应用优势将促人脸识别实现大跨越

人脸识别是一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术。它用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸．进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识，最后达到识别不同人身份的目的。     

高精度三维人脸图像数据库

3D人脸图像数据库广泛应用于计算机视觉、动画绘图设计、医学等很多领域。在法庭科学领域,采集三维人脸图像并建立数据库,可进行人像特征分类、统计人像特征的分布以及训练人像模型,这些分析是人像比对和识别的基础。与传统的二维数据库相比,三维(3D)人脸图像库能够提供更多信息,例如,三维人脸图像的空间结构和形状包含多视角轮廓。3D人脸图像采集方法包含多视角几何信息的方法、结构光的方法和3D扫描仪的方法,这些方法有不同的采集设备和环境。国内外已经建立了几个有代表性的3D人脸图像数据库,例如MPI实验室的MPI和BJUT的BJUT-3D,但这些库在分辨率和精度方面尚有不足。本文首先回顾了MPI、BJUT-3D数据库和它们的采集环境,然后对建立中国人的高精度3D人脸图像数据库进行探索研究。用彩色手持三维扫描仪(Artec Spider)采集了1100个3D人脸图像,这些图像包含彩色纹理和深度信息(几何形状和点云),每个人脸图像的几何形状的采样点数目超过2000万,三角面片数目超过4000万。与BJUT-3D人脸数据库在人脸形状、分辨率和纹理等方面的比较结果显示,本研究采集的人脸图像有更高的精度,在嘴巴、鼻子、眼睛等方面比其他数据库中的人脸图像显示了更多的细节。建立的数据库将会支持在3D人像识别和算法评估方面的进一步工作。     

动态背景人脸检测方法

提出一种动态背景人脸检测方法，这种检测方法大大降低了系统运算的复杂程度并提高了检测速度，是一种高效率通用的图像检测方法。这种方案的提出突破了以往复杂背景人脸检测问题中背景预先提取的限制，使人脸检测达到了真正意义上的自动化。     

人脸检测在TI方案和海思方案中的灵活运用

人脸识别技术是由人脸检测和人脸识别两部分所组成。 人脸检测、定位及捕捉：软件从监控画面中利用特殊的算法找出人脸的位置，进行定位，再根据其特征估算出人脸的大小，最后进行分割。     

人脸图像个体特征统计与价值评估

法庭科学人脸比对结果是一类重要的证据，针对人脸比对所用的特征，本文关注其中人脸个体特征（色素、痣等）在比对中的价值评估。通过对公开人脸图像数据集中的个体特征进行统计分析，计算相同和不同身份（ID）条件下人脸图像上个体特征出现概率、出现在特定位置的概率等，最终通过似然比来衡量个体特征匹配的价值。结果表明在开展实验的人脸数据分辨率条件下，单个人脸个体特征匹配相关的似然比值能够达到10的4次方数量级。人脸个体特征在比对中具有重要的价值。在实验条件下，两个个体特征相关的似然比能够超过10亿量级，能够支撑同一认定的肯定结论。     

基于2D-3D人脸图像叠加比较的个体识别方法在汉族个体中可行性研究

目的 探讨基于2D-3D人脸图像叠加比较的个体识别方法在汉族个体中的可行性。方法 采集10位汉族个体的2D视频监控图像（包括正面、左侧面及右侧面图像）及高精度3D人脸模型,通过Autodesk 3ds Max 2018软件对3D人脸模型进行透视匹配处理以叠加至2D人脸图像上,并计算叠加后2D-3D人脸图像中11组对应特征点-点间距离的均值,将来自同一个体的2D-3D人脸图像叠加比较定义为匹配组,将来自不同个体的2D-3D人脸图像叠加比较定义为不匹配组。结果 整体而言,不论正面、左侧面或右侧面,匹配组与不匹配组间对应特征点-点间距离均值范围均不重叠（P <0.05）。结论 不重叠的均值范围初步表明本文所述的基于2D-3D人脸图像叠加比较的个体识别方法在汉族个体中具有一定可行性。     

运用局部形态SIFT描述法过滤网络淫秽图像方法的研究

各国政府和警方目前使用的传统淫秽图像检测方法主要以皮肤检测结果为基础,提取低层特征进行判断,在获得高正检率的同时也导致了大量的误检。为此,本文的方法从获得更直观和高层的语义知识着手,首先检测图像中局部形态变化突出的位置,并建立关于该区域形态的SIFT描述向量。把这些描述向量抽象地看作视觉“单词”,并收集淫秽图像中常见的单词。依据图像中单词出现的情况,来检测是否包含淫秽成分。结合传统检测方法,仅使用简单的Bayes规则判断,在不降低正检率的前提下,使非淫秽图像的误检率得到显著的下降。     

