欧美基于人脸识别技术的法律规制研究

0 引言 人脸识别是将人的脸部信息作为基础进行生物特征识别的技术,这一概念应用于不同领域,其内涵和外延也有所不同.狭义的人脸识别仅指识别某一指定图像中的人的身份.而法学领域所说的“人脸识别”的规制,是更为广义的范畴,涉及的内容往往不仅包括狭义的人脸识别这一过程,还包括人脸检测和人脸检索的过程.人脸检测即检测图像中人脸区域的位置,人脸检索则是在数据库中检索包含指定人脸的图片,即人脸识别包含了一整套完整的采集图像,检测定位人脸,提取人脸特征进行比对并最终识别身份的过程.     

基于C＋＋和OpenCV的人脸识别系统的设计与实现

人脸识别是通过对人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.研究现实基于人脸识别的身份验证系统具有重要意义.提出一种基于C＋＋和OpenCV的人脸识别系统的设计与实现方法.系统实现的功能模块包括人脸图像采集、图像预处理、人脸检测与定位、人脸特征提取与识别、人脸数据库管理等.系统中人脸检测采用基于Haar-like特征的Haar 分类器,人脸识别采用Eigenfacae算法.系统经过运行测试,结果表明该系统能够满足一般的基于人脸识别的身份验证需求.     

人脸识别多级架构体系在公安中的应用浅析

人脸识别指以人的脸部特征信息为基础,进一步进行身份识别的一种生物识别技术。从技术层面分析,人脸识别利用摄像机或摄像头,采集人脸图像或视频流,以自动的方式在图像中检测及跟踪人脸,从而识别检测到的人脸。公安业务办理过程中,人脸识别技术起到了至关重要的作用。基于此,重点围绕人脸识别多级架构体系在公安中的应用进行分析,以期提高公安系统的技术水平和业务处理能力。     

人脸遮挡识别技术在智能备件柜身份认证中的应用

研究人脸遮挡识别技术在智能备件柜身份安全认证中的应用，以提高智能备件柜的安全性。依据人脸肤色以及形状特征定位人脸位置并对图像进行灰度归一化处理，采用稀疏编码方法将遮挡人脸图像的局部特征转变为特征向量，运用支持向量机构建遮挡人脸图像分类器，根据输出结果判断实时采集的人脸与数据库人脸图像是否匹配，实现智能备件柜的身份安全认证。实验结果表明，该方法能够准确识别遮挡人脸完成身份安全认证，人脸识别的误识率低，识别速度快，可保障智能备件柜安全。     

视频图像中的人脸识别

视频中的人脸检测和身份识别应用领域广泛，文中利用定时器每0．3秒从视频图像序列中读取一幅图像进行人脸识别．首先我们利用了颜色信息来建立肤色模型，结合图像处理的基本知识准确定位人脸和进行人脸图像的预处理．然后对于处理后的人脸图像用K-L变换和神经网络的方法进行身份鉴别。实验证明该方法有很好的识别效果。     

基于PCA和LDA的人脸识别系统设计

在现代社会当中,身份认证与识别问题变得尤为重要。其中,基于人脸面部特征的识别技术因其具有的突出优点脱颖而出,得到了广泛研究与应用。考虑到当前人脸识别技术遇到的相关难点,寻求了一种主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)相结合的方法对人脸进行识别,并且基于LabVIEW/Matlab和摄像采集系统等软硬件设备,设计了人脸识别系统。该系统以人脸识别算法为基础,利用PC机为操作平台,通过将即时采集的人脸图像与所建立的人脸特征库比对,从而快速有效地查出已登记人员的身份信息。     

基于CNN的监控视频中人脸图像质量评估

在公共安全领域,监控视频中的人脸识别技术是不可或缺的技术,成为研究热点.而监控视频中低质量的人脸图像会大大降低整个人脸识别系统的识别准确率,系统难以更广泛地被投入实际使用.本文提出了一种基于CNN的人脸图像质量评估方法.通过对Alexnet模型进行改进,将网络中的多个卷积层与全连接层连接,从而提取不同尺度的图像特征.通过端到端的训练过程,预测人脸图像质量分数.另外,采用人脸识别算法来标定人脸图像的质量分数,使质量分数能更有效地筛选出适合识别算法的图像.在Color FERET数据集上实验表明,本文方法能够准确地对人脸图像进行质量评估.而在实际采集的监控视频数据集上实验表明,本文方法能筛选出高质量的人脸图像用作后续人脸识别,提高人脸识别准确率.     

