人脸识别技术

整理一下看过的图像识别的文章（人脸、车牌、验证码） 整理一下看过的图像识别的文章（人脸、车牌、验证码） 图像识别最近大热，尤其是人脸识别，BAT先后发力，这方面的研究论文真可谓是层出不穷，这里整理下本人最近看到的一些不错的，与大家一起学习~ 科普入门： 先上两篇科普性的文章，介绍图像识别、人脸识别技术和应用前景。 《 「人脸识别」很火，但你不知道的还有很多 》 本文从Facebook、Google、BAT等各大互联网巨头的人脸识别应用领域的角度，介绍了人脸识别的应用现状。 《 从How-Old.net到TwinsOrNot.net，看人脸识别技术是怎么 high 起来的 》 以前一阵玩疯了的How-Old.net为例简单介绍了人脸识别的过程、技术要点，一篇不错的技术科普文。 算法框架： 《 深度卷积神经网络CNNs的多GPU并行框架 及其在图像识别的应用 》 这篇文章来自于腾讯深度学习平台，分享了他们Deep CNNs的单机多GPU模型应用在图像识别上的经验教训，有深度。 《 CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现） 》 本文偏向于实战，对到上手操作阶段的同学来说很有借鉴意义。优势就是代码！代码！代码！ 《 人脸识别技术——Face Detection & Alignment 》 这里介绍一种MSRA在14年的最新技术： Joint Cascade Face

最近在做客户视觉分析-追踪方案的时候，客户提出了一个需求：能不能“不要脸：）“就能进行模糊身份识别。 甲方一个供应商笑呵呵的说：“领导，人脸识别，人脸识别，不要脸怎么识别？哪有不要脸的，那就不叫人脸识别咯” 客户说，我见其他地方有这样的技术，就是不要脸就能识别，你们能做不能做？ 供应商说，这个我们也了解了解，您既然说能做，那肯定是能做了！ 我们眼见也把工作计划跟客户领导都交代清楚了，完事后上前那个提出不要脸识别的客户搭了一句：您好，确实您说的技术存在，而且现在进步挺大的，其名约“行人重识别技术，简称RE-ID” 那个客户立马眼睛亮了，来来来，既然有专家在场，那给我们快讲讲，不行我们可以立个项目啊，哈哈，回头眼睛扫了下那位供应商的眼神，一万把刀投向了我们一行人。 那接下来，我们讲讲这个技术是如何实现的…… 来源： https://www.cnblogs.com/superwang2019/p/11798042.html

细心的你一定会发现，虽然酒店实名登记已经进行了多年，但是在登记的过程中还存在着诸多弊端，比如：证件单一，一般都是采用身份证登记的形式、无法将证件和本人做对比，出现了拿别人身份证也能住宿的情况、无法保留住宿人实时图像，供今后调用，等等。 上述确实给酒店的客户登记造成了不小的麻烦，同时使客户管理更加的困难。还有有人提出了认证合一系统，使证件识别和人脸识别完美的结合到一起，有效地解决了这个问题。 一、人证合一工作原理 人证合一应用场景中的工作原理：“首先经过前端摄像头采集到人脸图像或视频流，系统能够自动在图像或动态视频中检测和跟踪人脸，并通过一系列相关技术对所采集的图像进行人脸定位、质量检测。最终通过将现场获得的图片与提取身份证件信息进行交叉比对，以确保持证人和证件之间的一致性、合法性。 2016 年二十国集团 (G20) 领导人第十一次峰会将在中国浙江杭州举办，在多个安防卡口引用人脸识别技术辅助或代替工作人员完成对停留人员的身份核实工作。就是人证合一的成功表现。 2016 年 4 月 21 日，新疆库尔勒市 5 个治安卡点新装的“人证合一”系统经过测试正式投入使用。 二、证件识别和人脸识别 采用扫描证件图片，然后对证件图片中的证件信息（如姓名、性别、民族、出生日期、住址、证件号码等）及头像进行识别提取，生成证件文本信息及头像图片。 . , 文章来源: 证件与人脸结合――人证合一系统

在最近刷今日头条以及其他媒体软件时，经常会发现一些AI换脸的视频，于是我想，可不可以自己实现一个可以进行人脸识别的软件程序。我的具体流程是先配合python网络爬虫先进行万张PubFig人脸公共图片的爬取，分析出图片具体特征，然后再配合机器学习的OpenCV视觉库进行软件的构建。有一篇Github的文章讲得很详细，大家可以参考： https://github.com/Hironsan/BossSensor 。 前几篇博客先向大家讲解如何爬取PubFig人脸数据，然后本片的话先用一些动漫人脸图片，向大家展示基本的opencv库的操作，以及用一些公共人脸数据进行简单的人脸识别技术学习。 1.OpenCV简介 　　OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库，提供的有python接口，并实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 2.需要安装的包 　　本篇先安装Opencv和numpy，pandas等数据分析包即可，如果感觉麻烦的话，可以直接安装Anaconda科学包(数据分析，挖掘，机器学习库合集)，安装与不同编译器配置环境过程这里就不讲解了。 　　下载地址(官网太慢了，推荐下面的地址)： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/opencv-python/ 。python3.5以上的需要下载opencv_python

