1、圖 像 識(shí) 別, 指 紋 字 符 人 臉,圖像識(shí)別的概念,利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)像的技術(shù)。,指紋識(shí)別,你的手上有幾個(gè)螺（斗）？,指紋特征,總體特征,環(huán)行紋:一邊開口的如簸箕。,弓形紋:像將引未引的弓。,斗形紋:由一圈圈的螺紋線構(gòu)成。,局部特征,指紋識(shí)別系統(tǒng)的四個(gè)重要過程,指紋識(shí)別過程,指紋圖像采集,光學(xué)采集器 -使用光的全反射 -光學(xué)棱鏡 -電荷耦合器件集成電路 超聲波指紋采集器 -穿透材料的能力 -要求較低,指紋識(shí)別過程,均衡化,指紋分割,細(xì)化,二值化,指紋圖像,指紋預(yù)處理,指紋識(shí)別過程,指紋特征的提取,中心點(diǎn)和三角點(diǎn)稱為奇異點(diǎn)，奇異點(diǎn)反映了指紋全

2、局的紋理變化特征。準(zhǔn)確地提取指紋奇異點(diǎn)的位置和方向?qū)τ谔岣?整個(gè)指紋識(shí)別系統(tǒng)的性能 具有重大意義。,全局特征提取,指紋特征的提取,指紋的局部細(xì)節(jié)特征包括孤島、終止點(diǎn)、孤點(diǎn)、閉環(huán)、分叉點(diǎn)等多種類型。目前大多數(shù)的指紋識(shí)別系統(tǒng)都采用終止點(diǎn) 和分叉點(diǎn)作為指紋匹配 的細(xì)節(jié)特征點(diǎn)。,局部特征提取,指紋識(shí)別過程,指紋的匹配,指紋匹配分兩步進(jìn)行，首先是利用指紋的類別信息進(jìn)行粗匹配，然后利用指紋的細(xì)節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行細(xì)節(jié)點(diǎn)匹配。 細(xì)節(jié)點(diǎn)匹配是將待識(shí)指紋所提取的特征信息與指紋庫中模板指紋的特征點(diǎn)信息進(jìn)行比較，計(jì)算其特征點(diǎn)的相似度，得到兩枚指紋匹配的相似度值，選取一適當(dāng)?shù)拈y值與該相似度值進(jìn)行比較，從而判斷兩枚指紋是否來自

3、同一手指。,指紋識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用,光學(xué)指紋識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用,光學(xué)傳感器則一般用于指紋鎖,門禁,考勤等。,指紋鎖,門禁,電容指紋識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用,電容傳感器可用于電腦信息安全,掌上設(shè)備(比如移動(dòng)電話),指紋U盤指紋鍵盤,指紋鼠標(biāo)等。,超聲波指紋識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用,超聲波傳感器則一般用于要求比較高的場合,如指紋付款機(jī),及軍事會(huì)議的門禁。,字符識(shí)別,字 符 識(shí) 別,人們?cè)谏a(chǎn)和生活中，要處理大量的文字、報(bào)表和文本。為了減輕人們的勞動(dòng)，提高處理效率，人們開始探討起各種字符識(shí)別器。,車牌自動(dòng)識(shí)別,如今，智能交通系統(tǒng)是一個(gè)熱點(diǎn)研究領(lǐng)域，收到日益廣泛的關(guān)注，而車牌識(shí)別是其重要組成部分。,MATLAB,MATLAB是

4、MATrix LABoratory （矩陣實(shí)驗(yàn)室）的縮寫，是 Math Works 公司開發(fā)的一種功能強(qiáng)、效率高、簡單易學(xué)的數(shù)學(xué)軟件。,簡介,車牌識(shí)別系統(tǒng),基于 MATLAB圖像處理，其識(shí)別流程圖如下：,圖 像 預(yù) 處 理,在自然條件下攝取的車牌，除了包含大量噪聲外，還具有多樣性。為了使系統(tǒng)能夠更好的分離車牌，必須對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理。（灰度二值化、噪聲處理、邊緣提取等）。,why,一 獲取原始圖片,二 圖像預(yù)處理,1.讀取圖片 2.轉(zhuǎn)化為灰度圖片：,亮度平均，使圖像具有較好的對(duì)比度！,二 圖像預(yù)處理,減少背景像素干擾，將目標(biāo)從背景中徹底分量出來！,二 圖像預(yù)處理,3.邊緣檢測后圖像：,區(qū)分目

