自動(dòng)人臉識(shí)別技術(shù)

1、自動(dòng)人臉識(shí)別技術(shù) Automatic face Recognition Technology,劉運(yùn)松 （計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專(zhuān)業(yè)研究生）長(zhǎng)沙理工大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院云影講壇2009.5.8,2,報(bào)告內(nèi)容,人臉識(shí)別的意義與感性認(rèn)識(shí)人臉識(shí)別的現(xiàn)狀人臉識(shí)別的過(guò)程人臉識(shí)別的方法人臉的關(guān)鍵技術(shù)人臉識(shí)別系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與試驗(yàn)工具圖像協(xié)會(huì),金稻蒸臉器 http://dwz.cn/FMCJb,3,人臉識(shí)別的感性認(rèn)識(shí),人臉識(shí)別的意義人體生

2、物認(rèn)證技術(shù)人臉識(shí)別的系統(tǒng),蒸臉器的好處和壞處 http://dwz.cn/FMCJb,人臉識(shí)別是一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域，是人類(lèi)視覺(jué)最杰出的能力之一。雖然人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性要低于虹膜、指紋的識(shí)別，但由于它的無(wú)侵害性和對(duì)用戶(hù)最自然、最直觀(guān)的方式，使人臉識(shí)別成為最容易被接受的生物特征識(shí)別方式。,人臉識(shí)別是人體生物認(rèn)證技術(shù)的一種，首先我們談?wù)勅梭w生物認(rèn)證技術(shù),人體生物的生物特征包括生理特征和行為特征兩大類(lèi)。 ⑴人體的生理特征主要包括人臉、指紋

3、、掌紋、掌形、虹膜、視網(wǎng)膜、靜脈、DNA、顱骨等，這些特征是與生俱來(lái)的，是先天形成的； ⑵而行為特征包括聲紋、簽名、步態(tài)、耳形、按鍵節(jié)奏、身體氣味等，這些特征是由后天的生活環(huán)境和生活習(xí)慣決定的。這些生物特征本身固有的特點(diǎn)決定了其在生物認(rèn)證中所起的作用是不同的。表1對(duì)各種生物認(rèn)證技術(shù)作了一個(gè)簡(jiǎn)單的比較。,生物特征識(shí)別：,,人臉,臉部熱量圖,指紋,手形,手部血管分布,虹膜,視網(wǎng)膜,簽名,語(yǔ)音,7,基于生物特征的身份認(rèn)證,生物特征=

4、生理特征+行為特征生理特征(what you are?)與生俱來(lái)，如DNA、臉像、虹膜、指紋等行為特征(what you do?)后天習(xí)慣使然，如筆跡、步態(tài)等,8,人體生物特征的起源于傳統(tǒng)的身份認(rèn)證的問(wèn)題,基于知識(shí)的身份認(rèn)證(what you know?)容易忘記容易被盜容易攻擊基于令牌的身份認(rèn)證(what you have?)容易丟失容易被盜容易偽造知識(shí)+令牌,我們必須尋找更加可靠便捷的身份認(rèn)證方法----

5、----------------人體生物認(rèn)證,,10,常用生物特征的比較,［A. Jain, L. Hong and S. Pankanti. “Biometrics: Promising Frontiers for Emerging Identification Market”， Communication ACM, 2000］,人臉識(shí)別的意義,Bill Gates: 以人類(lèi)生物特征進(jìn)行身份驗(yàn)證的生物識(shí)別技術(shù)，在今后數(shù)年內(nèi)將成為IT產(chǎn)

6、業(yè)最為重要的技術(shù)革命,蒸臉器有用嗎 http://dwz.cn/FMCJb,12,生物特征的評(píng)估,普遍性 Universality 唯一性 Uniqueness 恒久性 Permanence 易采集性 Collectability 系統(tǒng)性能 Performance (achievable identification accuracy, resource requirements, robustnes

7、s) 用戶(hù)接受程度 User Acceptance防欺騙能力 Resistance to Circumvention,13,各種生物特征市場(chǎng)份額的統(tǒng)計(jì),生物認(rèn)證技術(shù)市場(chǎng)收入的預(yù)測(cè),14,15,人臉識(shí)別的應(yīng)用,人臉識(shí)別系統(tǒng)在金融、證券、社保、公安、軍隊(duì)及其他需要安全認(rèn)證的行業(yè)和部門(mén)有著廣泛的應(yīng)用典型應(yīng)用罪犯調(diào)查訪(fǎng)問(wèn)控制人員考勤重用門(mén)票駕駛執(zhí)照,電子商務(wù)信用卡準(zhǔn)考證身份證,人臉識(shí)別,人臉識(shí)別因識(shí)別方式友好、可隱

