4.2 基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别模型.pdf
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大数据,成就未来
基于卷积神经网络(CNN)
的人脸识别模型
目录
1 背景与目标
2 数据采集
3 人脸检测
4 建模前数据整理
5 人脸识别建模
6 模型测试与评价
7 模型调用与实时检测
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背景与目标
张学友演唱会完成“八杀”超神,又一名逃犯被逮捕
2018年7月13日,威海市公安局高区分局在威海市体育中心体育场部署张学友演唱会安保执勤时,体育场西侧智能感
知警务系统报警,发现一名与盗窃嫌疑人于某体貌特征相似、驾驶摩托车的嫌疑男子,立即追踪盘查,在体育场附近
成功将其抓获。经查,此人2016年因涉嫌盗窃被上网追逃。
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背景与目标
人脸识别设备的工作过程
逃犯人脸集
图像处理与分析系统 相似度91.5%
安检与监控
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背景与目标
还有以下应用人脸识别的情景:
高铁人脸检票 人脸门禁系统 iphone X faceID
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背景与目标
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背景与目标
人脸识别的两种模式
1:1 (人脸验证)
本质上是计算机对当前人脸与某个特定人像数据进行快速人脸比对,并得出是否匹配的过程,可以简单理解为证
明你就是你。就是我们先告诉人脸识别系统,我是张三,然后用来验证站在机器面前的“我”到底是不是张三。
典型的应用场景:高铁验票、支付宝刷脸支付。
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背景与目标
人脸识别的两种模式
1:N (人脸识别)
系统采集了“我”的一张照片之后,从海量的人像数据库中找到与当前使用者人脸数据相符合的图像,并进行匹
配,找出来“我是谁”。
典型应用场景:疑犯追踪,小区门禁,考勤签到。
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背景与目标
人脸识别技术
• 人脸识别技术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。
• 人脸识别技术将提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相
似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相
似程度对人脸的身份信息进行判断。
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背景与
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