5、標(biāo)和背景，得到我們想要的目標(biāo)車牌！,二 圖像預(yù)處理,4.腐蝕后邊緣圖像：,凸顯目標(biāo)！,5.聚類填充后圖像：,6.形態(tài)濾波后圖像：,根據(jù)物體的特征，用聚類算法進(jìn)行相似分析，然后進(jìn)行分類！,保留圖像細(xì)節(jié)特征的條件下，對(duì)目標(biāo)圖像的噪聲進(jìn)行抑制！,三 車牌定位,1.計(jì)算邊緣圖像的投影面積; 2.尋找峰谷點(diǎn)，大致確定車牌位置; 3.計(jì)算此連通域內(nèi)的寬高比，剔除不在域值范圍內(nèi)的連通域，最后得到車牌區(qū)域.,四 字符分割圖像,利用投影檢測的字符定位分割方法得到單個(gè)字符！,五 字符（模板）數(shù)據(jù)庫,建立模板數(shù)據(jù)庫時(shí)必須對(duì)這些圖片進(jìn)行統(tǒng)一處理?。▽捀弑龋?六 字符識(shí)別,通過基于模板匹配的OCR（Optical Ch

6、aracter Recognition，光學(xué)字符識(shí)別）算法，通過特征對(duì)比或訓(xùn)練識(shí)別出相關(guān)的字符。,易混淆的字符,特 征 區(qū) 域 求 合 法,二維條形碼識(shí)別技術(shù),1920,1950,1970,1940,1990,1960,2000,1949年美國喬伍德蘭德 、伯尼西爾沃發(fā)明了第一個(gè)條形碼專利,60年代 西爾沃尼亞發(fā)明一套條形碼系統(tǒng)并在北美鐵路系統(tǒng)成功應(yīng)用,1988年 中國成立了中國物品編碼中心,20世紀(jì)20年代 約翰科芒德 實(shí)現(xiàn)郵政單據(jù)自動(dòng)分檢方法,1959年 吉拉德費(fèi)伊塞爾申 請(qǐng)了用條形碼表示數(shù)字的專利,70年代 UPC 碼（Universal Product Code） 在北美超市得到廣泛應(yīng)

7、用,1997、2000年 確定了國家標(biāo)準(zhǔn),1.條形碼(barcode)是將寬度不等的多個(gè)黑條和空白，按 照一定的編碼規(guī)則排列，用以表達(dá)一組信息的圖形標(biāo)識(shí)符。 2.一維條碼是由一組粗細(xì)不同、黑 白(或彩色)相間的條、空及其相應(yīng) 的字符(數(shù)字字母)組成的標(biāo)記，即 傳統(tǒng)條碼。 3.二維條碼是用某種特定的幾何圖 形按一定規(guī)律在平面(二維方向)上 分布的條、空相間的圖形來記錄數(shù) 據(jù)符號(hào)信息。,2.什么是二維條碼？,3.二維條碼與一維條碼的比較,QR Code是由日本Denso公司于1994年9月研制的一種矩陣式二維條碼，它除具有二維條碼所具有的信息容量大、可靠性高、可表示漢字及圖象多種信息、保密防偽性強(qiáng)

8、等優(yōu)點(diǎn),QR Code,（1）超高速識(shí)讀 QR Code碼的超高速識(shí)讀特性，使它適宜應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)線管理等領(lǐng)域。,（2）全方位識(shí)讀 QR Code具有全方位（360）識(shí)讀特點(diǎn)。,（3）能夠有效地表示中國漢字、日本漢字,QR Code,.,a.位于左上角、左下角、右上角的三個(gè)定位圖形 b.位于符號(hào)中央的三個(gè)等間距同心圓環(huán)（或稱公牛眼）定位圖形 c.位于左邊和下邊的兩條垂直的實(shí)線段,區(qū)分矩陣式條碼,物流管理 優(yōu)惠券 入場券等 火車票實(shí)名制 超市商品信息管理 海報(bào)廣告 解析網(wǎng)址 購買產(chǎn)品 防偽,二 維 碼 應(yīng) 用,應(yīng) 用 匯 總,相 關(guān) 軟 件,電腦端,移動(dòng)端,人臉識(shí)別,發(fā) 展 過 程,基于可

9、見光圖 像的人臉識(shí)別,在環(huán)境光照發(fā)生變化時(shí)，識(shí)別效果會(huì)急劇下降，無法滿足實(shí)際系統(tǒng)的需要,三維圖像人臉識(shí)別 熱成像人臉識(shí)別,技術(shù)還遠(yuǎn)不成熟 識(shí)別效果不盡人意,基于主動(dòng)近紅外圖像的多光源人臉識(shí)別,克服光線變化的影響。在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過三維圖像人臉識(shí)別。,技 術(shù) 原 理,人臉識(shí)別內(nèi)容： 人臉檢測 在動(dòng)態(tài)的場景和復(fù)雜的背景中圖像中判斷是否存在人臉，并準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小然后分離出來。 人臉跟蹤 面貌跟蹤是指對(duì)被檢測到的面貌進(jìn)行動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤。 人臉對(duì)比 將采樣到的面像與庫存的面像依次進(jìn)行比對(duì)，并找出最佳的匹配對(duì)象。,技 術(shù) 原 理,入庫照片及背景要求,影像的顏色、色深、及解

