人脸检测技术

基于虹软人脸识别引擎，在 Android 平台上实现人脸识别功能，即使在离线的情况下依旧运行，不被人采集个人照片的感觉，还是爽爽的。经过整个 测试 过来，虹软的人脸识别还是很强大的，人脸检测可以控制在20ms之内，人脸识别大概在200ms左右。今天就来分享一下开发经验 项目的目标 我们需要实现一个人脸识别功能。简单来说，就是机的后置摄像头，识别摄像头中实时拍到的人脸信息，如果人库注册过，则显示识别后的人脸信息，如登记的名字；如果不在，提示未注册。 这个功能具有多个应用场景，比如，火车站或者打卡和门禁系统中。 人脸识别的过程 人脸识别包括两个必备的过程，人脸注册和实时识别。 人脸注册是指把人脸的特征信息注册到人脸信息库中。人脸注册的来源可以有很多种，比如 国家身份证库 企业自建人脸识别库 互联网大 数据库 人脸特征提取是一个不可逆的过程，你无法从人脸特征信息还原一个人的脸部照片。 1 1 在线库在使用时，需要传递照片信息，或者提取图像特征值， 1 1 离线的SDK相对安全，但是，在线的SDK通常提供更多的接入和调用方式，这个要结合实际情况来选择。 1 1 人脸注册和识别的过程可以用下面的图来表示。 准备工作 在开发之前需要到虹软的官网 http://www.arcsoft.com.cn/ai/arcface.html 下载用到的 android 库，下载的压缩包中有3个压缩包，如下图

一、前言 今天给大家带了的人脸识别非常简单，不需要大家了解TensorFlow，只需要对Python基本语法有一定了解。由于TensorFlow的火爆，把人脸识别再度推向我们的视线。像前段时间比较火的dee pfake，和人脸支付技术。虽然现阶段人脸识别仍有很大的争议性，但是它已经走进我们的视线当中了。很多小区在门禁系统中加入了人脸识别的功能，有些景区也添加了刷脸通道。但是对于技术的争议不是今天探讨的课题。下面开始我们的准备工作。 二、准备工作 今天是通过使用百度的SDK来实现的，首先我们要进入 AI开放平台 。 我们选择 开放能力->人脸与人体识别->人脸识别 ，进入后或出现下面page1的界面，点击 立即使用 。 点击后出现page2的界面。登录自己的账号就可以了。进去后我们会看到如下page3界面。如果没有应用就创建应用： 如果应用的话就管理应用。然后我们看到page4中几个重要的参数。分别是AppID、API Key、Secret Key。到这里我们的准备工作就完成了。初步准备工作完成了，我们还需要做一件事，就是下载人脸识别的SDK。我们可以点击page4中的服务端SDK下载Python对应的SDK，也可以使用pip下载： pip install baidu - aip 接下来我们就可以着手代码的编写了。 三、实现人脸识别 使用SDK实现人脸识别非常简单

SIFT/SURF基于灰度图， 一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不变。 二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域，求出主方向，其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向，找到占80%以上的方向作为主方向；而SURF则选择圆形邻域，并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向，以主方向对齐即完成旋转不变。 三、以主方向为轴可以在每个特征点建立坐标，SIFT在特征点选择一块大小与尺度相应的方形区域，分成16块，统计每一块沿着八个方向占的比例，于是特征点形成了128维特征向量，对图像进行归一化则完成强度不变；而SURF分成64块，统计每一块的dx，dy，|dx|，|dy|的累积和，同样形成128维向量，再进行归一化则完成了对比度不变与强度不变。 haar特征也是基于灰度图， 首先通过大量的具有比较明显的haar特征（矩形）的物体图像用模式识别的方法训练出分类器，分类器是个级联的，每级都以大概相同的识别率保留进入下一级的具有物体特征的候选物体，而每一级的子分类器则由许多haar特征构成（由积分图像计算得到，并保存下位置），有水平的、竖直的、倾斜的，并且每个特征带一个阈值和两个分支值，每级子分类器带一个总的阈值

