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目录目录·············································································································1前言···············································································································22国内外人脸识别的发展现状·············································································33人脸识别技术的实施·······················································································43.1人脸识别过程························································································63.2人脸建模所用模型·················································································83.3机场人脸识别的硬件设备········································································93.4机场的局域网布控·························································错误!未定义书签。4人脸识别监控技术在机场应用的意义·································································95智能人脸识别系统的优缺点·············································································95.1优点···································································································105.2缺点··································································································116结束语········································································································127致谢···········································································································128参考文献·····································································································13人脸识别技术在乘客出入境管理的应用指导教员【摘要】本文首先介绍了人脸识别技术对部队信息化建设的重要性，进而说明在当今社会智能化的人脸监测识别技术的国内外发展状况。根据机场的出入境人员管理的重要性布控一套人脸识别系统，最后说明人脸识别的存在有缺点，从而使相关学者能改进缺点，发展优点，进而更好发挥人脸识别技术。【关键词】；人脸识别；近红外；前言21世纪是信息技术、网络技术的时代。生物特征识别技术使用了人体本身所固有的生物特征，与传统的身份识别方法完全不同，具有更高的安全性、可靠性、和有效性，越来越受到人们的重视。人脸识别技术是一种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛。人脸是自然界存在的一种特殊的复杂视觉模式，它包含及其丰富的信息。首先，人脸具有一定的不变性和唯一性，人脸识别是人类在进行身份确认时使用最为普遍的一种方式，人脸图像还能够提供一个人的性别、年龄、种族等有关信息。其次，人脸也具有多样的变化能力，从人脸的不同表情人们可以感知到一个人的情绪、感受、甚至秉性和气质。它无需特殊的采集设备，系统的成本低，而且自动人脸识别的使用非常自然，可以在被识别对象毫无察觉的情况下进行，是一种非常受使用者欢迎的方式。虽然人类在表情、年龄或发型等发生巨大变化的情况下，可以毫不费力地由人脸来识别某一人，但要建立一个能够完全自动进行人脸识别的系统却是非常困难的，诸多因素使得人脸识别研究成为一项极具挑战性的课题.它牵涉到模式识别、图像处理、计算机视觉、生理学、心理学、以及认知科学等方面的诸多知识，并与基于其它生物特征的身份鉴别方法以及计算机人机感知交互领域都有密切联系。1人脸识别技术的背景和意义在当今社会中，机场已经成为国际交通要道。每天的人流量达到百万次以上，而且据统计，90%以上的犯罪分子都是通过机场来逃离出境。如果用传统的监控方法来监控每一个出入人员，需要大量的员工进行实时监控。并且需要高度的精神集中。并且传统的监控受着时间，气候等等因素的影响，如果需要24小时监控，以及大范围监控这一方面来看，新一代监控技术在机场的应用具有重大的意义。因为他已经排除了这些限制因素。达到自动识别，自动与数据库图像数据自动对比。还有在前面所述，为适应信息时代数据信息量飞速增长、现代化医疗水平的飞速进步，从而易容等技术也随着飞跃发展。