对抗样本在人脸匿名中的应用

人脸识别模型给生产生活带来了便利,但其出色的识别能力也对个人隐私产生了巨大的威胁。为保护图像中的隐私信息,传统的人脸图像匿名方法对人脸图像进行较大的改动,严重破坏了图像的可用性。本文提出一种基于对抗样本的人脸图像匿名方法,通过向人脸图像中添加细微的对抗扰动,使人脸识别模型无法正确推理出其真实身份。实验结果表明,经过匿名处理后的人脸图像能够在主流的人脸识别模型上取得85%以上的匿名精度。     

基于部分遮挡人脸识别算法的研究

研究人脸识别问题。针对当人脸采集的图像出现面部关键区域遮挡时,传统算法往往需要依靠面部主要关键特征进行识别,遮挡人脸的大部分特征消失,造成的误识别、漏识别问题。为解决上述问题,提出了基于遮挡人脸图片的识别方法。方法首先对遮挡人脸图像进行小波变换,然后建立特征粗糙集,根据特征加权融合算法将细节特征向量进行有效联系,进而根据联系性进行识别。实验结果表明,方法的能够对遮挡的人脸图像进行有效的识别,提高了身份识别的安全性和准确度。     

CAS-PEAL大规模中国人脸图像数据库及其基本评测介绍

人脸图像数据库是人脸识别算法研究、开发、评测的基础,具有重要的意义．介绍了自行创建并已经部分共享的CAS-PEAL大规模中国人脸图像数据库及其基准测试结果．CAS-PEAL人脸图像数据库中包含了1040名中国人共99450幅头肩部图像．所有图像在专门的采集环境中采集,涵盖了姿态、表情、饰物和光照4种主要变化条件,部分人脸图像具有背景、距离和时间跨度的变化．目前该人脸图像数据库的标准训练、测试子库已经公开发布．与其他已经公开发布的人脸图像数据库相比,CAS-PEAL人脸图像数据库在人数、图像变化条件等方面具有综合优势,将对人脸识别算法的研究、评测产生积极的影响．同时,作为以东方人为主的人脸图像数据库,CAS-PEAL人脸图像数据库也使人脸识别算法在不同人种之间的比较成为可能,利于人脸识别算法在国内的实用化．还给出了两种基准人脸识别算法(Eigenface和Correlation)和两个著名商业系统在该人脸图像数据库上的测试结果,定量分析了该人脸图像数据库对于人脸识别算法的难易程度和人脸识别算法的发展现状．     

基于无人机数据采样的人脸识别研究方法

提出了一种基于无人机数据采样的人脸识别研究方法.针对无人机采集的图像或视频数据进行人脸识别应用,采用深度学习算法对此进行研究,通过线下采集获取目标人脸,对采集到的目标人脸进行数据增强扩充数据集,进而增加入物识别准确率,使用训练好的Facenet网络对目标人脸进行特征提取,获得目标人物人脸特征并建立人脸特征库.在人脸检测...     

基于OpenCV的智能校园人脸门禁系统的设计与实现

随着科技的发展，使用智能化设备的人会越来越多。由于2020年突发的新冠疫情，导致各大场所都实行人员出入管理制度。为了更好和更方便管理，主要针对校园进出管理设计了一款具有高度安全、方便、高效的智能校园人脸门禁系统。系统基于Open CV+Qt的软件环境，主要有人脸识别端口和人脸采集端口两个端口，人脸采集端口实现对人脸图像的采集，人脸识别端口实现对人脸图像的信息识别。     

快速人脸检测与特征定位

人脸检测与特征定位是人脸分析技术的一个重要组成部分,其目标是在图像中搜索人脸特征(如眼、鼻、嘴、耳等)的位置。虽然人们可以毫不费力地完成这些工作,但对于机器来说,这依然是一件极其困难的任务。近几年来该项技术已有了长足的发展,已成功地应用于诸如人脸识别、姿态识别、表情识别、脸部动画等诸多领域。本文利用David Cristinace和Tim Cootes提出的一个多阶段人脸特征检测方法实现了一个实时人脸特征定位系统。同时也对原算法本身作了一些改进,在对精度影响极小的情况下,大大提高了原算法的速度。     

