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     

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。     

人脸识别在视频监控领域的应用

正人脸识别技术是基于人的面部信息特征,用前端音视频采集设备比如摄像机或摄像头收集到含有人脸的图像或视频流,自动在图像中检测并跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行一系列分析和数据应用。首先判断检测区域中是否存在人脸,如果存在可被提取的生物特征信息,则进一步地识别、定位到每张脸的位置、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     

人脸识别技术在治安管理中的应用及其规范路径

人脸识别技术是基于人的面部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.智慧警务背景下,在治安管理中广泛应用人脸识别技术,对于提高治安管理效率和打造"平安城市"具有重大意义.但人脸识别技术具有远程识别性和识别独特性等特征,其在应用于治安管理时会存在技术滥用的风险.因此,有必要对人脸识别技术进行有效规范,包括明确人脸识别技术应...     

美国对人脸识别技术的法律规制

人脸识别(Face Recognition)技术是一项基于人的面部特征进行身份识别的生物识别技术,俗称“刷脸”。该技术通过采集人像、关键点提取、对人像进行预处理、待征提取、人脸识别比对等过程,实现人脸识别验证的效果。     

人脸识别技术在安防监控中的应用

市场背景 人脸识别技术是近年来随着计算机技术、图象处理技术、模式识别技术等技术与理论的快速进步而出现的一种崭新的人体生物特征识别技术。人脸识别技术利用人的面部图像特征进行身份识别，该技术通过人像照片比对即可判别人员真实身份，是继指纹识别之后最受关注及满足公安警务应用的一项人体生物特征识别技术。     

人脸识别技术在公共安全领域中的应用

正在公共安全领域,AI技术驱动的智能视频和图像处理,正逐渐成为不可或缺的技术。人脸识别作为首当其冲的应用,正在公安刑侦中正在产生深远的影响。作为人脸识别领域的领军企业,商汤科技所提供的人脸布控、视图情报研判系统,目前已在北京、深圳、上海、四川和重庆等地落地应用,取得了多项成果,大幅提高了刑侦人员的执行效率。人脸识别的发展和深度学习带来的突破人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。由于不需要用户主动配合,     

生物识别与视频智能分析技术创新

<正>生物识别技术里,人脸识别具有无可比拟的优势。基于人脸识别的视频分析智能报警系统,可针对在逃人员、嫌疑人员、受控人员、失控人员等不同对象在不同的监控场景中实时抓取人脸、人形等特征,通过与模板库中的档案特征对比,实现被监控对象的身份落地,并实时预警。     

刷脸时代的人工智能

正人脸与人体的其它如指纹、掌纹、虹膜、视网膜等具有唯一生物特征性,它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提,与其它类型的生物识别比较人脸识别还具有如下特点:非强制性:用户不需要专门配合人脸采集设备,几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像;非接触性:用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像;并发:在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别;视觉特性:"以貌识人"的特性,操作简单、结果直观、隐蔽性好;这些特性使得人脸技术取得突破后,迅速得到普及,业内掀起了人脸识别应用浪潮。     

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。     

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。     

技术

正蚂蚁金服正在研发眼纹识别技术【本刊讯】通过"刷脸"进行支付和验证在支付宝上早已实现,但是如果假如整容整成范冰冰,人脸识别能认出来吗?对于这个问题,支付宝安全部门表示:当然能!蚂蚁金服表示,人脸识别并不是简单的对比人脸和存储的照片,而且还会处理面部结构、五官、肌肉等大量数据。蚂蚁金服正在研发眼纹识别技术,信息量是指纹的4.5倍,同样具有唯一性。据悉,去年9月,蚂蚁金服宣布收购美国生物识别技术创业公司EyeVerify,后者的眼     

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。     

第四届中国生物特征识别技术创新应用论坛暨第十一届SSCIA智慧城市高峰会圆满举行

正现代信息社会对精准识别的需求,呼唤更加不可替代的生物体特征,曾在各种特效大片中出现的生物识别技术近年正逐渐走进寻常百姓生活,如指纹、人脸识别,语音(声纹)、虹膜识别,眼球追踪等。仅基于人脸识别技术的应用就不胜枚举:人脸匝机、人脸识别解锁、人脸识别门禁与考勤、认证合一验证、人脸识别抓逃犯、行人闯红灯抓排系统、支付宝人脸识别付款、医院在线办卡等,城市各种"智慧+"产业,如智能安防、智慧教育、智慧医院、智慧金融、智能交通等,融入多种生物识别技术的体系平台催生着城市智     

