精华内容
下载资源
问答
  • 文中研究心音身份识别的基本原理和实现方法.首先分析心音信号的特性和作为生物识别的可行性;然后建立基于心音子波族的心音信号合成模型,并且用特征向量分布相图形象地比较两个心音的特征,用倒谱减法消除听诊器的类型...
  • 手静脉身份识别技术

    2020-10-23 06:13:49
    作为一种迅速发展的生物身份识别技术,手静脉识别有着显著的优点:社会可接受,特征不易复制,比指纹受破坏的可能性更小,不易入侵,无明显的建康威胁,特征惟一性,低成本,精确快速,比签名和声纹等行为生物测量...
  • 物联网的终端是物品,人们的生活和工作都离不开周围成千上万的各种物品。...其中“识别与通信特征”和“智能化特征”都离不开物体和相关人员的身份识别,物体具备自动识别与物物通信的功能,物联网平台、物体、人员
  • 身份识别技术公司网页模板
  • RFID ,射频识别技术,俗称电子标签。RFID 射频识别是一种非接触式的自动识别技术[2-3],它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境。RFID 技术可识别高速运动物体...
  • 基于手指静脉的身份识别是一种新兴的生物身份识别技术,由于手指静脉身份识别具有强防伪、低成本、易获取等优良特性,在许多领域得到广泛应用,成为一种最重要的生物识别技术之一对手指静脉身份识别技术的现状和发展...
  • 基于人脸识别和WiFi探针技术身份识别追踪系统设计.pdf
  • 中国银联指纹身份识别技术指引,2019年发布的最新的关于指纹身份识别技术指引文档
  • 浅谈人脸识别技术原理分析

    千次阅读 2019-08-08 16:23:14
    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。需要用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或者视频,并自动在图像中检测和跟踪人脸,从而对检测到的人脸进行脸部的认证一系列相关技术,一般情况下...

    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。需要用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或者视频,并自动在图像中检测和跟踪人脸,从而对检测到的人脸进行脸部的认证一系列相关技术,一般情况下也会叫做人像识别、面部识别。
    那么人脸识别技术原理是怎样的呢?它包括了那几个部分?如今,人脸识别技术应用在哪些方面呢?
    人脸识别技术原理分析
    人脸识别主要分为人脸检测、特征提取和人脸图像匹配与识别。
    人脸检测:这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。假如某一矩形区域通过了级联分类器,就被判别为人脸图像。
    特征提取:人脸识别可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。而人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。特征提取的方法可以分为两大类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
    人脸图像匹配与识别:这是提取人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行匹配,认证。人脸识别就是把待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行相比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程可以分为两类:一类是确认,就是一对一进行图像比较的过程,而另一类是辨认,就是一对多进行图像匹配识别对比的过程。
    人脸识别用途
    人脸识别主要是用作身份验证和身份识别,其中身份识别是警方可以利用人脸识别技术来进行失踪人口和嫌疑人的追踪、也可以应用于智能交互场景中识别用户身份等场景;而身份验证则是身份证等证件查询、出入考勤、手机解锁、支付等场景,应用场景十分的丰富。并且在北京的多家医院借助人脸识别技术阻击“熟脸”的号贩子,降低其挂号率。还有就是,现在人脸识别还应用到治理闯红灯问题。更多关于人脸识别资讯,人脸识别产品,人脸识别技术,请关注畅视智能。

    展开全文
  • 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...
  • 人脸识别技术和人脸识别特征

    千次阅读 2018-12-10 23:00:51
    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的一系列相关技术,通常也叫做人像识别...

               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的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。

          人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

          生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等。

          相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别,也可以进行语音内容的识别,只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。

