)用

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1PARTONE人臉識(shí)別概述概述4人臉識(shí)別簡介：

近年來，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，人臉自動(dòng)識(shí)別技術(shù)得到廣泛研究與開發(fā)，人臉識(shí)別成為近30年里模式識(shí)別和圖像處理中最熱門的研究主題之一。人臉識(shí)別的目的是從人臉圖像中抽取人的個(gè)性化特征，并以此來識(shí)別人的身份。一個(gè)簡單的自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)，包括以下4個(gè)方面的內(nèi)容：

(1)人臉檢測(Detection)：即從各種不同的場景中檢測出人臉的存在并確定其位置。

(2)人臉規(guī)范化(Normalization)：校正人臉在尺度、光照和旋轉(zhuǎn)等方面的變化?；蛘呓凶鯽lignment，人臉對(duì)齊，人臉校準(zhǔn)

(3)人臉校驗(yàn)(Faceverification)：采取某種方式表示檢測出人臉和數(shù)據(jù)庫中的已知人臉，確認(rèn)兩張臉是否是同一個(gè)人。

(4)人臉識(shí)別(Recognition)：將待識(shí)別的人臉與數(shù)據(jù)庫中的已知人臉比較，得出給你的臉是庫里的誰。概述5人臉識(shí)別經(jīng)典流程：5概述6人臉識(shí)別比對(duì)人臉識(shí)別建模概述

人臉識(shí)別算法框架：人臉識(shí)別算法描述屬于典型的模式識(shí)別問題，主要有在線匹配和離線學(xué)習(xí)兩個(gè)過程組成。在人臉識(shí)別中，特征的分類能力、算法復(fù)雜度和可實(shí)現(xiàn)性是確定特征提取法需要考慮的因素。所提取特征對(duì)最終分類結(jié)果有著決定性的影響。分類器所能實(shí)現(xiàn)的分辨率上限就是各類特征間最大可區(qū)分度。因此，人臉識(shí)別的實(shí)現(xiàn)需要綜合考慮特征選擇、特征提取和分類器設(shè)計(jì)。概述生物特征生理特征whatyouhave?行為特征whatyoudo?-人像

-DNA-虹膜-指紋-筆跡-步態(tài)-身體氣味-按鍵節(jié)奏“與生俱來”“后天習(xí)慣”人臉識(shí)別與其它生物識(shí)別技術(shù)的比較：概述9

生物識(shí)別技術(shù)就是通過計(jì)算機(jī)與光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器和生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理等高科技手段密切結(jié)合，利用人體固有的生理特性，（如指紋、聲紋、人像、虹膜等）和行為特征（如筆跡、聲音、步態(tài)等）來進(jìn)行個(gè)人身份的鑒定。其中人臉識(shí)別是指人的面部五官以及輪廓的分布。這些分布特征因人而異，與生俱來。相對(duì)于其他生物識(shí)別技術(shù)，人臉識(shí)別具有非侵?jǐn)_性，無需干擾人們的正常行為就能較好地達(dá)到識(shí)別效果。由于采用人臉識(shí)別技術(shù)的設(shè)備可以隨意安放，設(shè)備的安放隱蔽性非常好，能遠(yuǎn)距離非接觸快速鎖定目標(biāo)識(shí)別對(duì)象，因此人臉識(shí)別技術(shù)被國外廣泛應(yīng)用到公眾安防系統(tǒng)中，應(yīng)用規(guī)模龐大。

概述人臉識(shí)別技術(shù)有快速、簡便、非侵?jǐn)_和不需要人的被動(dòng)配合的特點(diǎn)