基于动态图像的人脸检测与分割与识别性能的提高

图像的摄制过程决定了人脸图像识别系统必须面对不同的光照条件、视角、距离变化等视觉问题,尤其是在用户不配合、非理想采集条件下,这些成像因素都会极大影响人脸图像的表观,从而使得识别性能欠稳定。笔者研究设计了一个确实可行的基于动态图像的人脸识别系统,本文阐述了研究的关键问题及研究思路,并对其中的人脸检测与分割环节、人脸识别环节的研究步骤和算法进行了深入探讨。     

监控视频下的人脸图像质量分析技术

监控场景下人脸图像质量分析技术的研究具有重要意义. 由于监控视频采集到人脸模糊、头部角度不正、被其他物体遮挡等的低质量图像进入识别系统会造成识别准确率下降. 为了解决上述问题, 通过实验, 研究了监控场景下影响图像质量的两个重要因素: 人脸角度、图像清晰度. 设计了基于聚类的人脸图像质量分析算法, 提出了人脸图像质量分数的计算公式, 实验表明该技术能够有效过滤监控视频下采集到的低质量图像, 进而提高人脸识别系统的准确率.     

远程人脸识别方法的研究与仿真

研究远程准确人脸识别优化问题.在远程人脸图像采集过程中存在随机性,采集的人脸图像容易发生饰物遮挡,脸部侧偏等情况,造成采集图像可识别特征残缺,针对传统的方法过于依赖局部细节特征,无法准确的识别人脸.提出一种基于特征转化的人脸识别方法,根据采集到的人脸二维特征矩阵构造奇异值矩阵,运用迭代分解方法,把不能识别的缺陷特征转化成可识别的三维人脸特征,运用三维特征配合二维特征进行识别.经实验结果表明,改进方法能够准确识别远程采集的部分、遮挡的人脸图像,取得令人满意的效果.     

人脸检测设计与实现

人脸识别技术涉及模式识别、图像处理、视频技术等多个学科领域[1],属一种前沿技术,有着广泛的应用前景。论文主要对人脸识别系统中人脸检测、人脸图像处理等方面详细描述,并重点介绍人脸检测模块内的图像获取、灰度化处理、Haar分类器等过程。     

基于最小扭曲变换的正面人脸图像合成

二维正面人脸图像在视频监控、人脸识别等领域有重要的实际意义,为此提出一种利用多幅非正面人脸图像自动合成正面人脸图像的算法.从多幅非正面人脸图像中选择扭曲形变最小的像素进行合成,并使用加权平均来平滑合成图像,从而使得合成的正面人脸图像尽可能自然.实验结果表明,该算法所合成的正面人脸图像可以十分有效地逼近真实正面人脸图像,在人脸识别中也可以有效地保持人脸图像的身份特征不变.     

基于云计算的嵌入式人脸识别系统建构与研究

针对嵌入式系统运算、存储资源有限等缺陷,采用先进的FaceCore人脸检测开放平台构建一套基于云计算的嵌入式人脸图像处理系统;通过在高性能嵌入式平台接入图像采集设备采集图像信息,然后将复杂的图像处理、检测、识别等算法转移到云平台进行,实现人脸特征值检测、人脸特征点检测、人脸相似度检测、人脸匹配等功能,减少了嵌入式系统的本地运算负担,降低了嵌入式人脸检测、识别系统的软硬件成本;最后通过对多个不同年龄、性别的人进行人脸检测识别、人脸和嘴的位置检测以及图像中人脸个数检测,分别得到检测时间的平均值;实验结果验证了构建基于云计算的嵌入式人脸识别实时系统的可行性,系统的稳定性、可靠性,并且与以前直接在本地进行计算做比较,具有较高的实时性,为未来嵌入式系统进行实时的图像处理提供了一种更有效的解决方案。     

基于机器学习的人脸图像识别研究

为提高人脸识别的准确性和效率,文章提出一种基于机器学习的人脸图像识别方法。首先,采集大量人脸图像数据,通过局部二值模式提取人脸图像的特征;其次,利用主成分分析法完成特征降维;最后,将降维后的特征输入模糊径向基函数（Radial Basis Function,RBF）网络,实现人脸图像识别。实验结果表明,该方法具有较好的特征提取效果,可有效识别人脸图像。