          三大关键技术

          1、基于特征的人脸检测技术

          通过采用颜色、轮廓、纹理、结构或者直方图特征等进行人脸检测。

          2、基于模板匹配人脸检测技术

          从数据库当中提取人脸模板,接着采取一定模板匹配策略,使抓取人脸图像与从模板库提取图片相匹配,由相关性的高低和所匹配的模板大小确定人脸大小以及位置信息。

          3、基于统计的人脸检测技术

          通过对于“人脸”和“非人脸”的图像大量搜集构成的人脸正、负样本库,采用统计方法强化训练该系统,从而实现对人脸和非人脸的模式进行检测和分类。

          四大特征

          1、几何特征

          从面部点之间的距离和比率作为特征,识别速度快,内存要求比较小,对于光照敏感度降低。

          2、基于模型特征

          根据不同特征状态所具有概率不同而提取人脸图像特征。

          3、基于统计特征

          将人脸图像视为随机向量,并用统计方法辨别不同人脸特征模式,比较典型的有特征脸、独立成分分析、奇异值分解等。

          4、基于神经网络特征

          利用大量神经单元对人脸图像特征进行联想存储和记忆,根据不同神经单元状态的概率实现对人脸图像准确识别。


    1.人脸识别应用于哪些场景,主要面临哪些挑战

    http://bbs.duozhishidai.com/thread-251-1-1.html

    2.人脸识别,在我们的生活中有哪些应用

    http://bbs.duozhishidai.com/thread-169-1-1.html

    3.生物特征识别技术实现原理与前景分析

    http://www.duozhishidai.com/article-18868-1.html

     

    展开全文
  • 首先对去身份识别技术的应用背景和影响因素进行了概括; 然后对以影响因素为基础的去身份识别研究成果进行了全面论述, 并对去身份识别算法的健壮性要求进行了讨论; 最后归纳了当前研究存在的问题与挑战。
  • 基于射频的身份识别技术,有关射频原理的,对于的射频识别的技术!
  • 首先对去身份识别技术的应用背景和影响因素进行了概括; 然后对以影响因素为基础的去身份识别研究成果进行了全面论述, 并对去身份识别算法的健壮性要求进行了讨论; 最后归纳了当前研究存在的问题与挑战。
  • 解决这一难题的唯一出路在于采用生物识别技术进行身份认证,而语音生物特征(声纹)识别是唯一可用于非接触式、通过电话网络远程安全控制的生物识别方法。  语音生物特征识别,又称说话人识别,俗称声纹识别,是...
  • 行业分类-电器装置-基于身份识别技术的个体发电系统.zip
  • (一)人脸识别技术之人脸识别过程及识别算法简介

    万次阅读 多人点赞 2018-11-04 23:19:40
    1 人脸识别理论 2 人脸识别应用 2.1 开发环境 2.2 3总结

    人脸识别四个步骤,分别为人脸图像采集及检测,人脸图像预处理(对齐),人脸图像特征提取和人脸图像匹配与识别.

    1 人脸图像采集及检测

    • 人脸图像采集
      即通过摄像镜头获取人脸的数字图像.
    • 人脸检测(判断是否有人脸)
      人脸检测是人脸识别的预处理,在图像中标定出人脸的位置和大小.人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征,颜色特征,模板特征,结构特征及哈尔特征(Haar-like feature)等.人脸检测是将这些有用的信息提取出来,利用这些特征进行人脸检测.
      (1) 对检测的对象进行概率统计,得到检测对象的特征,建立检测模型;
      (2) 用得到的模型匹配输入的图像,如果有匹配则输入匹配的区域,无则无动作;
    • 人脸检测算法
      模板匹配模型,Adaboost模型,其中Adaboost模型在速度与精度的综合性能上表现最好,特点是训练慢,检测快,基本可达到视频流实时检测.

    2 人脸图像预处理

    实现人脸对齐,即检测到输入图片中的人脸目标,需要对人脸图像预处理,因为同一个人不同图像序列中的姿态,表情会发生变化,不利于人脸特征提取,因此需要将人脸图像变换到统一的角度和姿态,人脸会受到各种条件的限制和随机干扰,通过找到的人脸基准点如眼角,鼻尖,嘴尖等部位,并进行如下操作:

    序号预处理
    1缩放
    2旋转
    3拉伸
    4光线补偿
    5灰度变换
    6直方图均衡化
    7规范化
    8几何校正
    9过滤
    10锐化

    3 人脸图像特征提取

    人脸特征提取是将人脸图像信息数字化,将一张人脸图像转换为一串数字(一般称为特征向量)。如对一个人脸,找到他的眼睛左边、嘴唇右边、鼻子、下巴等位置,利用特征点间的欧氏距离、曲率和角度等提取出特征分量,最终将相关的特征连接成一个长的特征向量。

    4 人脸图像匹配与识别

    人脸匹配与识别是将提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的人脸特征模板进行搜索匹配。根据相似度对身份进行判断,设定一个阈值,当相似度超过这个阈值,则将匹配得到的结果输出。
    识别与匹配有确认和辨认两种形式,确认即一对一进行比较,核实身份;辨认即一对多进行图像匹配,从N个人中找到目标。