其余的人體生物特征識(shí)別技術(shù)對(duì)人們來說都是一種干擾，都需要人的被動(dòng)配合。人臉識(shí)別無需干擾人們的行為，你只需要很快從一架攝像機(jī)前走過，你的面貌就已經(jīng)被快速地采集和檢驗(yàn)，所以非常簡便。在當(dāng)今眾多的人體生物特征識(shí)別技術(shù)中，人臉識(shí)別技術(shù)以其實(shí)用性強(qiáng)、速度快、使用簡單和識(shí)別精度高等特點(diǎn)，與其他人體生物特征識(shí)別技術(shù)相比較時(shí)占有明顯的技術(shù)優(yōu)勢?？焖?、非侵?jǐn)_1準(zhǔn)確、直觀2人臉識(shí)別技術(shù)有良好的防偽、防欺詐、準(zhǔn)確、直觀、方便的特點(diǎn)

因?yàn)橥渌梭w生物特征識(shí)別技術(shù)相比較，只有人臉識(shí)別是最直觀、最可靠、最準(zhǔn)確的，因而它是優(yōu)良的防偽、防欺詐的。概述11

誤認(rèn)率拒認(rèn)率易用性處理速度/人評(píng)價(jià)人臉識(shí)別低<0.2非常好<1秒最好的生物識(shí)別技術(shù)指紋識(shí)別很低5%好5秒較好的生物識(shí)別技術(shù)掌紋識(shí)別低5%使用困難5-15秒易傳染細(xì)菌，采樣困難，設(shè)備昂貴瞳孔掃描很低10%需培訓(xùn)后使用，操作難度大儀器對(duì)準(zhǔn)需3-5秒，手工要5-25秒。儀器對(duì)準(zhǔn)價(jià)格昂貴，手工操作復(fù)雜，且不適用于隱形眼睛用者聲音識(shí)別一般一般一般3秒可能被磁帶欺騙概述120

2PARTTWO發(fā)展歷史發(fā)展歷史第一階段：人類最早的研究工作至少可追朔到二十世紀(jì)五十年代在心理學(xué)方面的研究和六十年代在工程學(xué)方面的研究。

有從感知和心理學(xué)角度探索人類識(shí)別人臉機(jī)理的，如美國TexasatDallas大學(xué)的Abdi和Tool小組，由Stirling大學(xué)的Bruce教授和Glasgow大學(xué)的Burton教授合作領(lǐng)導(dǎo)的小組等；也有從視覺機(jī)理角度進(jìn)行研究的，如英國的Graw小組和荷蘭Groningen大學(xué)的Petkov小組等。發(fā)展歷史第二階段：關(guān)于人臉的機(jī)器識(shí)別研究開始于二十世紀(jì)七十年代。Allen和Parke為代表，主要研究人臉識(shí)別所需要的面部特征。研究者用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)了較高質(zhì)量的人臉灰度圖模型。這一階段工作的特點(diǎn)是識(shí)別過程全部依賴于操作人員，不是一種可以完成自動(dòng)識(shí)別的系統(tǒng)。發(fā)展歷史第三階段：人機(jī)交互式識(shí)別階段。

Harmon和Lesk用幾何特征參數(shù)來表示人臉正面圖像。他們采用多維特征矢量表示人臉面部特征，并設(shè)計(jì)了基于這一特征表示法的識(shí)別系統(tǒng)。Kaya和Kobayashi則采用了統(tǒng)計(jì)識(shí)別方法，用歐氏距離來表征人臉特征。但這類方法需要利用操作員的某些先驗(yàn)知識(shí)，仍然擺脫不了人的干預(yù)。第四階段：20世紀(jì)90年代以來，隨著高性能計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)，人臉識(shí)別方法有了重大突破，才進(jìn)入了真正的機(jī)器自動(dòng)識(shí)別階段。在用靜態(tài)圖像或視頻圖像做人臉識(shí)別的領(lǐng)域中，國際上形成了以下幾類主要的人臉識(shí)別方法。0

