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基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- 高準(zhǔn)確度近紅外人臉圖像識別系統(tǒng)
- 小類：
- 信息技術(shù)
- 大類：
- 科技發(fā)明制作B類
- 簡介：
- 本項(xiàng)目主要研究基于近紅外圖像的新一代人臉識別系統(tǒng)，融合了計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)與生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理于一體，通過對圖像去噪、人臉檢測和人臉識別等相關(guān)技術(shù)的理論創(chuàng)新，不僅克服了環(huán)境光照的影響提高了實(shí)用性，而且防止了人臉照片、視頻和三維模型的欺騙提高了安全性，最后將系統(tǒng)識別信息顯示在交互式可視化平臺，實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確度人臉識別和方便快捷管理，具有廣闊的推廣前景。
- 詳細(xì)介紹：
- 人臉識別是近年信息科學(xué)領(lǐng)域里一個(gè)備受關(guān)注的熱點(diǎn)，人臉識別技術(shù)在社會(huì)發(fā)展與建設(shè)中也得到了廣泛的重視和應(yīng)用。本項(xiàng)目重點(diǎn)考慮人臉識別在當(dāng)前存在克服光照影響困難的問題。許多專家學(xué)者研究證明：相比于可見光，在環(huán)境光照變化的情況下采用近紅外光譜成像的圖像能顯著提高人臉識別率。本項(xiàng)目立足于近紅外圖像開發(fā)出對環(huán)境光照影響不敏感的高準(zhǔn)確度人臉識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)由近紅外人臉圖像采集預(yù)處理模塊、人臉檢測模塊、人臉識別模塊組成。 三個(gè)模塊均進(jìn)行理論創(chuàng)新： (1)近紅外人臉圖像采集預(yù)處理模塊實(shí)現(xiàn)了一個(gè)快速、高效的過完備字典學(xué)習(xí)算法并成功將其應(yīng)用到圖像去噪中； (2)人臉檢測模塊改進(jìn)了已有人臉檢測算法，將AdaBoost和LBP的優(yōu)勢進(jìn)行結(jié)合，得到融合的檢測算法，能夠在任意的背景中準(zhǔn)確而又快速地檢測出存在的人臉； (3)人臉識別模塊提出了基于核隨機(jī)映射與支持向量機(jī)的人臉識別算法，能彌補(bǔ)傳統(tǒng)算法在精度、穩(wěn)定性和速度方面的缺陷，且保留了當(dāng)今近紅外人臉識別所涵蓋的識別率高、識別速度快、魯棒性好、不受光照改變的影響等優(yōu)點(diǎn)。 同時(shí)設(shè)計(jì)了雙光譜人臉圖像獲取裝置。其中近紅外人臉圖像應(yīng)用于本人臉識別系統(tǒng)進(jìn)行身份的鑒定，可見光人臉圖像用來做界面的顯示。 硬件上，系統(tǒng)不僅支持一對一與一對多模式并且包含基于人臉識別的比對子系統(tǒng)。與傳統(tǒng)的一對一相比方便性更強(qiáng)，注冊人數(shù)支持從一個(gè)人到上千人不等。基于人臉識別的比對子系統(tǒng)在公安追逃、流動(dòng)失蹤人口的身份確定等應(yīng)用場合，提供了一種非常方便快捷和直接的途徑。最后將系統(tǒng)識別信息顯示在交互式可視化平臺，實(shí)現(xiàn)了高準(zhǔn)確度的人臉識別和方便快捷的管理，具有廣闊的應(yīng)用推廣前景。
作品圖片
作品專業(yè)信息
設(shè)計(jì)、發(fā)明的目的和基本思路、創(chuàng)新點(diǎn)、技術(shù)關(guān)鍵和主要技術(shù)指標(biāo)
