重庆莱誉机电工程有限公司

人脸识别成门禁核心技术 生物识别市场分布 生物识别是指通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定的技术，主要有指纹识别、语音识别、人脸识别、虹膜识别等技术。与传统的密码检验方式相比，生物识别技术基于人的生物特征具有易测量、排他性以及终身不变的特点，因而有检验快速、结果更精准的优势。更适应互联网时代，用户对信息安全以及信息的快速处理与反馈的需求。 2009年生物识别市场规模为34．22亿美元，2013年生物识别市场规模接近98亿美元，2014年生物识别规模突破百亿美元大关，预计2015年生物识别市场将上涨至130亿美元，到2020年生物识别市场将突破250亿美元。其中指纹识别市场规模将有130亿美元，语音识别将有56亿美元、人脸识别为24亿美元、虹膜识别将有16亿美元、其他生物是被技术将有24亿美元。 结合西方国家生物识别产业发展轨迹，前瞻产业研究院认为，未来国内生物识别产业将有以下发展趋势： 首先，产业集中度将不断提高，从2002年迄今，国外生物识别产业经过竞争淘汰以及大量的并购重组，生物识别公司数量下降至100余家，上规模的重要企业甚至不足15家，未来产业优胜劣汰将在我国出现； 其次，生物识别均衡发展。指纹识别技术一家独大的局面将被打破，未来语音识别、人脸识别、虹膜识别等多种技术可百放齐放，共同发展； 关于人脸识别在手机领域的使用 苹果公司收购人工智能人脸识别启动系统 Calcalist日报称苹果已经收购了以色列人脸识别技术realface。该交易的条款并未公开，但据估计成交价格约为数百亿美元。换句话说，相对资源而言，丘珀蒂诺对技术更感兴趣。此外,realface近关闭了网站，只留下服务器保持运行。收购拥有面部识别技术的公司对于苹果来说并不罕见，但是将重点放在技术认证上还是新闻。苹果希望降低免密码登录时对指纹识别器的依赖，想要达到这一目的需要依靠人脸识别系统，并要求其在不同情况下快速识别人脸。realface的人工智能技术精que，预计其效果较其他设备而言将更加令人满意。 人脸识别技术原理分析 人脸由于其易采集的特性，受到很多行业客户的关注，特别是公安、海关、商场等。人类每天都在进行人脸识别，因此也能接受这种身份认证方式。人脸识别的研究始于上世纪中期，经历了数十年的努力，现在已经可以应用在我们的实际生活中，为我们提供各种便利。 人脸识别主要分为人脸检测(face detection)、特征提取(feature extraction)和人脸识别(face recognition)三个过程 人脸检测：人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法 训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。如果某一矩形区域通过了级联分类器，则被判别为人脸图像。 特征提取：特征提取是指通过一些数字来表征人脸信息，这些数字就是我们要提取的特征。常见的人脸特征分为两类，一类是几何特征，另一类是表征特征。几何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。不过，由于其所需的特征点不能精准选择，限制了它的应用范围。另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。 人脸识别：这里提到的人脸识别是狭义的人脸识别，即将待识别人脸所提取的特征与数据库中人脸的特征进行对比，根据相似度判别分类。而人脸识别又可以分为两个大类：一类是确认，这是人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程，回答你是不是你的问题；另一类是辨认，这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹配的过程，回答你是谁的问题。显然，人脸辨认要比人脸确认困难，因为辨认需要进行海量数据的匹配。常用的分类器有近邻分类器、支持向量机等。 现在已有一些机构、高校在进行人脸识别新领域、新技术的研究。如远距离人脸识别技术，3D人脸识别技术等。远距离人脸识别系统面临两个主要困难。一是如何从远距离获取人脸图像。其次，在得到的数据并不理想的情况下如何识别身份。从某种意义上来看，远距离人脸识别并不是一个特定的关键技术或基础研究问题。它可看成是一个应用和系统设计问题。通常有两类解决方法用于获取人脸图片。一种是高清的固定式摄像机，另一种是使用PTZ控制系统多摄像机系统。后者更适合于一般情况，不过其结构更为复杂，造价也更贵。后者需要考虑如何协调多台摄像机的同步操作。一般地，系统由低分辨率广角摄像机和高分辨率长焦摄像机组成。前者用于检测和目标，后者用于人脸图像采集和识别。目前远距离人脸识别技术还处于实验室阶段，未来如果能够解决上述问题，对人员布控这样的应用有着重要意义。 3D人脸识别能够很好地克服2D人脸识别遇到的姿态、光照、表情等问题。主要原因是2D图像无法很好地表示深度信息。通常，3D人脸识别方法使用3D扫描技术获取3D人脸，然后建立3D人脸模型并用于识别。不过，3D人脸识别技术的缺点也是很明显的。首先它需要额外的3D采集设备或双目立体视觉技术，其次，建模过程需要的计算量较大。相信随着未来芯片技术的发展，当计算能力不再受到制约，采集设备成本大幅下降的时候，3D人脸识别将会成为热门技术之一。