▪ (4) 图像文件的干扰技术。尽量去除色偏、明暗、旋转、放缩
、扭曲、截取等图像干扰。 ❖ 色偏调整 ❖ 抗明暗特征提取算法 ❖ 抗放缩特征提取算法 ❖ 图像尺寸的自动调整 ❖ 抗旋转的特征提取算法 ❖ 抗扭曲的特征提取算法 ❖…
我们的目标--基于人物的人脸识别
▪ (5) 海量图像文件快速算法。分为两部分，一部分是海量图像
❖…
▪ (3) 当前的人物特征与数据库中的人物特征比较。即将当前的
图像的人物特征与数据库中的人物特征进行检索比对。上述的 人物特征可以一定程度上抵抗光线、皮肤色调、色偏、倾斜、 扭曲等变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中识 别出相似的人。 ❖ 特征比对算法
❖…
我们的目标--基于人物的人脸识别
人脸识别技术简介与研发进展
2014年3月
目录
▪ 项目概述 ▪ 系统概述 ▪ 关键技术 ▪ 系统设计 ▪ 项目进展
项目概述
▪ 近年来，社会犯罪率呈逐年升高的趋势，给广大公安人员
侦破案件增加了难度。
▪ 由于罪犯群体不断扩大，要人工在数以百万计的人员照片
数据库中找出犯罪嫌疑人，不仅费时费力，还有可能造成 遗漏等情况，破案的效率大打折扣。
返回相似的图片
抽取和比对人物的 人脸、人身特征
输入图像 特征比对
特征提取
人脸、人身信息数据库
建立人物特征数据库的流程图
图像分割
准备导入图像库的图片
特征提取
数据存储
人脸、人身信息数据库
软件模型
面向技术人员： - 图像数据库的管理 - 人物特征数据管理 - 软件参数设置 - 软件运维
数据模型设计模式 1) 图像数据结构 2) 人物特征数据结构 3) 日志数据结构 4) …
背面图片
其它图片
……
片
目录
▪ 项目概述 ▪ 系统概述 ▪ 关键技术 ▪ 系统设计 ▪ 项目进展
克服图像不同程度的干扰
▪ 仿射变换、放缩、平移、旋转
克服图像不同程度的干扰
▪ 模糊、光照，截取
克服图像不同程度的干扰
▪ 色偏、雾化
人脸检测算法
▪ 人脸检测是指对于任意一幅给定的图像，采用一定的策略
量图片、比对结果、日志记录等的有效管理。 ❖ 海量人物特征的数据表达 ❖ 海量人物特征的高效存取 ❖ 人物特征与人脸、人身的关联 ❖ 海量图片的快速显示 ❖ 图片的缩略图表达 ❖ 特征提取并行算法 ❖ 特征比较并行算法 ❖…
目录
▪ 项目概述 ▪ 系统概述 ▪ 关键技术 ▪ 系统设计 ▪ 项目进展
基于人物的人脸识别的流程图
从人脸图像中抽取人脸的个性化特征，并采取一定策略， 以此特征来检测人脸是否存在，并识别人的身份。
▪ 人脸识别是近30年模式识别与图像处理领域最热门的研究
主题之一。
▪ 人脸识别是图像分析与机器视觉的最成功应用之一。
人脸识别的需求
▪ 对身份鉴别的需求
❖ 重要场所门禁 ❖ 犯罪嫌疑人身份确认 ❖ 在逃人员通缉 ❖ 重点场所布控（出入境） ❖ 特殊人群身份确认 ❖ 户籍管理 ❖ 网络照片的监控 ❖ ……
对其进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果是则返回一 脸的位置、大小。
▪ 一般来说，对包含人脸的图像，许多矩形区域，都能在一
定程度上表示出人脸的某些特征。比如表示眼睛区域的颜 色比脸颊区域的颜色深，表示鼻梁两侧比鼻梁的颜色要深 。同样，其他目标，如眼睛等，也可以用一些矩形区域特 征来表示。
▪ 将这些特征提取出来，加以分类检测，就能够检测出图像
人脸特征 数据库
人身特征 数据库
缩略图 数据库
预处理日志 数据库
数据集 分割
图像分割的 数据
原始图像的 数据
……
从预处理层抽取，通过一定的数据结构合并到特征层
预
处 理
色偏处理
人脸检测
人身检测
人脸特征 提取
人身特征 提取
图像分割
特征训练
……
层
从原始图片直接抽取到数据预处理层
原
始 图
单人脸图片 单人身图片 多人脸图片 多人身图片 半人身图片
如何快速提取海量人物特征；一部分是如何将当前人物特征与 海量人物特征比较。 ❖ 多核CPU并行计算 ❖ 多任务分配与管理 ❖ 硬件资源监控 ❖ 文件加载缓冲 ❖ 特征提取并行算法 ❖ 特征比较并行算法 ❖…
我们的目标--基于人物的人脸识别
▪ (6) 海量图片、人物特征的管理。主要是对海量人物特征、海
基于人物的 人脸识别软件
面向业务用户 - 可视化界面 - 相似人物查询 - 历史查询回顾
可视化界面设计模式 1) 信息浏览方式 2) 趋势分析 3) 钻取、切片、导航 4) 交互式分析 5) …
图像特征数据库的模型
查询界面
预览界面
删除界面
பைடு நூலகம்
……
管 理 层
通过一定的方式在特征层上建立各种管理操作
特
征 层
中的人脸位置、大小。
▪ 涉及到矩形特征提取、机器学习、特征分类器、并行计算
等算法。
尺度不变特征提取算法
▪ 获取图像的局部特征，然后再逐个匹配，比较复杂，耗时
较长，但相对稳定。
▪ 同时能处理亮度、平移、旋转、尺度的变化，利用特征点
来提取特征描述符，最后在特征描述符之间寻找匹配。
▪ 对于光线、噪声、轻微视角改变的容忍度也相当高。 ▪ 与并行计算相结合，进行特征提取加速、特征比对加速，
我们的目标--基于人物的人脸识别
▪ 目标：用户拍到的人脸图片、人身图片传输到计算机，利
用基于人物的人脸识别软件进行分析，与数据库中的人物 特征进行比对，寻找相似度高的图片。
▪ (1) 首先建立人脸的图像数据库。即将含有人脸的图像文件收
集起来，分割出能代表人物特征的人脸或人身部分，并将这些 部分提取人物特征，编码贮存起来。
▪ 安防监控设备拍摄的视频已达海量规模，仅仅依照后期人
工查阅视频，经常遇到“看不了，看不完，看不清、找不 到”等问题，相关业务实时性低，效率低下，准确性不高 。
▪ 实地拍摄的图像往往容易发生过亮（暗）、雾化、模糊等
情况，给人工查阅造成困难。
人脸识别的自动化
▪ 利用计算机来实现人脸识别，就是利用计算机算法，自动
❖ 人脸特征提取 ❖ 人身特征提取 ❖ 海量图像文件处理 ❖ 特征文件高效存储 ❖ 特征文件高效读取 ❖ 特征文件有效管理 ❖ ……
我们的目标--基于人物的人脸识别
▪ (2) 处理当前的图像。将当前的图像进行处理，分割出能代表
人物特征的人脸或人身部分，并将这些部分提取人物特征。 ❖ 人脸特征提取 ❖ 人身特征提取 ❖ 特征数据的内存表示