8、蔽而備受學(xué)術(shù)界和工業(yè)界關(guān)注（但人臉識(shí)別不是萬(wàn)能的）,17,人臉識(shí)別的軍事應(yīng)用,導(dǎo)彈基地、軍火庫(kù)房等要地的門(mén)禁或通道控制核能設(shè)施等重要軍事裝備的啟動(dòng)控制,幾個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)介紹,1.中科奧森人臉識(shí)別系統(tǒng)2.南京理工的人臉識(shí)別3.深圳康貝爾人臉識(shí)別系統(tǒng),1.中科奧森人臉識(shí)別系統(tǒng),,本系統(tǒng)采用了目前最先進(jìn)的人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)，具有人臉獲取隱蔽，識(shí)別速度快，檢測(cè)與識(shí)別率高，魯棒性好、安全性高和實(shí)用方便等優(yōu)點(diǎn)，可廣泛應(yīng)用于家庭安全監(jiān)控、辦公室

9、安全監(jiān)控、通道監(jiān)控等諸多方面，推廣的應(yīng)用前景領(lǐng)域遍及家庭、辦公、軍隊(duì)、政法、銀行、物業(yè)、海關(guān)、互聯(lián)網(wǎng)等。,,,1.中科奧森人臉識(shí)別系統(tǒng)（續(xù)）,國(guó)際首創(chuàng)近紅外人臉識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)，包括算法思路、軟件技術(shù)、以及光學(xué)和電子硬件設(shè)計(jì)?！?國(guó)內(nèi)首創(chuàng)中遠(yuǎn)距離(大于5米)人臉識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)和系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠在中遠(yuǎn)距離快速準(zhǔn)確、穩(wěn)定地跟蹤多個(gè)人臉，并能在側(cè)臉，后腦勺狀態(tài)保持跟蹤，算法達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平。將人臉識(shí)別與智能監(jiān)控相結(jié)合是一項(xiàng)全新的技術(shù)。 自主產(chǎn)權(quán)

10、解決了環(huán)境光照對(duì)人臉識(shí)別不利影響等國(guó)際難題，實(shí)現(xiàn)了快速準(zhǔn)確可靠、不受環(huán)境光照影響的人臉識(shí)別技術(shù)，能防止照片模型等非法攻擊，系統(tǒng)性能達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水平。該系統(tǒng)已在我國(guó)深圳-香港通關(guān)口岸成功運(yùn)行多年。 通過(guò)中國(guó)信息安全產(chǎn)品測(cè)評(píng)認(rèn)證中心身份認(rèn)證產(chǎn)品與技術(shù)測(cè)評(píng)中心權(quán)威測(cè)評(píng)。 系統(tǒng)產(chǎn)品豐富,可以支持從幾個(gè)人到萬(wàn)人級(jí)的識(shí)別,。并采用國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)接口，可以無(wú)縫接入現(xiàn)有的安全防范系統(tǒng)。 支持多種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，可建立高效索引機(jī)制實(shí)現(xiàn)快速查詢(xún)。模塊化組網(wǎng)方式

11、，集合TCP/IP和RS485總線(xiàn)傳輸優(yōu)點(diǎn)，適合各種形式或規(guī)模的應(yīng)用。 支持與其他密碼/生物特征識(shí)別等技術(shù)的邏輯組合運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)更嚴(yán)格的安全管理.。具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的關(guān)鍵技術(shù)，包括如下功能：近紅外/可見(jiàn)光人臉識(shí)別、人臉圖像對(duì)比和檢索、監(jiān)控狀態(tài)下中遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別，場(chǎng)景智能監(jiān)控及報(bào)警等。,其領(lǐng)軍人物—李子青何許人也？,李子青, 獲湖南大學(xué)學(xué)士、國(guó)防科大碩士、英國(guó)Surrey大學(xué)博士學(xué)位。2000年辭去新加坡南洋大學(xué)終身教職，加盟微軟亞洲研

12、究院。2004年作為“百人計(jì)劃”入選者來(lái)到中科院自動(dòng)化所，現(xiàn)為 中科院自動(dòng)化所生物識(shí)別與安全技術(shù)研究中心主任。,,在微軟研發(fā)的人臉識(shí)別系統(tǒng) EyeCU，比爾.蓋茨接受CNN采訪(fǎng)為之講解。在中科院自動(dòng)化所研發(fā)的“AuthenMetric 中科奧森”人臉識(shí)別系統(tǒng)和智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，已包括北京奧運(yùn)會(huì)和邊境檢查等多個(gè)國(guó)家重大安全部門(mén)實(shí)施并發(fā)揮作用。,李子青其宣稱(chēng)產(chǎn)品識(shí)別率世界第一。那口氣一看（不用人肉搜索）大家就知道是他從湖南這塊地走出去的人

