人脸识别技术在安全保卫工作中的应用及发展趋势研究

人脸识别技术作为一种新兴的生物特征识别技术,与其他生物特征识别技术相比,可以非接触式远距离采集生物特征,数据获取更加自然、直接、便捷。人脸识别技术在公共安全、经济文化保卫、人机交互等领域具有广泛的应用前景,在研究和应用方面得到长足的发展。人脸识别技术安保领域中主要有2种类型的应用,即静态人脸比对识别和动态人脸监控识别。动态识别技术可应用于车站、机场、地铁等重点场所和人群密集公共场所以及学校、医院等企事业单位出入口等多种治安、安保、安防、反伪等领域。静态人脸识别搜索比对是指静态人脸照片与人脸数据库比对,进行人的身份搜索和身份管理,主要应用在治安和户籍管理、身份核查、内保等方面。文章对人脸识别技术在安全保卫工作中的应用及发展趋势进行了研究。     

人脸识别技术研究进展分析

人脸识别技术主要是生物识别技术中的一种,其工作原理是利用人脸的五官、肤色进行身份的识别。通过视频采集设备采集人脸的视频,并且对视频中的人脸进行检测,从实现人脸的识别。人脸识别技术是人工智能研究的主要方向,因此要注重人脸识别技术研究现状,阐述人脸识别技术的相关特点,分析人脸识别方法,确定人脸识别技术的发展方向。     

人脸识别技术发展现状与未来趋势分析

人脸识别技术指基于人的脸部特征,对输入的人脸图像或视频流进行判断,依据脸的位置、大小和主要器官提取出人脸中所蕴含的身份特征,并与已知的人脸进行对比,从而识别人脸身份的一种技术,并且广泛应用于各领域。基于此背景,文章对几类常见人脸识别技术进行介绍,并对人脸识别的应用现状进行研究,探究当前人脸识别技术在各个领域的应用状况,同时对现状进行分析,提出未来人脸识别技术的发展趋势。     

单训练样本人脸识别技术的分析

单训练样本人脸识别是指训练集中每人只有一张存储的人脸图像,用以完成对包括姿态等在内的、各种能够影响人脸图像身份的因素进行识别。因此该项技术也经常被用于身份证、护照等重要证件的相关验证。本文将通过对单训练样本人脸识别技术的重要作用进行简要分析,并结合现阶段关于单训练样本人脸识别技术的相关研究,谈谈几种常见的单训练样本人脸识别技术,希望能够为相关研究人员提供必要的帮助。     

人脸识别技术在访客识别系统中的应用

访客识别系统已成为小区安防系统的重要组成部分,为此本文研究并开发了一种基于人脸面部特征的小区智能访客识别系统。该系统在已有的PCA人脸识别算法的基础上,采用了KL投影和奇异值分解双特征的人脸识别方法。实验结果表明,二者有效利用能大大提高访客身份识别的正确率。由于该系统结构简单,所需设备均为常用设备,因此具有较好的应用前景。     

浅论人脸识别技术与图书馆管理的应用

人脸识别技术是一种基于人脸特征信息提取进行身份识别的技术手段。文章在探讨人脸识别技术的基本概念与技术特点、技术流程、系统组成的基础上,结合案例,指出了人脸识别在图书馆学生入馆信息管理、文献借阅管理、安全管理等的应用优势。     

人脸识别技术在广电行业的应用及优化思路

本文基于人脸识别技术的实现原理,结合实际业务场景,对相关人脸识别产品进行了能力测试和数据分析,研讨了人脸识别技术应用于广电媒资管理工作中的难点,并提出了相应的优化改进方案,以期更好地利用人脸识别技术,对节目内容中出现的人脸信息进行更加高效、准确、智能的识别。     

人脸识别领域中国专利申请现状分析

对智能识别领域中的人脸识别技术的中国专利申请进行检索,分析了历年专利申请量和申请趋势、申请人构成和地区分布、核心申请人状况,按照技术分支将其分为人脸检测、人脸跟踪、人脸表征、人脸识别及应用等,探讨我国人脸识别的专利发展趋势,为国内智能识别企业及研究机构提供专利信息和技术支持,确立专利申请的方向.     