自动人脸识别的经典流程分为三个步骤：人脸检测、面部特征点定位（又称Face Alignment人脸对齐）、特征提取与分类器设计。一般而言，狭义的人脸识别指的是"特征提取+分类器"两部分的算法研究。 在深度学习出现以前，人脸识别方法一般分为高维人工特征提取（例如：LBP, Gabor等）和降维两个步骤，代表性的降维方法有PCA, LDA等子空间学习方法和LPP等流行学习方法。在深度学习方法流行之后，代表性方法为从原始的图像空间直接学习判别性的人脸表示。 一般而言，人脸识别的研究历史可以分为三个阶段。在第一阶段（1950s-1980s），人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题，主流技术基于人脸的几何结构特征。在第二阶段（1990s）人脸识别迅速发展，出现了很多经典的方法，例如Eigen Face, Fisher Face和弹性图匹配，此时主流的技术路线为人脸表观建模。在第三阶段（1990s末期到现在），人脸识别的研究不断深入，研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题，主要包括以下四个方面的研究：1）提出不同的人脸空间模型，包括以线性判别分析为代表的线性建模方法，以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。2）深入分析和研究影响人脸识别的因素，包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor

基于卷积神经网络（CNN）的人脸在线识别系统 　　本设计研究人脸识别技术，基于卷积神经网络构建了一套人脸在线检测识别系统，系统将由以下几个部分构成： 制作人脸数据集、 CNN 神经网络模型训练、 人脸检测、人脸识别 。经过实验，确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别。 关键词 : 神经网络； 图像处理； 人脸检测；人脸识别； TensorFlow ；模型训练 一、设计目标 1.掌握人脸识别原理； 2.掌握卷积神经网络算法原理 3.掌握卷积神经网络模型训练过程； 4.掌握常用图像处理技术； 设计内容与要求 1.完成基于卷积神经网络的人脸在线识别系统算法设计； 2.完成基于卷积神经网络的人脸在线识别系统模型训练； 3.检测并且识别出人脸； 二、制作人脸数据集 2.1、制作我的人脸数据集 　　人脸检测出人脸位置，返回坐标、尺寸把脸用数组切片的方法截取下来，把截取的小图片保存下来作为数据集。 本系统获取本人的人脸数据集 10000 张，使用的是 dlib 来识别人脸，虽然速度比 OpenCV 识别慢，但是识别效果更好。 其中，人脸大小： 64*64 。 2.2、主要步骤 （ 1 ） 加载 dlib 机器学习的开源库 （ 2 ） 图像预处理 cvtColor （灰度化）。 （ 3 ） 使用 dlib 自带的 frontal_face_detector 进行特征提取 。 （ 4 ）

转自：知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25401788 早在指纹识别应用中就有针对于活体手指的检测技术，即使机器只对真人活体指纹产生识别反应，对其他一切物质不作识别，用于指纹识别产品如考勤机、门禁系统等。 活体指纹识别的原理比较简单：如识别皮肤的温度、人体皮肤的电容值等。 本文主要是针对人脸识别应用中出现的 人脸活体检测 做简要调研及论述。有关人脸检测相关内容可以参考我的另一篇文章—— 人脸检测与深度学习 传送门~ 知乎专栏 引言——人脸识别技术迈向更高层次的一大障碍：活体检测 随着线上支付的不断普及，相关的人脸识别等技术正在中国不断进步。近日，麻省理工科技评论评出全球十大突破技术，其中由“刷脸支付—— Paying with Your Face ”榜上有名。 技术突破：人脸识别技术如今已经可以十分精确，在网络交易等相关领域已被广泛使用。 重大意义：该技术提供了一种安全并且十分方便的支付方式，但是或许仍存在 隐私泄露问题 目前基于深度学习的发展，我认为还有一个问题就是 存在被伪造合法用户人脸的攻击的风险。 ——————————————- 更新补充分割线 ———————————————— 评论区有问到这方面的开源代码，我这边没有仔细找过，在github找了一些相关代码，没有验证过，汇总了一下希望对大家有帮助： 1.C++代码 https:/