13、。我們與李子青的關(guān)系除了先后都曾引馬湘江外（我們還在飲，他基本不飲了），更重要是我們計(jì)算機(jī)通信學(xué)院的劉偉華師兄學(xué)長(zhǎng)作為交流訪(fǎng)問(wèn)學(xué)生，加入了李子青的人臉識(shí)別團(tuán)隊(duì)（好像是世博會(huì)項(xiàng)目）。據(jù)消息靈通人士透露，劉師兄已學(xué)到了其項(xiàng)目組老大李子青40年功力的一半（即20年功力）。（初看好像與劉學(xué)長(zhǎng)20幾歲，李子青40幾歲相關(guān)）。如果劉師兄把他的功力，傳給大家的話(huà)，我們也就可以宣稱(chēng)世界第二了（哈哈）。,北京奧運(yùn)開(kāi)幕式人臉識(shí)別門(mén)票查驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)－觀(guān)眾人臉

14、身份驗(yàn)證,中科院人臉識(shí)別技術(shù)成功用于奧運(yùn)會(huì)開(kāi)幕式　　8月8日，數(shù)萬(wàn)名觀(guān)眾由國(guó)家體育場(chǎng)鳥(niǎo)巢的100多個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)快速身份驗(yàn)證關(guān)口有序入場(chǎng)，參加2008北京奧運(yùn)會(huì)的開(kāi)幕式。據(jù)悉，該驗(yàn)證系統(tǒng)是由中科院自動(dòng)化所研制的。,,,,2.南京理工的人臉識(shí)別,南京理工人臉識(shí)別其領(lǐng)軍人物是本屆全國(guó)模式識(shí)別年會(huì)主席《楊靜宇》老教授。楊靜宇其人：我院孫濤等兄弟經(jīng)常引以自豪的師爺，我院著名教授徐尉鴻教授的導(dǎo)師與領(lǐng)導(dǎo)同事。楊靜宇教授于1982—1984年在

15、國(guó)際模式識(shí)別領(lǐng)域的權(quán)威—美國(guó)伊利諾斯大學(xué)CSL實(shí)驗(yàn)室T.S. Huang教授指導(dǎo)下從事模式識(shí)別理論研究。 一生功勛卓越：他先后在國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)刊物和國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表論文４００余篇，出版論（譯）著６本，指導(dǎo)【博士后】研究人員８人，培養(yǎng)【博士】研究生５７人。,,,,他培養(yǎng)的57多名博士，如今都已成為各個(gè)單位的骨干。其中最著名的是：楊健博士（32歲當(dāng)教授），獲全國(guó)百篇優(yōu)秀博士論文提名獎(jiǎng)，他在模式識(shí)別頂級(jí)刊物IEEE TPAMI上發(fā)表的兩篇論文

16、，目前已經(jīng)分別被國(guó)內(nèi)外學(xué)者和專(zhuān)家引用180多次和近60次。劉克教授曾獲得了第三屆霍英東教育基金會(huì)青年教師基金和青年教師獎(jiǎng)。洪子泉博士在國(guó)際上首次提出了基于代數(shù)特征的人臉識(shí)別方法。金忠教授2001年發(fā)表在Pattern Recognition上關(guān)于不相關(guān)鑒別分析的論文，曾收到著名的Thomson公司的賀信，祝賀該論文被引用次數(shù)位于同一領(lǐng)域引用次數(shù)最高的百分之一以?xún)?nèi)。,,,,2008年，楊教授在相繼接受?chē)?guó)際著名學(xué)術(shù)期刊《Pattern

17、 Recongnition Letters》的主編、《Neurocomputing》的主編的邀請(qǐng)，加盟上述兩大國(guó)際學(xué)術(shù)期刊編委會(huì)，成為兩大國(guó)際學(xué)術(shù)期刊的編委(Associate Editor)。上述兩大國(guó)際學(xué)術(shù)期刊對(duì)遴選編委會(huì)成員的要求非常高，《Pattern Recongnition Letters》在中國(guó)僅有四位編委，楊健教授是目前中國(guó)編委中最年輕的一位，其他三位分別來(lái)自清華大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院和微軟亞洲研究院楊老師首次提出的2DPC

18、A方法和在鑒別分析方面的研究成果已引起國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者的廣泛關(guān)注。國(guó)內(nèi)模式識(shí)別研究領(lǐng)域的權(quán)威、西安交通大學(xué)的校長(zhǎng)鄭南寧院士最近在國(guó)際知名期刊《IEEE Intelligent Systems》上發(fā)表的題為“中國(guó)圖象處理和模式識(shí)別50年回顧”的論文中，著重指出了楊教授在基礎(chǔ)研究方面的四項(xiàng)研究成果，并強(qiáng)調(diào)說(shuō)“2DPCA與2DLDA方法是本世紀(jì)初源于中國(guó)的”。,,“9·11”事件是生物特征認(rèn)證技術(shù)在全球發(fā)展的一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)?！?&#