    5 识别算法

    人脸识别发展如下表:

    时间方法训练数据方法描述LFW精度
    1990Eigenface<1万主成分分析60.02%
    2006LBP+CSML<1万局部二值模式85.57%
    2013High-dim LBP10万高维LBP+Joint Bayesian95.17%
    2014DeepFace400万CNN+softmax97.35%
    2014Deep ID20万CNN+softmax97.45%
    2015VGG260万VGG+Softmax98.95%
    2016FaceNet2亿Inception+Triplet-loss99.63%

    5.1 20世纪的人脸识别:基于集合特征,基于模板匹配和子空间算法

    (1) 子空间算法将人脸当成一个高维向量,将向量投影到低维空间中,投影之后得到的低维向量达到对不同的人具有良好的区分度,代表算法是Eigenface(PCA,主成分分析)和FisherFace(LDA,线性判别分析).PCA核心即是对高维向量投影后尽可能多的保留原始数据的主要信息,降低数据的冗余信息.LDA核心是最大化类间差距和最小化类内差距,保证同一个人的不同人脸图像投影后聚集在一起,不同的人脸图像投影之后用大间距分开.两者均使用求解矩阵的特征值和特征向量,通过降维处理图像数据.
    (2)人脸在高维空间中的分布是非线性的,可使用非线性降维算法,代表有流形学习和核(kernel)技术,流形学习假设向量在高维空间中的分布具有某些几何形状,然后保持这些几何形状约束的前提下将向量投影到低维空间中,这种投影是经过非线性变换完成的.
    (3) 隐马尔科夫模型(HMM)对光照,表情和姿态的变化更加鲁棒,神经网络也有应用,但使用的数据集较少,效果一般.

    5.2 21世纪开始人脸识别方法转向:人工特征+分类器

    (1) 分类器有较成熟的案例,如神经网络,支持向量机,贝叶斯等,人工特征提取是该类方法的优势.
    (2) 描述图像特征方法应用与人脸图像特征提取,如HOG,SIFT, Gabor和LBP等,典型有LBP,该方法简单有效,解决了光照敏感问题,但存在姿态和表情识别准确率低的问题.其中巅峰之作为"High-dim LBP",验证了高维特征和验证性存在正相关的关系,及人脸维度愈高,验证的准确度就愈高,该方法融合了各种特征,未成为主流.

    5.3 深度学习的时代:利用深度学习提取特征(CNN)

    (1) 利用CNN对海量数据进行学习,提取图像特征.
    (2) Facebook提出DeepFace方法,该方法是CNN应用于人脸识别领域的奠基,使用3D模型来做人脸对齐任务,CNN针对对齐后的人脸Patch进行多类的分类学习,使用交叉熵损失函数(softmax)进行问题优化,最后通过特征嵌入得到固定长度的人脸特征向量.
    (3) DeepID是香港中文大学唐晓鸥团队提出的方法,使用四层卷积,最后一层为softmax,中间为隐藏层,提取人脸特征,使用Multi-patch分别训练模型最后组合成高维特征,人脸验证阶段使用联合贝叶斯方法,通过学习一个多类(10000类,每类约20个实例)人脸识别任务学习特征,随人脸数据集增加,DeepID泛化能力越强.
    (4) 谷歌推出FaceNet方法,使用三元组损失函数替代了常用的softmax交叉熵损失函数,在一个超球空间进行优化类内距离更紧凑,类间距离更远,最后得到一个紧凑的128维人脸特征,网络使用GoogleNet的Inception模型,模型参数量较小,精度更高,损失函数可追溯到:LDA算法.