基于人脸识别技术的电力服务客户身份自动识别系统设计与应用

以人脸识别技术在电力服务中的应用为研究对象,通过PCA神经网络进行人脸图像的降维和提取人脸的特征向量,在利用BP神经网络进行人脸识别,将识别出的人脸与电力服务客户身份进行绑定进行客户身份自动识别,提高电力服务的效率。通过本文所设计的基于人脸识别技术的电力服务客户身份自动识别系统可以快速准确的为电力客户提供身份自动识别服务,具有较好的先进性和实用性,具有非常实用的价值。     

基于可视数据的可信身份识别和认证方法

近年来,深度学习技术在基于视频和图像等可视数据的身份识别和认证任务（如人脸、行人识别等）中得到了广泛应用。然而,机器学习（特别是深度学习模型）容易受到特定的对抗攻击干扰,从而误导身份识别系统做出错误的判断。因此,针对身份识别系统的可信认证技术研究逐渐成为当前的研究热点。分别从基于信息空间和物理空间的可视数据身份识别和认证攻击方法展开介绍,分析了针对人脸检测与识别系统、行人重识别系统的攻击技术及进展,以及基于人脸活体伪造和可打印对抗图案的物理空间攻击方法,进而讨论了可视数据身份匿名化和隐私保护技术。最后,在简要介绍现有研究中采用的数据库、实验设置与性能分析的基础上,探讨了可能的未来研究方向。     

实时人脸识别系统研究

为研究一种人脸识别的实时检测系统,本文设计了由视频实时采集/预处理模块、数据库管理模块、人脸识别模块和识别信息输出模块组成的识别系统框架。首先利用摄像头采集人脸信息,并通过微软数据库软件SQL储存人脸身份信息,再用MATLAB软件建立GUI人机交互界面,使用经典的主成分分析法PCA提取视频图像中数据的主要特征分量。在MATLAB GUI编辑界面中,通过数据库的链接访问,识别数据库中人物身份信息的操作。通过matlab软件中GUI,建立了人机交互界面,利用SQL Server成功存储录入人脸身份信息,并与人脸录入信息程序实现连接。在MATLAB脚本中对SQL Server实现了已储存人脸信息的查找、读取,录入,删除操作。本系统人脸实时识别率达到90.32%,达到人了脸实时识别效果。     

一种基于人脸识别与脸部朝向估计的新型交互式环绕智能显示技术

介绍了环绕智能(简称为 AmI)的概念和一种新型的交互式的环绕智能显示应用技术.首先,作者介绍了环绕智能系统的机理和一些具体的技术问题.系统采用了基于隐马尔可夫模型的人脸识别算法进行用户身份的识别,以实现个性化的服务目标,实验结果表明该方法是十分有效的.这样用户身份可以通过人脸识别的方法加以确定,然后通过 LCS(学习分类器)技术提供个性化的服务.另一方面,我们采用了小波分析和模版匹配技术来估计用户的基本脸部朝向状态,以驱动视频投影机旋转到与人脸朝向一致的方向.总之,文中描述的研究成果将可能应用于智能会议或智能教学环境.     

基于智能视觉的动态人脸跟踪

传统方法中对动态人脸识别采用的是单演局部主方向编码识别,通过分块子模式的加权融合进行人脸特征提取,因为人脸表情和姿态变化会导致识别结果出现误差。在智能视觉模式下,提出一种基于信息熵子模式主成分分析的动态人脸跟踪识别方法。基于特征状态空间重构方法,将人脸图像分成大小相等的子模块,对子模块进行信息熵特征提取,采用主成分分析方法进行人脸特征分类。仿真结果表明,采用该算法进行动态人脸跟踪识别,能有效实现人脸表情动态跟踪,人脸识别性能较好、精度较高,性能优于传统算法。     

面向人脸识别的口罩区域修复算法

遮挡下的人脸识别一直是现实场景中的一个难题。特别是新冠肺炎疫情爆发后,在机场、车站等需要鉴别入场人员身份信息的场所,口罩遮挡使得可供识别的面部特征大幅减少,原有的人脸识别算法准确率随之下降。对去除口罩遮挡进行了研究,提出了一个新的框架修复人脸,利用边缘生成网络还原遮挡区域的边缘,在此基础上再利用区域填充网络恢复被遮挡的人脸,同时保留身份信息。为提升模型的性能,提出空间加权对抗损失和身份一致性损失训练上述网络,并利用关键点信息,构建了两个戴口罩的人脸数据集。实验结果表明,恢复被口罩遮挡的人脸的图像使人脸识别算法 ArcFace 的准确率达到 98.39%,比直接采用ArcFace识别遮挡人脸提升了4.13%的准确率。     