3PARTTHREE幾種主要算法簡介對(duì)比18算法參數(shù)指標(biāo)誤識(shí)率(FAR：FalseAcceptRate)表示不同來源的人臉被接受的概率拒識(shí)率(FRR：FalseRejectRate)表示來源相同的人臉被拒絕匹配的概率其它常見參數(shù)指標(biāo)可接入人像照片規(guī)模實(shí)時(shí)比對(duì)規(guī)模首選識(shí)別率/前N選識(shí)別率錯(cuò)誤報(bào)警率/正確報(bào)警率人臉比對(duì)速度特征模板大?。▋?nèi)存占用）對(duì)比1）基于幾何特征的人臉識(shí)別方法

基于幾何特征的方法是早期的人臉識(shí)別方法之一。常采用的幾何特征有人臉的五官如眼睛、鼻子、嘴巴等的局部形狀特征。臉型特征以及五官在臉上分布的幾何特征。提取特征時(shí)往往要用到人臉結(jié)構(gòu)的一些先驗(yàn)知識(shí)。識(shí)別所采用的幾何特征是以人臉器官的形狀和幾何關(guān)系為基礎(chǔ)的特征矢量，本質(zhì)上是特征矢量之間的匹配，其分量通常包括人臉指定兩點(diǎn)間的歐式距離、曲率、角度等?；趲缀翁卣鞯淖R(shí)別方法比較簡單、容易理解，但沒有形成統(tǒng)一的特征提取標(biāo)準(zhǔn)；從圖像中抽取穩(wěn)定的特征較困難，特別是特征受到遮擋時(shí)；對(duì)較大的表情變化或姿態(tài)變化的魯棒性較差。對(duì)比2）基于相關(guān)匹配的方法

基于相關(guān)匹配的方法包括模板匹配法和等強(qiáng)度線方法。

①模板匹配法：Poggio和Brunelli[10]專門比較了基于幾何特征的人臉識(shí)別方法和基于模板匹配的人臉識(shí)別方法，并得出結(jié)論：基于幾何特征的人臉識(shí)別方法具有識(shí)別速度快和內(nèi)存要求小的優(yōu)點(diǎn)，但在識(shí)別率上模板匹配要優(yōu)于基于幾何特征的識(shí)別方法。

②等強(qiáng)度線法：等強(qiáng)度線利用灰度圖像的多級(jí)灰度值的等強(qiáng)度線作為特征進(jìn)行兩幅人臉圖像的匹配識(shí)別。等強(qiáng)度曲線反映了人臉的凸凹信息。這些等強(qiáng)度線法必須在背景與頭發(fā)均為黑色，表面光照均勻的前提下才能求出符合人臉真實(shí)形狀的等強(qiáng)度線。對(duì)比

特征臉法特征臉方法是90年代初期由Turk和Pentland提出的目前最流行的算法之一，具有簡單有效的特點(diǎn),

也稱為基于主成分分析(principal

component

analysis,簡稱PCA)的人臉識(shí)別方法。

特征子臉技術(shù)的基本思想是：從統(tǒng)計(jì)的觀點(diǎn)，尋找人臉圖像分布的基本元素，即人臉圖像樣本集協(xié)方差矩陣的特征向量，以此近似地表征人臉圖像。由于每個(gè)特征矢量的圖像形式類似于人臉，所以稱本征臉。實(shí)際上，特征臉反映了隱含在人臉樣本集合內(nèi)部的信息和人臉的結(jié)構(gòu)關(guān)系。將眼睛、面頰、下頜的樣本集協(xié)方差矩陣的特征向量稱為特征眼、特征頜和特征唇，統(tǒng)稱特征子臉。特征子臉在相應(yīng)的圖像空間中生成子空間，稱為子臉空間。計(jì)算出測試圖像窗口在子臉空間的投影距離，若窗口圖像滿足閾值比較條件，則判斷其為人臉。

對(duì)比除此之外，還有一些其它的識(shí)別方法：基于統(tǒng)計(jì)的方法（KL算法、奇異值分解(SVD)、隱馬爾可夫(HMM)法）、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法、彈性圖匹配方法：將物體用稀疏圖形來描述

