人脸识别技术的应用背景及研究现状

本文主要介绍了人脸识别技术（FRT）的常用方法，讨论和分析了人脸识别技术的应用、人脸识别技术的国内外发展现状等方面的研究成果，总结了人脸识别的未来发展方向和应用前景，提出了人脸识别技术存在的问题和未来发展的要求。     

人脸识别考勤系统在矿山企业的应用研究

员工考勤是人力资源管理的基础性工作，如何通过有效的手段提高考勤的工作效率，确保考勤数据的真实客观，一直以来，人力资源工作者不断探索的对象。随着科技手段的快速发展，考勤方式也从传统的手工考勤逐步发展到人脸识别技术，考勤系统也被广泛应用到企业。文章以所在矿山企业在人脸识别考勤系统应用实践过程中的经验，重点分析基于人脸识别技术考勤系统的优势以及该系统在矿山企业应用中存在的难点问题，并提出改进措施和方法。     

人脸识别技术的商业化潜力

人脸识别技术属于模式识别范畴,是通过识别生物特征完成身份认证。近年来,人脸识别技术从实验室走向市场,进入实用化阶段。随着人工智能和深度学习技术的应用越来越成熟,计算机在人脸识别的精度和效率方面已经超过人类。人脸识别技术已经被大量应用于政府机关、军队系统、银行系统、海关以及安全防务等领域。本文简述了人脸识别技术发展现状,分析了人脸识别技术的商业化前景。     

Python实现基于深度学习的人脸识别

近年来,人脸识别技术已经由弱人工智能向强人工智能转化,随着人脸识别算法的不断改进,人脸识别技术已经在公安、金融等部门得到了广泛应用。本文提出了一种Python语言利用Dlib第三方库实现基于深度学习的人脸识别方法。     

神秘的人脸识别技术离我们的生活有多远?

随着人们对身份认证的日益重视,人脸识别技术因其特有的优势被广泛应用于生活中各个方面。本文从日常生活中的实例及时下热门的电影片段开始分析引入,深入浅出的将深奥艰涩难懂的计算机理论进行分析,着重分析人脸识别技术的研究背景、意义和现状,归纳出人脸识别技术的独特优势,以及局限性,本文具有科普的意义。     

远距离人脸识别系统研究

远距离人脸识别（face recognition at a distance, FRAD）人脸识别应用中最具挑战性的形式之一。本文简单分析了远距离人脸识别系统的一些特性和存在的问题，并给出了相应的解决方法。     

人工智能人脸识别技术安全风险评估研究

以北京、上海、深圳、福州、广州地区42家人工智能人脸识别技术开发方为调查对象,构建了人脸识别技术安全风险评估指标体系,利用模糊综合评价法对其进行了实证研究。结果表明：被调查企业人脸识别技术应用处于较安全等级,风险水平较低,数据安全及隐私安全等级最高,管理体系最低;算法、模型可靠性和可解释性对人脸识别技术安全性影响程度最大,软件系统安全的影响程度最小;数据访问权限控制对人脸识别技术应用过程中的安全防御效用发挥得最好,而安全管理策略、制度防御效用最低。     

浅谈人脸识别技术的现状与应用

本文介绍了人脸识别的有关技术，并对其在智能监控系统中的应用前景进行展望。     

基于NMF和BP神经网络的人脸识别

人脸自动识别是图像识别~([1])领域的一个研究热点,有着广泛的应用前景。对于静态人脸识别问题,BP神经网络方法有较强的适应性和易于实现等优点。但采用BP神经网络进行人脸识别也存在学习时间长,识别率不高等缺点。本文根据BP神经网络的基本原理,自行设计了一个简单且易于实现的BP神经网络,该网络在训练样本数较为充足并且学习较为充分的条件下能获得较好的人脸识别效果。并在此基础上,通过对原样本数据进行NMF特征提取操作,再结合该BP网络用于人脸识别。该网络克服了单一BP神经网络学习时间长、识别效率低的缺点,获得了更加有效的识别效果。     

基于特征点提取和BP神经网络的人脸识别方法

人脸识别的研究近几年受到广泛关注,它与指纹识别,视网膜识别等同属于生物特征识别的技术范畴。随着社会的发展,各方面对快速有效的自动身份验证的要求日益迫切,由于生物特征是人内在属性,具有很强的自身稳定性和个体差异性,是身份验证的最理想的依据,而利用人脸进行身份验证又是最自然、直接的手段。相比其他人体生物特征人脸识别具有直接、友好、方便等特点。在过去的几十年中,各地的研究者提出的人脸识别方法层出不穷。其中特征点提取的人脸检测方法是任意背景下人脸检测的比较有效的方法之一。本文提出了基于特征点提取和BP神经网络相…     