    6 总结

    人脸识别广泛应用于身份核实和信息安全以及安防领域。优势如下

    • (相对于其他生物识别技术而言)非接触,用户无需和设备直接接触;
    • 非强制性,被识别的人脸图像信息可以主动获取;
    • 并发性,实际应用场景可以进行多个人脸的分拣、判断和识别;

    [参考文献]
    [1]https://zhuanlan.zhihu.com/p/36416906
    [2]https://blog.csdn.net/qq_40027052/article/details/79020643


    展开全文
  • 基于步态的身份识别

    2018-03-07 18:11:04
    论文题目是 基于步态的身份识别
  • 基于手指静脉的身份识别技术研究 摘要 随着现代社会对信息安全要求的不断提高,利用生物特征进行快速而准确的 身份识别越来越受到人们的重视。静脉识别技术是一种新兴的非接触式红外生物 特征识别技术,它不但识别率...
  • 生物识别技术主要是指通过可测量的身体或行为等生物特征进行身份认证的一种技术;而生物特征是指唯一的可以测量或可自动识别和验证的生理特征或行为方式。生物特征分为身体特征和行为特征两类。身体特征包括:指纹、...
  • 心音身份识别是指一种利用人体心音信号进行身份识别技术,心音是心脏及心血管系统机械运动状况的反映,包含了心脏各个部分本身及相互之间作用的生理和病理信息。因此,心音信号在不同的人身上有着完全不同的特征...
  • 网上很多,但是都贵还有水印,我这个高清且便宜。 采用人脸识别技术在服务器端远程进行身份鉴别的信息系统的功能、性能和安全要求、安全保障要求。
  • 行业资料-电子功用-基于身份识别技术和移动通信技术的电子锁控制管理系统
  • 针对WCDMA探测系统对用户身份识别技术的迫切需求,给出了一种新的WCDMA探测系统身份识别诱导技术。在WCDMA探测系统环境下,该技术主要包括小区重选算法的参数设计,位置更新的诱导过程,探测消息的构造,以及利用...
  • 常见的生物识别技术有哪些

    千次阅读 2019-07-26 10:06:52
    生物识别技术是将计算机和光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段紧密结合起来,利用人体固有的生理特性和行为特征来鉴定个人的身份。 指纹识别技术 指纹识别技术是通过比较不同指纹的特征来识别。每个...

    随着科学技术的不断突破,人们身上越多越多的生物特征被运用到各行各业中。比如常见的指纹识别,人脸识别,虹膜识别、静脉识别等。生物识别技术是将计算机和光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段紧密结合起来,利用人体固有的生理特性和行为特征来鉴定个人的身份。

    指纹识别技术

    指纹识别技术是通过比较不同指纹的特征来识别。每个人指纹是唯一性的,如果指纹的相似性高达99%以上,那么基本上可以将一个人识别为同一个人。由于指纹识别仪器操作简单快捷,在生物认证领域被广泛使用,主要用于公司考勤、安防、身份识别认证、银行金库系统等。即使是今天的手机和电脑也使用指纹识别。

    然后就是人脸识别技术,也是大家经常说的刷脸。后来马云把脸识别技术引进支付宝后,实现了”刷脸吃饭”。每个人的人脸图像都是不一样的,即使是双胞胎的兄弟也可以通过人脸识别技术来区分不同。

    人脸识别技术

    人脸识别技术根据人脸特征的不同,通过特殊的生物识别技术算法来识别是否属于同一个人。而然在这个扫脸的阶段,运用的范围并不太宽,毕竟它比指纹识别对人们隐私的侵害要大得多。

    虹膜识别技术

    虹膜的特征可以看出,每个人的虹膜都和指纹一样,不仅是独特的,而且没有特殊情况是不会发生改变的,只要人类实现虹膜识别技术,就将此技术应用于各种场景。虹膜识别技术比指纹识别技术更准确、更迅速。

    静脉识别技术

    最后,手掌静脉识别技术是一种安全性极高的生物识别技术。其工作原理是将近红外传感器采集的手掌静脉分布特征值加密处理成不可逆的计算机数据,存入数据库,当需要身份认证时,再收集掌动脉数据并与数据中的模板对比认证个人身份。

    随着时代的发展,技术的不断进步,生物识别技术解决了人类社会日常生活中的一个基本识别问题。未来,这种识别的结果将越来越多地与各种行业的应用相结合,信息将通过网络共享。

    展开全文
  • 它是基于人类脸部特征信息进行身份识别的一种模式识别技术。由于人脸图像的特殊性,要使这项技术完全成熟并能够应用到现实生活中,还需要有很多亟待解决的问题,因此,人脸识别研究具有很大的挑战性,一直是模式识别...
  • ZigBee身份识别技术在智能家居系统的应用.pdf
  • 基于人脸识别技术的电力服务客户身份自动识别系统设计与应用.pdf

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 87,423
精华内容 34,969
关键字:

常见的身份识别技术