人脸识别系统

2013年6月，“斯诺登”事件将大家忽略的隐私、信息安 全问题摆在了世人面前，也引起了国家高度重视。
随着银行对安全性能方面的重视，人脸识别技术受到了银 行等金融机构越来越多的重视。
人脸识别支付
2013年，中国科学院重庆绿色智能技术研究院智能多媒体 技术研究中心启动了以人脸识别为核心技术的人脸识别支付方 式的研究。
腾讯推进人脸识别技术
继阿里在德国展示人脸识别支付后，13日，腾讯财付通 表示已与中国公安部所属的全国公民身份证号码查询服务中 心（以下简称“公民身份证查询中心”）达成人像比对服务 的战略合作。
公民身份证查询中心目前拥有全国所有公民的户籍信息 和国内最权威的身份信息数据库。而通过此次合作，结合技 术算法后则可以大力提升人脸识别的准确率及商业应用可行 性，从而也帮助传统金融行业解决用户身份核实、反欺诈、 远程开户等难题。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
人脸识别技术原理
人脸识别技术包含：人脸检测、人脸跟踪、人脸比对
(2)人脸跟踪 面貌跟踪是指对被检测到的面貌 进行动态目标跟踪。具体采用基 于模型的方法或基于运动与模型 相结合的方法。此外，利用肤色 模型跟踪也不失为一种简单而有 效的手段。
人脸ຫໍສະໝຸດ Baidu别技术原理
汉王人脸识别系统采用双摄像头，右侧摄像头的图片进 行人脸定位和眼睛定位，同时，左侧摄像头与右侧摄像头的图 片进行立体融合，恢复出三维人脸模型，在此基础上，进行特 征提取和比对，实现模板录入和识别等功能。
在2008年成功开发出全球第一款嵌入式人脸识别机，它打 破了国外技术垄断，正式拉开了国内人脸识别产业化的序幕。
(2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面 像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。
(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面 纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。
人脸识别技术原理
人脸的识别过程一般分三步：
第三步比对中的“面纹编码”方式，是根据人脸脸部的本质特征 和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部 毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从 而使它可以从百万人中精确地辨认出某个人。人脸的识别过程， 利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。
人脸识别技术原理
③样品学习法 这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像 样品集和非面像样品集的学习产生分类器； ④肤色模型法 这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进 行检测； ⑤特征子脸法 这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样 品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。
中控iFace102
高分辨率红外和彩色双摄像头 红外摄像头是在光线较暗或者晚上的时候用的， 画面是黑白画面，彩色摄像头一般都是白天用， 晚上的话只能用红外的才能看到人脸，彩色的 在晚上没有光线的情况下是看不到人脸的。
1.符合人体工程学外观设计 2.胡须、眼镜、刘海等覆盖物， 自然表情、夸张表情均可比对
②面纹模板法 该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行 比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量 度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与 模板相结合的方法。
人脸识别技术原理
人脸的识别过程一般分三步：
(1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸 的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生 成面纹(Faceprint)编码贮存起来。
阿里内部有个“柒车间”
在蚂蚁金服内部，有一支专 职研究生物识别技术的神秘团队， 名叫“柒车间”。
该团队高级技术专家张洁介 绍，人脸识别的技术基于神经网 络，让计算机学习人的大脑，并 通过“深度学习算法”的大量训 练，让它变得能够“认人”。而 其之所以能够准确率高于人眼， 主要在于计算机可以关注更多的 关键细节，并通过算法，剔除一 些干扰因素。
+视觉服务平台Face++
Face++普遍适用于图片与实 时视频流，能够应对复杂的光照 并支持多种人脸姿态，可检出不 小于16×16像素的人脸，并可在 移动设备上实时跟踪人脸（20帧 /秒）。Face++人脸关键点检测 可以精确定位面部的关键区域位 置，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴 巴、脸部轮廓等；支持一定程度 遮挡以及多角度人脸；使用关键 点检测技术，可以精确定位人脸 美化局部，还可以实现表情交互。
人脸识别技术包含：人脸检测、人脸跟踪、人脸比对
(3)人脸比对 面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行 目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次 进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面 像识别的具体方法与性能。
人脸识别技术原理
人脸比对主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法： ①特征向量法 该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位 置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征 量形成一描述该面像的特征向量。
人脸识别技术功能模块
4.真人鉴别功能 系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照
片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表 情的配合动作。
人脸识别技术功能模块
5.图像质量检测 图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功
能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建 议值来辅助识别。
人脸识别 VS 指纹识别
VS