千万级别人脸识别检索 最小识别18.5亚像素级——佳都科技智能人脸识别系统评测

<正>经济的快速发展,带来人员在不同地域之间频繁的流动,每年刑事案件和治安案件逐年上升,众多涉案人员潜逃未能归案,严重损害了社会治安和人民群众的安全和利益,因此,人脸识别成为是新形势下对安防监控系统提出的必然要求。当前市场上安防领域的人脸识别产品在应用过程中存在对人脸清晰度要求高,大数据的人脸库容易造成识别检索准确率底、速度慢的问题,这些成为困扰人脸识别技术应用的关键因素。带着这些问题,我们今天体验一下"佳都科技智能人脸识别系统"。     

高端生物识别门禁产品——创合人脸识别门禁赏析

<正>"湖南创合制造有限公司生物特征识别事业部是一家自主研发、生产生物识别相关产品和系统的高科技企业,事业部05年开始潜心致力于生物特征识别相关算法的研究,目前已拥人脸识别算法、智能视频分析算法、车牌识别算法、虹膜识别算法等国内外处于领先水平的生物识别算法。此次送测的创合人脸识别门禁是在传统出人口控制系统的基础上加入了人脸识别核心技术的专业门禁产品,内置的人脸识别算法具有创合自主知识产权,可精准识别人脸。"     

三维人脸识别技术在安防领域的应用研究

随着城市经济的发展以及城镇化进程的加快,社会犯罪率也逐年增高,犯罪分子往往隐藏在人群之中,给广大公安人员发现和识别犯罪分子增加了难度,因此,人脸识别技术广泛应用于安防领域,由于基于二维图像的人脸识别技术受到光照、视角、姿态、表情等因素外界环境的影响很大,不能满足实际应用需求。本文重点探讨了三维人脸识别技术在安防领域的应用研究,主要的关键技术包括RGBD三维人脸模型重建技术和三维人脸特征提取技术,同时分析了三维人脸识别技术的应用模式,三维人脸识别系统包括采集端和服务端。研究结果表明,三维人脸识别技术能够应用于安防领域,具有较高的准确率和识别率,满足实际应用需求。     

人脸识别技术应用的风险与法律规制

人脸识别技术是社会治理智能化转型过程中广泛应用的技术之一.人脸识别技术的身份认证和识别功能在虚拟空间实现了个人信息的自动化集合.人脸识别技术本身存在着技术风险,一旦被滥用将会侵犯公民权利、危害社会秩序、消弭共同体信任.当下,现有对人脸识别技术的法律规制呈现分散性和碎片化特征,法律本身的事后规制逻辑更是难以有效规制技术应用、防止技术滥用.应把握国家综合性立法的契机,根据场景理论对人脸识别技术进行细化规制,既发挥其强大的社会功用,又预防化解其潜在危害,实现法治化社会化协同治理的目标.     

基于人脸识别的大底库高可信失驾人员查处方法研究

人脸识别技术作为生物特征工程的一部分,是目前应用最为广泛的身份验证技术,在安防、金融、门禁等领域有着极其广泛的应用。本文主要研究人脸识别在道路车辆卡口中的驾驶人识别应用,基于公安交通集成指挥平台形成大底库、高可信的失驾人员发现和查处办法。本文采取本地或本省常住人口进行建库,对高分辨率的卡口设备抓拍的过车图片进行车辆检测、人脸检测和人脸识别,根据比对出的驾驶人身份证明号码查询全国驾驶人信息库,确定驾驶人驾驶证状态,如果该驾驶人为被扣满12分、暂扣、吊销、驾驶证超期的失驾状态,则通过集成指挥平台进行预警,通知路面民警进行拦截。     

人脸识别技术应用的风险与法律规制

人脸识别技术是社会治理智能化转型过程中广泛应用的技术之一.人脸识别技术的身份认证和识别功能在虚拟空间实现了个人信息的自动化集合.人脸识别技术本身存在着技术风险,一旦被滥用将会侵犯公民权利、危害社会秩序、消弭共同体信任.当下,现有对人脸识别技术的法律规制呈现分散性和碎片化特征,法律本身的事后规制逻辑更是难以有效规制技术应用、防止技术滥用.应把握国家综合性立法的契机,根据场景理论对人脸识别技术进行细化规制,既发挥其强大的社会功用,又预防化解其潜在危害,实现法治化社会化协同治理的目标.