再加上国际犯罪分子的破坏力的不断提高，因此要求现代化的视频监控技术必须向着智能化的方向发展，有效利用现代化的各种智能化监控技术将损失控制到最低来维护我国国家的安全。因此针对我们公安边防部队职能的特殊性和重要性，搞好部队视频建设是非常必要的，这使我们的任务变得更加艰巨，因此紧跟时代和科技的步伐，加大力度对新型监控技术进行研究和使用，用科技用现代化知识来武装视频监控系统是边防部队必然要走的道路。2国内外人脸识别技术的发展现状人脸识别技术的研究始于２０世纪６０年代末期。２０世纪９０年代后期以来，一些商业性的人脸识别系统逐渐进入市场，美国遭遇恐怖袭击后，这一技术引起了广泛关注。作为非常容易隐蔽使用的识别技术，人脸识别逐渐成为国际反恐和安全防范最重要的手段之一。近年来，人脸识别在中国的市场，也经历着迅速的发展，而且发展的脚步也越来越快.国际上，美国标准与技术研究院（NIST）举办的FaceRecognitionVendorTest2006，通过大规模的人脸数据测试表明，当今世界上人脸识别方法的识别精度比2002年的FRVT2002至少提高了一个数量级（10倍），而对于高清晰，高质量人脸图像识别，机器的识别精度几乎达到100%。在我国，近年来科技界和社会各个方面都认识到人脸识别技术的重要性，国家政策对人脸识别技术研究给予了很大支持，使得我国人脸识别技术也得到了迅速的发展。越来越趋向于高科技的犯罪手段使得人们对各种场合的安全机制要求也近乎苛刻，各种应用需求不断涌现。人脸识别市场的快速发展一方面归功于生物识别需求的多元化，另一方面则是由于人脸识别技术的进步。从需求上来说，除了传统的考勤、门禁等应用外，视频监控环境下的身份识别正成为一种迫切的需求，即在一个较复杂的场景中，在较远的距离就识别出特定的人，这显然是其它生物识别方法所欠缺的，而人脸识别却是一个极佳的选择。国家“十一五”科技发展规划将人脸识别技术的研究与发展列入其中，明确指出：“要在生物特征识别技术领域缩小与世界先进水平的差距，开展生物特征识别应用技术研究，开发具有高安全性、低误报率的出入口控制新产品。”在这种环境下，国内一些科研院所和院校在人脸识别技术方面取得了很大进展。如中科院自动化所，清华大学，中科院计算所自主开发的人脸识别技术已经达到了国际先进的水平。人脸识别应用领域人脸识别具有直接、友好、方便和非接触等许多优点人脸识别有着广泛的应用领域：(1)在安全防范领域中的应用。社会上有许多重要的部门，如军事、金融、保密等部门都需要对出入人员进行身份识别，以防止信息泄漏和不法现象的发生。使用该技术可以方便地进行身份识别，而不使被识别者感到不舒服。（2）在犯罪刑侦领域中的应用。在刑侦工作中，对罪犯的抓捕是至关重要的一环。应用人脸识别技术可以依据犯罪嫌疑人的人脸图像对机场、车站、港口等重要交通场所进行监控，从而大大促进了罪犯抓捕工作的开展。（3）在公共事业领域中的应用。本文介绍智能化的人脸识别检测技术，将其应用于机场乘客出入境管理中的监测。人脸识别原理人脸识别，即通过计算机、相关算法对人脸进行分析判断的一种认证技术。通常也叫做人像识别、面部识别。严格的来说，我们统称人脸识别。人脸识别技术从应用层面上主要可分为:人脸检测、人脸识别查询、人脸识别身份认证和人脸识别比对四方面的应用，其可全部归纳为人脸识别查询技术。1.人脸检测人脸检测，顾名思义，就是对视频图像进行检测看是否有“清晰”人脸的图像高速处理过程。、面部感知系统结构图视频输入人脸检测和跟踪面部特征定位人脸识别表情分析性别判断种族判断年龄判别唇读身份信息情感状态性别信息种族信息年龄信息唇形类别3影响人脸识别的因素对人脸的识别会受到很多因素的影响。例如光照环境的变化会改变人脸图像不同部位的明暗，不同的识别表情会改变图像中的人脸的外观，人脸成像时的姿态也有可能产生一定的遮挡。同样的识别方法对不同年龄、性别的人的识别效果不同，或者说随着人的年龄的改变，识别的成功率也会变化。对其中若干影响因素做初步讨论如下：1.光照变化在人脸识别中，光照条件的变化常引起人脸外貌或外观的明显变化，光照变化所导致的阴影、遮挡、明暗区、暗光、高光都会使识别率大幅下降。光照的变化可以来自光线方向或能量分布的不同，也会受到人脸3D结构的影响。现有解决光照变化的方法可分两类：一类可称为被动的方法，它通过学习由于照明变化而导致的可见光谱图像的变化来设法减小光照变化造成的影响；另一类可称为主动的方法，它使用主动成像技术，使获得的图像具有在固定照明条件下所采集到图像的特点，或只有不受照明变化影响的采集方式获得的图像的特点。2.姿态变化在采集人脸图像时，如果人的姿态发生变化，则其导致的投影形变会引起人脸面部不同部位的拉伸、压缩和遮挡，使图像发生很大的改变。克服姿态变化所带来问题的一种方法是从图像中估计出人脸的不同姿态，再设法将其变换回人脸的标准姿态，用标准的人脸识别方法进行识别。还有一种方法是学习并记忆多种姿态下的特征，这相当于建立多个姿态，工作量会大一些。最后，也可以构建头部的3D模型，从中提取姿态无关特征来识别人脸。3.年龄影响人的外形和纹理会随着年龄而变化，这也会导致人脸识别中的识别率下降。解决年龄影响的思路与解决姿态影响的第一种思路有些类似，即从图像中估计出人脸的年龄，再设法将其变换回原来用于训练识别算法的人脸的年龄。与年龄有关的人脸特征即包括形状特征也包括纹理特征。形状特征可从人脸轮廓获得，而纹理特征可从人脸表面获得。在训练中，可建立起人脸特征与年龄之间的关系，即建立起年龄函数。利用年龄函数并结合人脸变老方式的分类，可自动估计出图像人脸的年龄。另外，对人脸识别的研究还要求对识别的效果有客观的评价以及能对不同方法进行公平的比较，其中采用统一的数据库可方便比较工作，因为不同的数据库，产生的结果会有所差异。人脸识别最新应用的技术传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别