- 1.作品設(shè)計(jì)、發(fā)明的目的 解決安防監(jiān)控中不同環(huán)境光照下準(zhǔn)確的人臉識別問題。目前市場上的人臉識別技術(shù)產(chǎn)品，除了價(jià)格昂貴的三維人臉技術(shù)產(chǎn)品外，基本都是基于可見光圖像的。而基于可見光圖像的人臉識別技術(shù)對環(huán)境光照的影響有著難以克服的缺陷，當(dāng)識別時(shí)的光照與注冊采集時(shí)的不同，識別性能會(huì)有較大下降，無法滿足實(shí)際系統(tǒng)的需要。如何消除環(huán)境光照對人臉識別的影響成了人臉識別領(lǐng)域最具挑戰(zhàn)性的難題。 2.基本思路 基于近紅外圖像的人臉識別方法和核心技術(shù)。 3.創(chuàng)新點(diǎn) (1)基于過完備快速學(xué)習(xí)字典的去噪算法； (2)基于AdaBoost和LBP相融合的人臉檢測算法； (3)基于核隨機(jī)映射與支持向量機(jī)的人臉識別算法。 4.技術(shù)關(guān)鍵 (1)去噪技術(shù) 為加速整個(gè)字典學(xué)習(xí)過程：字典學(xué)習(xí)稀疏編碼部分，將多選擇概念引入到最小角度回歸算法使其求解速度得到很大提升；在字典更新中引進(jìn)快速的逼近奇異值分解算法； (2)人臉檢測技術(shù) 將AdaBoost和LBP的優(yōu)勢進(jìn)行結(jié)合，得到融合的人臉檢測算法； (3)人臉識別技術(shù) 將核的思想引入到隨機(jī)映射方法中并利用其來提取更有效的人臉特征。把用于兩類分類的支持向量機(jī)分類器引入到人臉多分類問題中，采用一對多策略把多類問題轉(zhuǎn)化為兩類問題； 5.主要技術(shù)指標(biāo) (1)識別率：實(shí)現(xiàn)97%以上的近紅外人臉識別率； (2)識別速度：實(shí)現(xiàn)小于0.05ms的人臉檢測與小于1s的人臉識別； (3)適應(yīng)影響人臉識別系統(tǒng)性能的其他因素：光照、姿態(tài)、表情、尺度、眼鏡和飾物等。
科學(xué)性、先進(jìn)性
- 已有同類產(chǎn)品的不足：(1)受光照影響大。傳統(tǒng)的基于可見光的人臉識別產(chǎn)品在光線不足或有光線變化的情況下，識別性能顯著降低，甚至不能工作；(2)易被欺騙。傳統(tǒng)的人臉識別產(chǎn)品活體判別性能差，人臉的照片、視頻都能輕易蒙騙系統(tǒng)；(3)受面部表情及飾物的影響。尤其是基于熱紅外和遠(yuǎn)紅外的人臉識別產(chǎn)品對眼鏡很敏感。 與此相反，本項(xiàng)目基于近紅外人臉圖像的識別系統(tǒng)不僅能克服環(huán)境光照的影響，而且在人臉的識別性能上也有顯著提高。首先在預(yù)處理方面，為實(shí)現(xiàn)稀疏表示去噪，針對如何構(gòu)建過完備字典方面提出了過完備快速學(xué)習(xí)算法。其次，深入研究了基于AdaBoost的人臉檢測算法和基于LBP的人臉檢測算法。建立了兩者在特征級融合的人臉檢測算法。最后，提出了基于核隨機(jī)映射與支持向量機(jī)的人臉識別算法。核隨機(jī)映射方法將初始輸入映射到高維特征空間，在高維特征空間計(jì)算得到的非線性成分具有高階相關(guān)性，能夠很好的描述樣本的類別差異，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)PCA方法不能解決非線性問題的不足，而且引入支持向量機(jī)的方法進(jìn)行分類能顯著的提高人臉識別率。
獲獎(jiǎng)情況及鑒定結(jié)果
- 1.湖南創(chuàng)合制造有限公司于2010年10月28日對本作品做出鑒定評價(jià)：該系統(tǒng)通過對近紅外圖像去噪、人臉檢測和識別等技術(shù)的理論創(chuàng)新，不僅克服了環(huán)境光照的影響提高了實(shí)用性，而且防止了人臉照片、視頻和三維模型的欺騙提高了安全性，操作簡單，具有廣闊的推廣前景。詳細(xì)評價(jià)報(bào)告見附錄。 2.作品在校“挑戰(zhàn)杯”大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技作品競賽中，獲得一等獎(jiǎng)。
作品所處階段
- 生產(chǎn)階段
技術(shù)轉(zhuǎn)讓方式
- 暫無
作品可展示的形式
- 現(xiàn)場演示，樣品
使用說明,技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢,適應(yīng)范圍,推廣前景的技術(shù)性說明,市場分析,經(jīng)濟(jì)效益預(yù)測