基于改进的ResNet的人脸表情识别系统

表情识别已成为人机交互中的一种重要方法,成为计算机视觉研究的热点。目前,关于深度学习的方法已被广泛应用于面部表情识别,深度模型的训练和优化引起了人们的广泛关注。在此背景下,文章使用改进后ResNet网络模型,在Fer2013数据集和CK+数据集上进行了训练,得到了准确且高效的人脸表情识别模型。并在此基础上结合Opencv计算机视觉库的视频读取功能和人脸检测模型,构建了人脸表情识别系统。由于改进后的网络模型更加的轻量化,所以构建出来的人脸表情识别系统,具有体积小、计算量小和识别快速的特点。     

一种基于人脸核心特征的PCA人脸识别算法及应用

传统的PCA人脸识别算法是直接从图像中提取人脸进行识别,由于人脸的大小、角度,光照等原因导致识别率低。本文提出的基于人脸核心特征的人脸识别算法是通过人脸核心特征,包括左眼、右眼、鼻子、嘴巴进行人脸识别。这种算法能有效克服人脸识别中的大小、角度、光照等不利因素,显著提高了人脸识别率,并成功应用于智能相片搜索系统。     

基于彩色信息融合和同伦算法的遮挡鲁棒人脸识别方法研究

遮挡条件下的鲁棒人脸识别,目前在人脸识别领域逐渐被重视,被认为是难点问题之一. 本文利用稀疏表示理论满足人眼视觉特性及神经信息有效表达,且跟人脸固有特征具有的自然性是相吻合的特点,研究了彩色人脸图像色度信息有效融合策略,采用同伦算法解决稀疏表示模型中的l1范数问题,提出了一种基于彩色信息融合和同伦算法的遮挡鲁棒人脸识别算法. 在AR数据库中的实验结果表明,与传统基于灰度转换方法人脸识别方法及SRC算法相比,本文所提基于同伦算法的稀疏表示人脸识别,具有很高的计算效率,而且有效融合了彩色信息,显著提高了在遮挡及非遮挡情况下人脸识别的效率及识别性能.      

基于人脸识别技术的图书馆门禁系统的研究

通过对人脸识别技术与其他身份识别技术的对比,分析不同技术之间的优缺点,进而提出基于人脸识别的图书馆门禁系统优于传统图书馆门禁系统,同时对系统的组成结构、工作原理、算法代码编写流程以及系统测试等进行了研究。传统图书馆门禁系统存在三个关键问题:存在不安全隐患、存在5%左右的误识率和识别速度慢。针对上述三个关键问题分别提出了解决方案。由于人脸识别技术有着"人脸无法替代"、非侵犯性的特性,因此将人脸识别技术应用于图书馆门禁系统,排除了传统图书馆门禁系统存在安全隐患的现象;从系统设备选型、网络设计、软件设计方面提升了人脸识别终端机对人脸的识别率;由于人脸的识别时间小于1 s,从根本上解决了图书馆门禁系统识别速度慢的问题。     

基于活体人脸检测的智能门禁系统设计

近年来,随着科学技术的不断发展,安全防盗设备以及智能家居知识的不断普及,自动识别技术的应用显著增多。为了保证识别的安全性,以生物特征作为识别依据的技术产品走进了日常生活中。在生物识别中,比较典型的有人脸识别。文章主要介绍了活体人脸检测技术在智能门禁系统中的应用。     

融入唇语识别技术提升人脸识别安全性的研究

为了解决人脸识别的安全性问题,提高对恶意攻击人脸识别系统的安全防护,使人脸识别技术能够获得更广泛应用,本文提出了在人脸识别技术上融入一种基于深度神经网络的唇语识别技术的系统。与现有的唇语识别技术不同的是,该系统主要是识别用户的唇动习惯。运用本系统,用户在进行人脸识别的同时可按照检测方的提示,读出相应的内容,并在对用户的人脸进行验证的过程中,对用户通过唇动说出的内容分别实现唇动识别、比对,从而有效地提升人脸识别的安全性水平。实验结果表明,在故意针对人脸识别系统的攻击中,融入本技术的系统有更好的识别准确率。