低质视频人像重建中人脸相关性的研究

低质视频人像指在监控视频中不能清晰分辨人物面部的数字图像。能够反映发饰及脸部轮廓特征的即可视为条件较好的视频图像,但是一般都不能够显示清楚五官基本特征。处理包含低质视频人像的案件的一个重要方法是人像重建。本文阐述了一种利用人脸相关性进行人像重建的方法。     

浅谈人脸识别技术

正人脸识别发展历程人脸识别是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒的生物识别技术,是基于面部特征进行人员身份辨别的过程。人的面部特征与指纹、虹膜一样具备唯一和不易被复制的优良属性。人脸识别研究历史比较悠久,高尔顿(Galton)早在1888年和1910年就分别在《Nature》杂志发表了两篇关于利用人脸进行身份识别的文章,对人类自身人脸识     

人工智能到底是什么?

正从安防的角度看,如何定义人工智能安防行业每天产生海量视频,如何从这些数据中提取有效信息给客户带来价值,这是引入智能的初衷。从使用者的角度看,能够通过智能化解决方案代替人工完成某种工作,即为人工智能,当然后台集成了大数据、目标检测、目标跟踪、信息提取等技术。a、人脸智能分析:利用深度学习提高人脸识别的准确率,可以快速将嫌疑人从大量的视频图像中找到,提升了破案效率。b、车辆智能分析:利用前端摄像头对图像的分析,将明显的违法行为进行识别,可对多种交通违     

浅谈安防行业人脸识别技术应用

正人脸识别是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒的生物识别技术,是基于面部特征进行人员身份辨别的过程。人的面部特征与指纹、虹膜一样具备唯一和不易被复制的优良属性。人脸识别研究历史比较悠久,高尔顿(Galton)早在1888年和1910年就分别在《Nature》杂志发表了两篇关于利用人脸进行身份识别的文章,对人类自身人脸识别能力进行了分析,但是当时还不涉及人脸的自动识别。人脸识别发展历程有明显的三个阶段,第一阶     

一种AI换脸方法生成的伪造视频分析

深度伪造(Deepfake)是一种将图像篡改与AI相结合的面部替换方法。本文首先介绍了Deepfake的产生背景和发展状况,介绍了相应检测技术的研究状况,并对相关文献进行归纳;然后探究了Deepfake运行的基本构架和核心部件,给出了视频面部替换的基本流程和步骤,并阐释了利用自编码网络进行脸部图像训练和转换的原理;最后,从视频的基本信息、编辑痕迹、违背摄影规律、视频整体和案情五个方面与原始视频作对比,分析这类伪造视频存在的问题。深度伪造技术在推动娱乐和文化发展的同时也产生了大量恶意的换脸视频,对国家安全、社会稳定和个人隐私造成潜在的威胁,本文通过对Deepfake实现原理的研究和伪造视频特征的分析,希望能够为该类视频的真伪检验提供一定的理论支持。     

新疆维吾尔族男性三维人脸图像的年龄估计与年龄面貌重构

目的基于新疆维吾尔族男性三维脸部图像寻找与年龄相关的脸部特征,构建年龄估计模型,重塑个体衰老及年轻时的脸部图像。方法使用Artec Studio软件对采集的105例17~57岁新疆维吾尔族男性人脸三维图像预处理。用Face Analysis软件将人脸图像转为高密度三维点阵数据,使每张图像可用32 251个点所表示。利用广义普鲁克分析法对人脸图像进行中心化校正并统一至同一坐标系。采用偏最小二乘回归法建立年龄估计模型。将年龄相关脸部形态特征的变化展现在平均脸的热图上,并基于该模型进行不同年龄的脸部图像重构。结果随着年龄的增长,平均脸会发生鼻唇沟加深、脸颊凹陷、颧骨突出、眼角下垂等变化。估计年龄和真实年龄之间的Pearson相关系数为0.71,估计年龄的平均绝对偏差(mean absolute deviation,MAD)为6.37岁,30~40岁组的年龄估计结果最准确(MAD值为4.27岁),40岁以后偏差随年龄上升。合成的脸部图像随年龄增长脸部形态变化和衰老效果明显。结论本研究在维吾尔族人群中揭示了年龄相关的脸部特征和衰老标记,建立了可靠的年龄估计模型。     

基于行走轨迹的异常行为分析

<正>异常行为的分析对于智能监控系统有重要意义,目前智能监控系统能够从视频图像中提取运动目标,同时对提取出的运动目标进行跟踪和识别,并对其行为进行理解和描述。运动检测、目标识别和跟踪属于低层次的处理,属于图像处理的范畴;行为分析属于高层次的处理,属于人工智能的范畴。运动目标检测与跟踪方法简述运动检测的目的是在图像序列中将运动人体区域从复杂背景中提取出来。运动检测是运动跟踪和识别的基础,该阶段处理结果的质量直接影响到以后处理的效果。目前常用的运动检测方法有:背景减除法、时间差分法、光流法。     