与此前的指纹识别系统相比，人脸识别系统有很多的改进。 指纹技术的使用寿命不如人脸识别系统，使用成本也高于人脸 识别系统。由于沾水、沾汗、沾灰，还有传感器只能在室内使 用等原因，指纹识别系统在露天户外使用的可能性很小。而用 于人脸识别的摄像机一天24小时都可工作，第一它不侵犯人权， 第二它是很安全的，无论室内还是户外均可使用。
人脸识别
河南大学生“刷脸上课”出勤率达百分之百
4月10日，河南工业大学新闻与传播学院播音专业的大学生们 上课前用“人脸识别器”签到。用高科技的“刷脸”设备进行上 课签到，代替了传统的签到制度，有效避免了学生逃课行为，被 老师称为“防逃课神器”。
人脸识别技术
人脸识别技术是基于人的脸部特征， 对输入的人脸图象或者视频流，首先判断 其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进 一步的给出每个脸的位置、大小和各个主 要面部器官的位置信息。并依据这些信息， 进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征， 并将其与已知的人脸进行对比，从而识别 每个人脸的身份。
Face++团队
Face++是由三个“85后”清华学子 创办的。一直在做人脸识别，将人脸识 别技术应用到互联网及移动应用场景中， 为人脸识别支付提供技术支撑。
近两年Face++发展迅速，已在人脸 检测FDDB评测、人脸关键点定位300-W 评测和人脸识别LFW评测上，接连拿下 三项世界第一。其中，在最重要的互联 网图片人脸识别LFW中，Face++团队力 压Facebook，获得了97.27%的准确率。
腾讯推进人脸识别技术
腾讯方面认为，目前自身拥有的黄种人人脸模型训练样 本库，适用于国内环境。而通过该项技术将用户的视频照、 身份证照片与公民身份证查询中心的权威数据三者做交叉验 证，同时也通过算法和技术进行匹配后，可杜绝假冒身份的 情况出现。
另外，腾讯与微众银行正将人脸识别技术尝试用于金融、 证券等业务并有望运在更多场景应用。
人脸识别技术原理
人脸识别技术包含：人脸检测、人脸跟踪、人脸比对
(1)人脸检测 面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像， 并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
①参考模板法 首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品 与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸； ②人脸规则法 由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取 这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。 搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查
找是否有指定的人像存在。
人脸识别技术功能模块
3.人脸的建模与检索 可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将
其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸 搜索时（搜索式），将指定的人像进行建模，再将其与数据库中 的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最 相似的人员列表。
人脸识别技术功能模块
1.人脸捕获与跟踪功能 人脸捕获是指在一幅
图像或视频流的一帧中检 测出人像并将人像从背景 中分离出来，并自动地将 其保存。人像跟踪是指利 用人像捕获技术，当指定 的人像在摄像头拍摄的范 围内移动时自动地对其进 行跟踪。
人脸识别技术功能模块
2.人脸识别比对 人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。 核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中
整容前后判若两人电脑也会成“脸盲”
不过，任何一种技术都不是万能的。 虽然有将近100%的识别精准度，但如果整容，计算机 能识别出来吗？ 蚂蚁金服相关技术负责人告诉记者，目前的技术可做 到一个人发型变化、常规化妆、一定程度的胖瘦变化、老 化，都可被识别出来，但如果整容前后，判若两人，那计 算机也无能为力。 因此刷脸技术要结合其他的生物识别技术才能保证用 户信息安全。
高超的化妆术、极度相似的人脸，能够造成人脸识别机器的误判吗？
汉王科技，早在2003年，就瞄准人脸 识别技术的国际前沿，2008年拥有完全自 主知识产权的“双目立体”人脸识别算法 （Dual Sensor ™ ）, 采用专用双摄像头， 属于双目立体人脸识别技术，既保留了二 维人脸识别简单的优点，又借鉴了三维人 脸识别的部分三维信息，识别性能大大超 过二维人脸识别，算法复杂度远低于三维 人脸识别，为人脸识别的大规模应用奠定 了坚实基础 。
中控iFace102
产品类型：指纹面部识别考勤机 认证方式：人脸识别，指纹 存 储 量：面部识别容量：200张脸 指纹容量：2000枚 记录容量：100000条 接 口：TCP/IP，RS485，支持高速U盘上传下载 其他特性：处理器：Multi-Bio600 摄 像 头：高分辨率红外和彩色双摄像头 处 理 器：Multi-Bio CPU，主频630MHz 识别算法：ZKFinger10.0指纹面部混合识别算法 考勤功能：外接定时响铃、夏令时、T9输入法、 记录查询、定时状态转换
截止2014年8月，该中心已经完成了人脸识别支付系统的 关键性技术研究。该中心全球首创的人脸数据采集阵列，能够 从91个角度对人脸同步采集，能对人脸识别影响最大的多变光 照、多角度、遮挡等状态进行最优的识别效果。
人脸识别支付
智能多媒体技术研究中心的人脸识别系统已应用在边检站 自动通关系统、动态人脸识别考勤机、多属性动态人脸识别系 统等。在此基础上，中心研发出了人脸识别移动支付系统，已 能够实现支付只需“刷脸卡”。
目前，人脸识别准确率已到达99%，刷脸支付即将走进我们 的生活。
3月17日，马云在德国汉诺 威电子通信展上刷了刷脸，就从 淘宝上购买了1948年汉诺威纪念 邮票，这背后是蚂蚁金服的 Smile to Pay扫脸技术。
据介绍，Smile to Pay这项 崭新的支付认证技术由蚂蚁金服 与北京旷视科技旗下的Face++平 台合作研发，在购物后的支付认 证阶段通过扫脸取代传统密码。 支付宝2014年愚人节展示的“空 付”，看来并非仅是愚人节玩笑， 摆脱密码，依靠对人脸等生物特 征识别就完成身份认证和支付的 生活，已渐行渐近。
Face++团队
有了支付宝第一个吃螃蟹，传统的 银行也开始行动。
据Face++的行政总裁印奇介绍，包 括浙江网商银行、民生银行在内的10多 家银行已经在和Face++谈合作。
“跑去线下银行网点，出示身份证， 拍一张照片，存储个人身份和照片信息。 再在银行手机客户端直接刷脸，进行实 名认证，今后就可以刷脸支付了。”印 奇解释道。