(見下圖)，其頂點(diǎn)用局部能量譜的多尺度描述來標(biāo)記，邊則表示拓?fù)溥B接關(guān)系并用幾何距離來標(biāo)記，然后應(yīng)用塑性圖形匹配技術(shù)來尋找最近的已知圖形。（缺點(diǎn)是計(jì)算量巨大）0

4PARTFOUR實(shí)際應(yīng)用和現(xiàn)狀應(yīng)用名稱應(yīng)用方法應(yīng)用領(lǐng)域人像檢索DB-SCAN輸入一張照片，在人像圖像數(shù)據(jù)庫內(nèi)檢索出與之相似的照片供人工確認(rèn)。公安應(yīng)用中犯罪嫌疑人身份調(diào)查；出入境管理中人員身份核實(shí)；消費(fèi)者、旅行者身份核實(shí)等。人像監(jiān)控Watchlist從視頻流中檢測人像，并與人像數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對(duì)，自動(dòng)確認(rèn)人員身份。公安應(yīng)用中的案犯追逃；重要部門出入口控制與考勤等。人像驗(yàn)證Verification輸入兩張照片，確定它們是否來自于同一個(gè)人。持證人身份核實(shí)、電子政務(wù)、電子商務(wù)、移動(dòng)設(shè)備訪問控制等。人臉識(shí)別技術(shù)有三種應(yīng)用模式，它們是人像檢索模式（DB-SCAN），人像監(jiān)控模式（Watchlist）和人像驗(yàn)證模式（Verification）出入境25

在出入境業(yè)務(wù)辦理過程中，利用人像識(shí)別技術(shù)查詢和比對(duì)出入境人員庫和常住人口庫中的人像數(shù)據(jù)，確認(rèn)是否有騙取出入境證件行為。

將出入境人員相片與過往歷史人員相片進(jìn)行比對(duì)，從而發(fā)現(xiàn)重復(fù)辦證情況。

利用人像識(shí)別技術(shù)取代傳統(tǒng)人工檢驗(yàn)通關(guān)模式，簡化業(yè)務(wù)辦理流程，提高業(yè)務(wù)辦理效率，實(shí)現(xiàn)快速通關(guān)。

戶政26

查重：主要是指對(duì)大量的人口身份信息進(jìn)行檢索以發(fā)現(xiàn)是否存在“同人不同身份”及“同身份不同人”的情況，以協(xié)助人口業(yè)務(wù)部門進(jìn)行數(shù)據(jù)清理整頓。

查驗(yàn)：主要是針對(duì)辦理戶口或身份證的人員，在辦理的同時(shí)利用其相關(guān)信息對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索，以確認(rèn)該人員身份是否唯一，有效發(fā)現(xiàn)、解決和防止雙重戶口和虛假戶口等問題。

查詢：主要是針對(duì)確認(rèn)身份的人員相片，在人口人像庫中進(jìn)行檢索，以確認(rèn)該人員身份，挖掘出更換身份的在逃人員或犯罪嫌疑人，為公安機(jī)關(guān)打擊犯罪、行政管理提供有力手段。

治安27

人員身份核實(shí)：在當(dāng)一個(gè)案犯或者嫌疑人被抓獲而不承認(rèn)自己真實(shí)身份的時(shí)候，可以用人像識(shí)別技術(shù)自動(dòng)識(shí)別出他的身份。

視頻監(jiān)控實(shí)時(shí)比對(duì)：利用現(xiàn)有公安治安視頻監(jiān)控系統(tǒng)、治安卡口視頻監(jiān)控系統(tǒng)等中的監(jiān)控視頻，獲取每個(gè)進(jìn)入公共場所通道、機(jī)場海關(guān)安檢口、車站、旅店等的人員的面貌信息，并利用人像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)和識(shí)別，一旦發(fā)現(xiàn)特征符合的人員后即可發(fā)出警報(bào)信號(hào)通知安保人員，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)預(yù)警、報(bào)警以及迅速布控和出警，提高治安監(jiān)控管理的效率和智能化水平。