人脸辨认体系的研讨始于20世纪60年代，80年代后跟着计算机技能和光学成像技能的开展得到提高，而真实进入初级的运用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技能完成为主；人脸辨认体系成功的关键在于是否具有顶级的中心算法，并使辨认成果具有实用化的辨认率和辨认速度；“人脸辨认体系”集成了人工智能、机器辨认、机器学习、模型理论、专家体系、视频图画处理等多种专业技能，一起需结合中间值处理的理论与完成，是生物特征辨认的最新运用，其中心技能的完成，展示了弱人工智能向强人工智能的转化。 人脸辨认体系首要包含四个组成部分，分别为：人脸图画收集及检测、人脸图画预处理、人脸图画特征提取以及匹配与辨认。 人脸图画收集及检测 人脸图画收集：不同的人脸图画都能经过摄像镜头收集下来，比方静态图画、动态图画、不同的方位、不同表情等方面都可以得到很好的收集。当用户在收集设备的拍照范围内时，收集设备会主动查找并拍照用户的人脸图画。 人脸检测：人脸检测在实践中首要用于人脸辨认的预处理，即在图画中精确标定出人脸的方位和巨细。人脸图画中包含的形式特征非常丰厚，如直方图特征、色彩特征、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，并运用这些特征完成人脸检测。 干流的人脸检测办法依据以上特征选用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的办法，它把一些比较弱的分类办法合在一起

大数据文摘出品 编译： 李琳、橡树_Hiangsug 面部识别系统流行于九十年代早期，当时美国国防部希望发明一种可以发现偷渡边境的不法分子的识别技术，为此投入了大量研究。为此，美国国防部为著名的大学科学家和面部识别领域的专家提供了研究经费。为此，美国国防部为著名的大学科学家和面部识别领域的专家提供了研究经费。 2001年初，在坦帕（Tampa）举行的第35届超级碗(Super Bowl)比赛中，执法部门首次在公共场所使用面部识别技术，在数千名观众中搜寻罪犯和恐怖分子。不久之后，美国的其他敏感地区也安装了面部识别系统，以跟踪犯罪活动。 然而，美国政府的研究却表明，即使是最先进的面部识别系统在识别黑人时的错误率也要比识别白人时高出十倍。 即便是最先进的算法，在检测黑人时还是更容易出错 法国公司Idemia的面部识别算法被用于识别数以百万的人脸。 美国、澳大利亚和法国的警方都是这家公司的客户。 Idemia的软件被用于识别曾在美国海关和边境保护局留下负面记录的旅客。 2017年，一位FBI高层在向报告国会的报告中称扫描了三千多万人脸的Idemia技术对“保护美国人民的安全”大有帮助。 然而，Idemia的算法并不能总是公平清晰地对所有面部进行精准识别。 美国国家标准技术研究所（National Institute of Standards and Technolog, 简称NIST

在人工智能领域，人脸识别技术的应用规模在不断扩展、算法能力在不断提升，这使得简单的人脸对比评测已经很难区分不同算法能力之间的差距。随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，城市监控的高清化进一步得到普及，摄像机数量大规模增长，使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小，提升了人脸识别的质量。 而基于这样的一个现状，引入智能访客机也是一个趋势。目前多地已经开始引入智能访客机、智能访客系统，以达到高效、安全管理小区楼宇。目前，市面上访客机的厂家琳琅满目，如何选择合适的访客机也是众多物业头痛的一件事。随着智能产业链快速发展，各个行业开始重视人脸识别的应用，并快速发展，在智能家居行业的应用尤为突出。 人民生活水平的提高带动了人脸识别技术的发展，智能家居开始成为城市建设的标配。人脸识别技术主要应用在安全出入口和通道的监视，以人脸识别智能锁和视频人脸智能分析系统等产品和解决方案体现出来。而今科技革新发生着显著的变化，人脸识别技术在生物识别技术中应用最为广泛，使用最为便捷，且具有超高的安防级别，发展前景一直被看好。人脸识别技术为时代科技前沿的技术，从生物识别发展市场看，中国人脸是识别技术在全球中属于领先位置，从事人脸识别行业的企业越来越多，各种人脸识别产品应用不断涌现，人脸识别技术目前正处于发烧阶段。人脸识别就如同爆发的小宇宙，开启了生物识别技术新的篇章。 非思丸认为应该关注访客机的功能，必须实现：