- 1.使用說明 (1)啟動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)入識別主界面；(2)點(diǎn)擊“高級設(shè)置”進(jìn)行單個(gè)新用戶身份信息登記、人臉采集和刪除，時(shí)間設(shè)置、雙攝像頭誤差調(diào)整以及批量用戶信息登記；(3)驗(yàn)證時(shí)，將人臉處于顯示屏正中，人臉識別通過后，主界面會(huì)自動(dòng)顯示用戶身份信息及其人臉照片。 2.技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢：(1)高可靠性；(2)實(shí)時(shí)性；(3)自學(xué)習(xí)性；(4)完全非接觸性。 3.適用范圍及推廣前景的技術(shù)性說明 (1)身份鑒定。系統(tǒng)可快速地計(jì)算人臉數(shù)據(jù)之間的相似度；(2)門禁出入。通過非接觸操作能簡單完成人臉比對以確認(rèn)身份且直觀方便便于事后查驗(yàn)；(3)監(jiān)控布控。實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)多路攝像頭捕捉人臉，可以在監(jiān)控范圍中識別和跟蹤對象；(4)公安照片搜索系統(tǒng)?？焖偃四槞z索查找可體現(xiàn)科技警力威力。 4.市場分析和經(jīng)濟(jì)效益預(yù)測 目前能克服光照變化影響的當(dāng)屬近紅外人臉識別技術(shù)，本系統(tǒng)產(chǎn)品已將近紅外人臉識別算法升級為可視化平臺，便于普通用戶操作，這不僅推動(dòng)了產(chǎn)品的普及，也會(huì)帶來不可估量的經(jīng)濟(jì)效益。
同類課題研究水平概述
- 國外的一些典型的人臉識別商業(yè)公司有A4Vison、Cognitec、Human Scan、Identix、Viisage、Neuro Technology、Neven Vision、Zn Bochun Gmbh、Mirio、FaceKey等。國內(nèi)主要從事人臉識別的科研單位有清華大學(xué)、中科院自動(dòng)化所、中科院計(jì)算所，公司如上海的銀晨、北京的昊普思、漢王、海鑫、天眼、普賽等。縱觀國內(nèi)外的人臉識別系統(tǒng)大部分是基于可見光譜。基于可見光的人臉識別產(chǎn)品受光照影響大，在光線不足和光線變化的情況下，識別性能明顯下降，甚至不能工作。2002年，F(xiàn)RVT對參加測試的系統(tǒng)在室內(nèi)環(huán)境和室外環(huán)境（光照條件不可控）的情況進(jìn)行比較，結(jié)果表明即使是最好的人臉識別系統(tǒng)在室內(nèi)和室外兩種測試條件下，其識別率也會(huì)從90%降低到50%左右。2005年，F(xiàn)RVT的總結(jié)報(bào)告總中也指出，光照變化對目前人臉識別系統(tǒng)仍存在著較大的影響。 市場上也出現(xiàn)了一些基于三維數(shù)據(jù)的人臉識別方法和基于熱紅外圖像的人臉識別方法，以克服光照的影響。基于三維圖像人臉識別方法，通過激光掃描器獲取三維人臉數(shù)據(jù)。基于三維技術(shù)的系統(tǒng)受環(huán)境光照影響較小，但是由于設(shè)備昂貴、存儲(chǔ)和計(jì)算復(fù)雜度很高，不能滿足實(shí)際系統(tǒng)的需要?；跓峒t外或遠(yuǎn)紅外圖像的方法，易受環(huán)境溫度、人的情緒和健康狀態(tài)的影響，使得獲取到的人臉圖像發(fā)生較大的變化，在實(shí)際的應(yīng)用系統(tǒng)中性能并不好?；诮t外圖像的人臉識別方法是近年來人臉識別技術(shù)的一個(gè)革命性的創(chuàng)新，目的在于消除環(huán)境光照對人臉識別的影響。08年8月,中科奧森近紅外人臉識別技術(shù)應(yīng)用于北京奧運(yùn)會(huì)及殘奧會(huì)。 本系統(tǒng)利用近紅外技術(shù)成功的解決了室內(nèi)光線變化對人臉識別影響這一技術(shù)難題。系統(tǒng)不僅保留了當(dāng)前近紅外人臉識別所涵蓋的識別率高、識別速度快、魯棒性好、不受光照改變的影響等優(yōu)點(diǎn)，而且還對很多與人臉識別相關(guān)的技術(shù)進(jìn)行了創(chuàng)新，最終達(dá)到了能很好的滿足實(shí)際應(yīng)用需要的目的。此外，我們已將近紅外人臉圖像識別系統(tǒng)引入可視化平臺轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，便于普通用戶的操作，這對產(chǎn)品的普及起著很好的推動(dòng)作用。