模拟画像技术的普及和发展

犯罪行为人存在的客观性以及人与人面貌的差异性、个体和种族面貌特征的相对稳定性,是利用模拟画像技术刻画犯罪嫌疑人的基础,这使得通过收集和利用犯罪现场信息以及目击者关于作案人或犯罪嫌疑人形象、行为的描述而侦破案件具有可能性。因此,如果在调查工作中发现了关于作案人或犯罪嫌疑人体貌特征信息,并完整准确地以图像方式加以反映、记录,该案就已经具备了破案的必要条件。     

计算机人像组合系统

计算机人像组合系统包括图像创作和像库管理两个模块,首先使目击者查找像库管理模块,找出与嫌疑人比较近似的脸型以及面部各部件的图像文件,然后用图像创作模块对其进行剪切和粘贴,把各部件粘贴到脸型图像上面,粘贴过程中可以对各部件的亮度、反差、尺寸、形状等进行任意的修改和位置的移动变换;最后,在得到满意的结果后便可在激光打印机上输出.     

刷脸问题治理逻辑的一般规则转向——以技术透明度为基本立场

人脸识别技术滥用导致的信息安全风险饱受社会关注,学者们基于生物识别信息保护、算法治理、技术应用场景限制等视角提出了人脸识别信息保护的专门立法方案。尽管人脸识别信息具有唯一指向性、不易更改性等特征,但这些同样存在于其他生物识别信息,并不足以成为专门规定和单行立法保护的必要事由。在审视和反思现有学说有关人脸信息与人脸识别信息的客体范围混同和场景化理论的解释误区的基础上,我国刷脸问题的治理逻辑不应当陷入"新型信息技术引发社会风险有必要专门规制"的僵化理念,而是应当以增强自然人与信息处理者之间有关刷脸技术应用的透明度为基本立场,基于场景一致性理论和人脸特征识别比对数据库的标准化来限定刷脸技术的必要性情形。     

巧用扫描仪和Photoshop无损提取镜面手印

随着DNA检测技术的进步,刑事案件现场勘查过程中,提取到接触型DNA检材越来越重要,为不破坏现场手印接触型DNA,需对手印进行无损提取。镜面手印的无损提取一直是现场勘查工作的难点之一,本文旨在研究无损提取镜面手印的新技术手段。通过研究扫描仪的元件构造和工作原理,发现能够使用扫描仪无损提取镜面手印,经对得到的原始图像使用Photoshop软件进行处理,最终可实现提取到的镜面手印纹线清晰、反差好、无背景和重叠图像干扰。该方法能够有效避免传统照相方法的操作繁琐、受外部环境制约因素多等方面的不足,更简便、快捷、高效。     

深度学习加速推进智慧城市建设

正从技术角度来说,智慧城市就是感知、分析和提取城市系统的各种信息并做出相对应反馈的一整套城市管理系统,其中,原始的视频数据是城市系统信息的重要组成部分。现如今,海量视频数据已成必然,需要一套可以自动从视频中提取结构化信息的方案,把视频、图像"翻译"成机器可以理解的语言,并进行保存,确保后续提供给上层应用平台调用和处理的素材。视频结构化的意义视频或者图像数据,从前端传感器直接获得,从     

图像降噪和增强对人脸识别系统识别性能的影响

目的研究图像降噪和图像增强方法对人脸识别系统识别性能的影响,以期为人脸识别系统应用过程中的图像处理方法选取提供理论指导和技术方案。方法收集33起人像鉴定领域实际案例中的人脸图像素材,研究以高斯滤波和小波变换为代表的图像降噪技术以及具有边缘保持和小波变换特性的单帧图像超分辨率增强技术对人脸识别系统识别性能的影响,并对不同图像处理方法对人脸识别性能的影响进行量化比较分析。结果本文研究的图像降噪技术均显著提高了人脸识别系统的识别准确性,而图像增强技术虽然提高了人脸图像显示效果,但对人脸识别系统的识别性能无正向促进作用。此外,高斯模糊图像处理的图像降噪方法虽然简单,但与本文研究的其他方法比较,其在人脸识别系统识别性能改善方面效果最显著。结论人脸图像质量对人脸识别系统的识别性能具有显著影响,可以通过图像处理技术改善人脸图像质量进而提高人脸识别系统的识别准确性。其中,图像降噪处理可以显著提高人脸识别系统的识别性能,且比图像增强技术更适合于实际人像鉴定应用中的人脸识别系统识别性能增强。