10、析度 可支持彩色及灰度的影像 最低要求8-位，即256灰度影像 影像的格式 各類主流的影像格式、如 bmp/jpg/png等 最低影像大小 最低要求：雙眼中心之間的距離30像素 建議大小：205*205 16-bit高彩 jpg 24KB 置于智能卡中：104*104 8-bit灰度jpg 2.5KB 背景 面部識(shí)別可在任何背景下進(jìn)行 不受背景物件的移動(dòng)及攝像頭的移動(dòng)所影響,人臉的識(shí)別過程,技 術(shù) 原 理,人臉圖像采集及檢測： 不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如 靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面 都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范 圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索

11、并拍攝用戶的人臉圖像。 然后即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。,人臉圖像預(yù)處理： 對(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測結(jié)果，對(duì)圖像進(jìn) 行處理并最終服務(wù)于特征提取的過程。早期階段包括 灰度校正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。對(duì)于人臉圖像而 言，其預(yù)處理過程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ)償、灰 度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及 銳化等。,人臉圖像特征提?。?人臉識(shí)別系統(tǒng)可使用 的特征通常分為 視覺特征、 像素統(tǒng)計(jì)特征、 人臉圖像變換系數(shù)特征、 人臉圖像代數(shù)特征等。,人臉圖像匹配與識(shí)別： 提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的特征模 板進(jìn)行搜索匹配，通過設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)相似度超過 這一閾值，則

12、把匹配得到的結(jié)果輸出。人臉識(shí)別就是 將待識(shí)別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比 較，根據(jù)相似程度對(duì)人臉的身份信息進(jìn)行判斷。,技 術(shù) 原 理,人臉的識(shí)別過程: 人臉圖像采集及檢測 人臉圖像預(yù)處理 人臉圖像特征提取 人臉圖像匹配與識(shí)別,優(yōu) 缺 點(diǎn),人臉識(shí)別優(yōu)點(diǎn)（相比較其他生物識(shí)別技術(shù)而言） 人臉識(shí)別的優(yōu)勢(shì)在于其自然性和不被被測個(gè)體察覺的特點(diǎn)。 非接觸的，用戶不需要和設(shè)備直接接觸； 非強(qiáng)制性，被識(shí)別的人臉圖像信息可以主動(dòng)獲?。?并發(fā)性，即實(shí)際應(yīng)用場景下可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識(shí)別；,優(yōu) 缺 點(diǎn),人臉識(shí)別的弱點(diǎn) 對(duì)周圍的光線環(huán)境敏感，可能影響識(shí)別的準(zhǔn)確性； 人體面部的頭發(fā)、飾物等遮擋物，人臉

13、變老等因素，需要進(jìn)行人工智能補(bǔ)償；（如可通過識(shí)別人臉的部分關(guān)鍵特性做修正）。,應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)碼相機(jī),人臉自動(dòng)對(duì)焦 目前主要被廣泛應(yīng)用的識(shí)別技術(shù) 根據(jù)人臉輪廓以及眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵之間的距離和皮膚的顏色等信息進(jìn)行識(shí)別。 根據(jù)識(shí)別到的人臉區(qū)域進(jìn)行對(duì)焦，保證人臉主體的清晰,應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)碼相機(jī),賓得A30,富士F40fd,佳能ixus75,市場上主流數(shù)碼相機(jī)實(shí)測,應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)碼相機(jī),多個(gè)人臉識(shí)別和雜色辨認(rèn),富士F40fd 索尼T100,應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)碼相機(jī),賓得A30 Canonixus850is Sony W80,傾斜測試,應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)碼相機(jī),“微笑快門”(smile shutter) 實(shí)際上是根據(jù)面部優(yōu)先對(duì)

14、焦功能進(jìn)行的一次改進(jìn)。 首先是相機(jī)對(duì)人面部自動(dòng)對(duì)焦，程序自動(dòng)鎖定人的面部 然后按下相機(jī)快門，這時(shí)就等被照人面部表情露出笑容，程序自動(dòng)檢測到后，自動(dòng)釋放快門 總之就是先按下快門,然后就等被害人的笑臉了,應(yīng)用領(lǐng)域門禁系統(tǒng),廣泛應(yīng)用于銀行、軍隊(duì)、公檢法、智能樓宇等重點(diǎn)區(qū)域的門禁安全控制,出入口（監(jiān)獄/勞教/看守所）,應(yīng)用領(lǐng)域門禁系統(tǒng),應(yīng)用領(lǐng)域身份識(shí)別,出入境,應(yīng)用領(lǐng)域娛樂應(yīng)用,“PK大咖”用的是人臉識(shí)別技術(shù)，在人的面部設(shè)定81個(gè)檢測點(diǎn)，再根據(jù)人臉的輪廓，膚色，紋理，質(zhì)地，色彩，光照等特征來計(jì)算照片中主人公與明星的相似度。在與明星圖片庫的面部數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，從而匹配出最相似的面部數(shù)據(jù)。,應(yīng) 用 示 例,2012年無錫采用物聯(lián)網(wǎng)人臉識(shí)