基于奇异值分解的基图像的人脸识别

研究了基于奇异值分解的人脸识别问题。首先证明了图像的大量信息主要体现在图像矩阵奇异值分解的前几个最大奇异值所对应的左、右奇异向量中,然后给出了模板图像的基图像,并将图像展开成基图像的线性表示,提取其组合系数作为图像的代数特征并用于人脸识别中。实验表明,较以投影系数向量为代数特征的人脸识别方法,该方法所需的运行时间明显降低,而且与基于奇异值向量作为图像特征的方法相比,该方法的识别精度明显提高。     

一种核主元分析的人脸识别方法及其DSP实现

针对核主元分析在人脸识别中的时间开销过大的不足,提出了一种核主元分析的DSP 实现方法。介绍了核主元分析算法原理,给出了DSP平台的硬件框架和程序优化方案。在DSP 硬件平台上的测试结果表明：系统运行稳定,与通用计算机平台相比,明显提高了识别速度, 同时保证了人脸识别率,具有一定的实用价值。     

人脸识别的个人信息保护问题探析

人脸信息属于个人生物信息,也是个人敏感信息,一旦被恶意滥用,后果将不堪设想。目前,人脸识别技术的发展带来了许多法律问题,民众的隐私权、知情权、个人信息权等权利受到了严重侵害。欧美国家为了应对人脸识别技术的应用所造成的问题,不断出台相关条例来进行规制。我国也为了解决民众人脸信息保护问题在立法方面做出了许多努力,即将正式实施的《个人信息保护法》可以当作是我国针对人脸信息等个人信息保护法律规制方面的一部进步之作。     

深度学习技术在海关风险甄别中的应用研究

随着互联网的高速发展和人工智能时代的到来,越来越多从前必须由人脑完成的工作能够利用计算机技术来完成,而深度学习的出现更解决了传统机器学习算法在计算机视觉领域、自然语言处理领域表现不佳的问题,使机器也能够拥有准确感知图像和语音的能力。人脸识别是深度学习网络最常见的应用场景之一,具有自然、直接、方便的特点,且不需要检测对象配合,因此非常适合用于公共安全领域的风险检测。研究充分结合海关实际需求,搭建基于深度学习技术的人脸识别模型,提供对通关旅客进行实时风险甄别的解决方案,以及海关通关风险防控场景的理论参考,为后续深度学习技术在海关业务的研究提供支撑。     

人工智能在银行支付领域的应用研究

云计算、大数据等技术的飞速发展,加快了人工智能的进步,从而加快了自然语言处理、机器人技术、机器学习、人脸识别等技术的飞速发展。人工智能目前已开始推动各个产业的变革浪潮,为各个产业带来更多的价值。相应地,各行各业也在积极探索人工智能在行业中的应用,本文主要介绍了人工智能在商业银行支付结算领域的应用背景、主要影响及具体应用场景,分析人工智能在商业银行支付结算领域的风险和存在问题及应对措施。     

步态识别特征工程算法研究

步态识别相比于人脸识别、指纹识别、虹膜识别等生物特征识别技术,更有技术难度,且容易感知,不易伪装,应用更加广泛,所以重点在步态识别技术。研究了步态识别的三大步骤,步态检测、步态表征和步态识别。在此基础上完成步态识别的商业应用研究。     

中国版Face.com

这支有清华背景的年轻团队有望成为人脸识别领域的"科大讯飞"。评委点评:天使投资人周哲技术产品的潜在市场很大;团队人员很聪明,有能力,但技术需进一步打磨。如果你看过《碟中谍4》,肯定会记得这样一个场景:茫茫人海中,特工利用隐形眼镜的人脸识别功能迅速锁定目标。事实上,人脸识别技     

人脸识别系统在开放式出入口中的应用

本文主要针对人脸识别系统应用在开放式出入口所存在的核心问题提出适宜的解决方案,在此基础上,提出一种适用于开放式出入口的高效准确的人脸识别系统应用模式,其中包含系统运行模式与人脸识别模式两部分内容.最后,选取北京市某地下通道进行现场测试,并对实验结果进行了分析.     

人脸识别与奥运

本文介绍了最新研制成功的一套大型人脸识别系统。文中给出了系统的结构、人脸识别算法、性能指标以及人脸识别示例并提出了奥运会使用人脸识别系统的设想。     

人脸图像识别的稀疏表示

人脸识别是现代生物信息辨识领域最重要技术之一,有着不可估量的应用市场。其定义是将给定人脸图像,分析收集在人脸库的图像样本集,然后识别出这个图像里面的一个甚至多个人的身份的过程。因为人的面部特征的大致不变性与个体的显著差异性,可以将其作为身份验证的理想判定标准。基于稀疏表示的人脸识别是一种最近几年才产生的识别效果较为显著的方法,主要是依照稀疏表示判别速度较快而且精准度较高的特点来完成对人脸的识别。