随着人脸识别、人脸解锁等技术在金融、门禁、移动设备等日常生活中的广泛应用，人脸防伪/活体检测（Face Anti-Spoofing）技术在近年来得到了越来越多的关注。在大多数人的印象中，人脸识别技术就是让机器把人认出来。没错，用机器来认人，这正是人脸识别系统的最核心功能。然而，很多人不知道的是，一个可以正常工作的人脸识别系统，除了实现“认人”以外，还包括许多其他重要的技术，其中就包括今天要给大家介绍的，应用于人脸识别身份认证系统中至关重要的一项技术———— 活体检测 。 设想一下，假设你的 Face Verification 算法做的再漂亮，而 Face Anti-Spoofing 做的很烂，如果这个时候恰恰有某位同学拿着马云脸的视频去刷了支付宝，那………… 人脸验证（Face Verification） ：意思就是说，给定两张图，算法要判断出这两张图是不是同一个人，这是近年来一个非常热门的研究方向，也产生了一大批模型和 Loss Function。 人脸防伪（Face Anti-Spoofing） ：意思就是说，你刷脸的时候，算法要判别这张脸是不是真人活体脸，而对于合成的、或者他人照片来攻击算法的，应该予以拒绝。 PA（Presentation Attacks） 是常用的攻击方式，主要包含 print attack （即打印出人脸照片）、 replay attack （播放视频）

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。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识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。 然而独立式人脸识别模组是基于高速MIPS处理器平台，内嵌业内领先的人脸识别算法，集成了具有自主知识产权的光学人脸识别传感器。通过UART通讯接口方式，配合简单外围电路即可将该人脸识别模块嵌入到第三方智能化产品中，使第三方产品具有强大的人脸识别能力。 功能：人脸识别、人脸检测、模板提取、模板存储、模板删除、人脸特征比对(含1：1和1：N)等功能。 标准产品组成 核心板模块：高速MIPS处理器（@1GHz），存储（256MB DDR3 SDRAM） 双摄像头模块：红外摄像头+彩色摄像头 通讯方式 采用UART\USB-NET通讯方式，通讯协议简单可靠，可连接不同上层设备，包括PC、单片机等。 规格 CPU：高速MIPS处理器@1 GHz RAM：256MB DDR3 SDRAM 内存容量：4GB eMMC FLASH， MMC接口 启动时间（空数据库时）：< 20秒 人脸存储容量：1,000人 识别模式：1:1和 1:N 误识率（FAR）：<0.001% 拒识率（FRR）：<1.0% 上位机通讯方式：UART（LVTTL电平），USB-NET UART通讯波特率

人脸识别技术目前已经非常成熟，识别率也越来越高。人脸识别技术与其他生物特征识别技术相吃比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。 目前已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域，但方便的同时也带来了一些问题，易获取，使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制，从而达到窃取盗用信息的目的。尤其是在新兴的金融行业，人脸识别技术已逐渐用于远程开户、取款、支付等，涉及用户的切身利益。 那么什么是APP上的人脸识别技术呢？通俗地讲，就是在人脸识别的过程中证明你确实是个“活人”，不是照片、视频或其他神马，证明你是个人，你就是你。那么银行APP上的人脸识别技术技术对攻击有多重对抗措施，下面就带大家去感受下其中的奥秘。人脸识别APP技术开发主要内容包括：人脸检测、活体算法检测、3D检测、连续性检测 1.人脸检测定位人脸在哪里，检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况，可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。 2.活体算法检测判断用户是否为正常操作，通过指定用户做随机动作（摇头、点头、凝视、眨眼、上下移动手机），防止视频攻击、非正常动作的攻击。经实践证明，我司上下移动手机活体检测方法，即使录制自己本人的视频亦无法通过！ 3.3D检测验证采集到的是否为立体人像，能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。 4

人脸识别技术目前已经非常成熟，识别率也越来越高。人脸识别技术与其他生物特征识别技术相吃比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。 目前已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域，但方便的同时也带来了一些问题，易获取，使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制，从而达到窃取盗用信息的目的。尤其是在新兴的金融行业，人脸识别技术已逐渐用于远程开户、取款、支付等，涉及用户的切身利益。 那么什么是APP上的人脸识别技术呢？通俗地讲，就是在人脸识别的过程中证明你确实是个“活人”，不是照片、视频或其他神马，证明你是个人，你就是你。那么银行APP上的人脸识别技术技术对攻击有多重对抗措施，下面就带大家去感受下其中的奥秘。人脸识别APP技术开发主要内容包括：人脸检测、活体算法检测、3D检测、连续性检测 1.人脸检测定位人脸在哪里，检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况，可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。 2.活体算法检测判断用户是否为正常操作，通过指定用户做随机动作（摇头、点头、凝视、眨眼、上下移动手机），防止视频攻击、非正常动作的攻击。经实践证明，我司上下移动手机活体检测方法，即使录制自己本人的视频亦无法通过！ 3.3D检测验证采集到的是否为立体人像，能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。 4