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生物特征识别

 

1.近红外的人脸身份识别技术和系统

服务器-多客户端结构人脸识别考勤系统正常光线下人脸识别昏暗灯光下人脸识别

近红外人脸识别演示视频视频演示1 视频演示2 演示本系统的独创的基于近红外图像的人脸识别方法和核心技术,解决了安防监控中不同环境光照下准确的人脸识别问题。目前市场上的人脸识别技术产品。除了价格昂贵的3维人脸技术产品外,基本都是基于可见光图像的。而基于可见光图像的人脸识别技术对环境光的影响有着难以克服的缺陷,当识别时的环境光与注册时的不同,识别性能会有较大下降,无法满足实际系统的需要。如何消除环境光照对人脸识别的影响成了困扰人脸识别领域的最具挑战性的难题。视频演示共分五部分内容。第一部分,介绍技术和系统的概况;该系统包括一台服务器和多个位于不同位置的人脸识别终端。第二部分,系统在正常光线下的人脸识别过程,每个人面对摄像机报出自己的姓名,系统对该人脸识别后报出识别结果姓名。第三部分,系统能够准确地拒绝未注册的人员。第四部分,注册新用户的过程。第五部分,系统在昏暗灯光下进行人脸识别,这部分演示内容中的光线环境,对传统基于可见光图像的人脸识别算法是个很大的挑战,而本系统完全不受光线变化的影响,解决了困扰人脸识别领域的环境光照影响问题。

近红外人脸识别演示视频中科奥森 ARM9 嵌入式 基于ARM9嵌入式系统的中科奥森人脸识别系统

 

 

2.中远距离人脸识别系统

昏暗灯光下人脸识别

近红外人脸识别演示视频视频下载 大多数人脸识别系统都是近距离用户可以主动配合的识别系统。我们实现的中远距离人脸跟踪和识别技术可在中远距离人体姿态相对自由条件下进行人脸跟踪和识别。所有核心技术全部具有完全自主知识产权。具体地,可在人脸图像分辨率较低、场景复杂多变、多姿态、人员相互遮挡等复杂情形下快速地、准确地、实时地检测、跟踪和识别多个人脸。该系统还可以对人脸进行主动跟踪,也可提供在线注册功能,并能针对场景内非法人员提供报警信息等。系统的特点是:能在仰头、俯头、侧身、背身、跳跃状态下保持跟踪;中远距离人脸检测率大于99%(距离6米);中远距离人脸识别率大于 95%;能实时识别多人。目前在教育系统有重要应用。

 

 

3. 人脸检测与跟踪

人脸检测与跟踪

近红外人脸识别演示视频视频下载 演示本系统的准确、稳定、实时和流畅的人脸跟踪关键技术。现有人脸跟踪技术基于肤色或表象,在侧脸或脸部被遮挡等情况下,往往跟踪丢失,这是需要解决的一个问题。这项关键技术可以在复杂环境下,采用普通摄像头(静止或者运动)对人脸进行实时准确地检测和跟踪。演示分三个部分,每一部分绿色十字框表示人脸检测的结果,红色十字框表示切换到人脸跟踪模块。第一部分是固定摄像机下多姿态以及跳跃状态下的人脸检测和跟踪,相应场景为普通房间内。单个人进入场景,以很大的角度上下左右不断改变脸的姿态,同时身体也有快速的跳跃。在这些复杂条件下,系统能够保持对人脸的跟踪,进行了相应的标定。第二部分是固定摄像机下多个人脸的检测与跟踪,相应场景为普通房间内。开始是一个人,然后增加到两个,最后是四个,系统可以自动准确地检测出这些人脸,并保持跟踪。第三部分是主动摄像机对人脸检测和跟踪。相应场景为普通房间内。一个人进入场景,系统检测出人脸,主动摄像机锁定人脸,在其运动过程中保持跟踪,直至该人离开房间。

 

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