在人工智能领域，人脸识别技术的应用规模在不断扩展、算法能力在不断提升，这使得简单的人脸对比评测已经很难区分不同算法能力之间的差距。随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，城市监控的高清化进一步得到普及，摄像机数量大规模增长，使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小，提升了人脸识别的质量。 而基于这样的一个现状，引入智能访客机也是一个趋势。目前多地已经开始引入智能访客机、智能访客系统，以达到高效、安全管理小区楼宇。目前，市面上访客机的厂家琳琅满目，如何选择合适的访客机也是众多物业头痛的一件事。随着智能产业链快速发展，各个行业开始重视人脸识别的应用，并快速发展，在智能家居行业的应用尤为突出。 人民生活水平的提高带动了人脸识别技术的发展，智能家居开始成为城市建设的标配。人脸识别技术主要应用在安全出入口和通道的监视，以人脸识别智能锁和视频人脸智能分析系统等产品和解决方案体现出来。而今科技革新发生着显著的变化，人脸识别技术在生物识别技术中应用最为广泛，使用最为便捷，且具有超高的安防级别，发展前景一直被看好。人脸识别技术为时代科技前沿的技术，从生物识别发展市场看，人脸识别就如同爆发的小宇宙，开启了生物识别技术新的篇章。 人脸识别发展的市场潜力是宽广的，在不久的将来，社保认证、景区验票、交通管理等领域都会出现人脸识别的身影，我们的城市将建设得更加美好。刷脸无疑会成为未来社会发展趋势

在人工智能领域，人脸识别技术的应用规模在不断扩展、算法能力在不断提升，这使得简单的人脸对比评测已经很难区分不同算法能力之间的差距。随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，城市监控的高清化进一步得到普及，摄像机数量大规模增长，使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小，提升了人脸识别的质量。 而基于这样的一个现状，引入智能访客机也是一个趋势。目前多地已经开始引入智能访客机、智能访客系统，以达到高效、安全管理小区楼宇。目前，市面上访客机的厂家琳琅满目，如何选择合适的访客机也是众多物业头痛的一件事。随着智能产业链快速发展，各个行业开始重视人脸识别的应用，并快速发展，在智能家居行业的应用尤为突出。 人民生活水平的提高带动了人脸识别技术的发展，智能家居开始成为城市建设的标配。人脸识别技术主要应用在安全出入口和通道的监视，以人脸识别智能锁和视频人脸智能分析系统等产品和解决方案体现出来。而今科技革新发生着显著的变化，人脸识别技术在生物识别技术中应用最为广泛，使用最为便捷，且具有超高的安防级别，发展前景一直被看好。人脸识别技术为时代科技前沿的技术，从生物识别发展市场看，中国人脸是识别技术在全球中属于领先位置，从事人脸识别行业的企业越来越多，各种人脸识别产品应用不断涌现，人脸识别技术目前正处于发烧阶段。人脸识别就如同爆发的小宇宙，开启了生物识别技术新的篇章。 非思丸认为应该关注访客机的功能，必须实现：

目前人工智能是创投界的明星投资领域，AI在大中小公司中都被给予了足够的重视，而人脸识别技术作为人工智能领域的核心技术之一，在过去的2年里得到了学术界和产业界的大力扶持和发展，目前已经在很多应用场景里都进行了商业化尝试。 北京西站、沈阳站、青岛机场的安检都应用了人脸识别技术；天坛公园和成都的人民公园也采用了人脸识别，刷脸取纸，防止浪费；在移动端，三星Galaxy S8创新性的采用人脸识别解锁；据称，北京市政府正在研讨将人脸识别技术应用在北京地铁上，通过刷脸的方。式来进行安检，提高出行效率。 目前社保系统正在进行改善升级，通过原有基础上增加人证合一识别系统，用来防止冒领和骗保的事件发生。所谓人证合一识别系统，简单来说就是人脸识别采集的人像和证件识别出的头像进行对比，按照一定相似度来判断是否为同一个人的识别系统。 从早期简单的考勤机到现在的企业系统应用级别的产品，业界新进产品层出不穷，下面来说说人脸识别在市场上的产品形态。 摘要：现在市场上的人脸识别人证合一的产品形 考勤机： 应用的是静态1：N的人脸识别算法。先把人员的人脸图片存入人脸数据库，然后每次拍摄人脸和人脸库图像对比，以记录考勤情况和考勤时间。 2.行业应用的人证合一产品： 此类产品结合了护照识读、身份证读取、驾驶证、行驶证、港澳通行证等常见证件的识别，对于从证件中采集到的头像和现场拍摄的头像进行人脸的1:1识别