警用PDA實(shí)時(shí)比對(duì)（移動(dòng)警務(wù)）：當(dāng)公安民警、便衣在值勤時(shí)，憑職業(yè)敏銳的感覺發(fā)現(xiàn)可疑人員，使用警用PDA讓該人員協(xié)助拍相，通過內(nèi)網(wǎng)傳輸?shù)街行娜藥熳霰葘?duì)，在把此人的比對(duì)結(jié)果快捷返回，從而知道此人是否為犯罪嫌疑人，提高打擊犯罪力度，震懾不法人員?？荚?8各科目考試時(shí)，根據(jù)各科目考試的實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)和考試流程，在考試前、考試中和考試后對(duì)考生拍照并使用人像識(shí)別技術(shù)與受理時(shí)錄入的相片進(jìn)行比對(duì)，以確認(rèn)考生身份，杜絕考試時(shí)冒名頂替的情況；選擇一張經(jīng)人像識(shí)別系統(tǒng)比對(duì)后的相片打印在成績單上。發(fā)展現(xiàn)狀29國內(nèi)人臉識(shí)別公司1、云從科技（Cloudwalk）2、商湯科技（SenseTime）3、曠視科技（FACE++）4、?？低暎℉IKVISION）發(fā)展現(xiàn)狀301、云從科技背靠“計(jì)算機(jī)視覺之父”，中科院實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)立云從科技云從科技團(tuán)隊(duì)成員除了來自中科大的校友外，還來自中國科學(xué)院各大研究所、UIUC、IBM、NEC、MicroSoft等全球頂尖學(xué)府及研究機(jī)構(gòu)；截止2016年11月，成立一年半，研發(fā)團(tuán)隊(duì)擴(kuò)展為200余名，為全國最大的人臉識(shí)別研發(fā)團(tuán)隊(duì)；并且在金融、安防、教育等領(lǐng)域分別開始了商業(yè)化探索，IBIS平臺(tái)讓其成為銀行業(yè)第一大供應(yīng)商，動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別系統(tǒng)在廣東的應(yīng)用成為標(biāo)桿，被全國推廣；主要成就首個(gè)刷臉支付原型系統(tǒng)。首個(gè)商用人臉識(shí)別遠(yuǎn)程開戶系統(tǒng)。在中科院內(nèi)部所有計(jì)算機(jī)視覺團(tuán)隊(duì)中脫穎而出，

獨(dú)家負(fù)責(zé)戰(zhàn)略先導(dǎo)科技A類專項(xiàng)。唯一一家參與人臉識(shí)別國標(biāo)、部標(biāo)、行標(biāo)制定的研發(fā)企業(yè)。唯一一家讓四大行之一在全國范圍用上人臉識(shí)別的企業(yè)。根據(jù)2B行業(yè)的實(shí)際需求打造了全產(chǎn)業(yè)鏈模式、快速部署平臺(tái)。在POC測試中大幅領(lǐng)先來自日本、德國的人臉識(shí)別大廠。發(fā)展現(xiàn)狀314、Face++清華創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)推出人臉云識(shí)別開放平臺(tái)Face++

Face++團(tuán)隊(duì)成員除了幾名來自清華校友外，還有來自美國哥倫比亞大學(xué)、英國牛津大學(xué)和美國南加州大學(xué)的科研及開發(fā)人員。并且在金融、安防、零售領(lǐng)域分別開始了商業(yè)化探索成功發(fā)育出Face++Financial，F(xiàn)ace++Security，F(xiàn)ace++BI等垂直人臉驗(yàn)證解決方案產(chǎn)品。

Face++旨在提供簡單易用，功能強(qiáng)大，平臺(tái)通用的視覺服務(wù)，讓廣大的Web及移動(dòng)開發(fā)者可以輕松使用最前沿的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，從而搭建個(gè)性化的視覺應(yīng)用。Face++同時(shí)提供云端RESTAPI以及本地API（涵蓋Android,