19、183;11”以后生物識(shí)別技術(shù)的重要性被全球各國(guó)政府更加清楚地認(rèn)識(shí)到。傳統(tǒng)的身份鑒別技術(shù)面臨反恐任務(wù)時(shí)所表現(xiàn)出來(lái)的缺陷，使得各國(guó)政府在研究與應(yīng)用上對(duì)生物特征識(shí)技術(shù)開(kāi)始了大規(guī)模的投資。在美國(guó)：三個(gè)相關(guān)的法案（愛(ài)國(guó)者法案、邊境簽證法案、航空安全法案）都要求必須采用生物識(shí)別技術(shù)作為法律實(shí)施保證?？傮w上來(lái)說(shuō)，國(guó)外生物認(rèn)證技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)進(jìn)入了以政府應(yīng)用為主的階段。,深圳康貝爾人臉識(shí)別系統(tǒng),,,,,,人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)

20、 人臉識(shí)別大型場(chǎng)館準(zhǔn)入系統(tǒng),人臉識(shí)別在銀行金庫(kù)的應(yīng)用,中國(guó)人民銀行規(guī)定所有的金庫(kù)安防監(jiān)控系統(tǒng)都要有人臉識(shí)別功能,,聯(lián)合國(guó)的國(guó)際民用航空組織(ICAO)已對(duì)188個(gè)成員國(guó)發(fā)布了航空領(lǐng)域使用生物特征認(rèn)證技術(shù)的規(guī)劃，提出將在個(gè)人護(hù)照中加入生物特征(包括指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、面相識(shí)別)，并在進(jìn)入各個(gè)國(guó)家的邊境時(shí)進(jìn)行個(gè)人身份的確認(rèn)。目前，此規(guī)劃已經(jīng)在美國(guó)、歐盟、澳大利亞、日本、南韓、南非等國(guó)家和地區(qū)通過(guò)，從2004年底就開(kāi)始實(shí)施了

21、。,43,報(bào)告內(nèi)容,人臉識(shí)別的意義人臉識(shí)別的現(xiàn)狀人臉識(shí)別的過(guò)程人臉識(shí)別的方法人臉的關(guān)鍵技術(shù)人臉識(shí)別系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與試驗(yàn)工具圖像協(xié)會(huì),人臉識(shí)別技術(shù)在國(guó)外的研究現(xiàn)狀,當(dāng)前很多國(guó)家展開(kāi)了有關(guān)人臉識(shí)別的研究，主要有美國(guó)，歐洲國(guó)家，日本等，著名的研究機(jī)構(gòu)有美國(guó)MIT的Media lab,AI lab,CMU（卡耐基-梅隆大學(xué)）的Human-Computer Interface Institute，Microsoft Research,

22、英國(guó)的Department of Engineering in University of Cambridge（劍橋大學(xué)）等。綜合有關(guān)文獻(xiàn)，目前的方法主要集中在以下幾個(gè)方面：,綜合有關(guān)文獻(xiàn)，目前的方法主要集中在以下幾個(gè)方面：,（1）模板匹配 （2）示例學(xué)習(xí)（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （4）基于隱馬爾可夫模型的方法除此以外，基于A(yíng)daBoost的人臉識(shí)別算法，基于彩色信息的方法，基于形狀分析的方法，以及多模態(tài)信息

23、融合的方法，國(guó)外都進(jìn)行了大量的研究與實(shí)驗(yàn)。,研究現(xiàn)狀,國(guó)際上對(duì)人臉及人臉面部表情識(shí)別的研究現(xiàn)在逐漸成為科研熱點(diǎn)。國(guó)內(nèi)外很多機(jī)構(gòu)都在進(jìn)行這方面的研究,尤其美國(guó)、日本。進(jìn)入90 年代,對(duì)人臉表情識(shí)別的研究變得非?；钴S,吸引了大量的研究人員和基金支持,EI 可檢索到的相關(guān)文獻(xiàn)就多達(dá)數(shù)千篇。美國(guó)、日本、英國(guó)、德國(guó)、荷蘭、法國(guó)等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家如印度、新加坡都有專(zhuān)門(mén)的研究組進(jìn)行這方面的研究。其中MIT、CMU、Maryland 大學(xué)、St

24、andford 大學(xué)、日本城蹊大學(xué)、東京大學(xué)、ATR 研究所的貢獻(xiàn)尤為突出 。國(guó)內(nèi)國(guó)內(nèi)的清華大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、中科院、中國(guó)科技大學(xué)、南京理工大學(xué)、北方交通大學(xué)等都有人員從事人臉及人臉表情識(shí)別的研究,人臉識(shí)別技術(shù)在國(guó)內(nèi)的研究現(xiàn)狀,國(guó)內(nèi)關(guān)于人臉自動(dòng)識(shí)別的研究始于二十世紀(jì)80年代，主要的研究單位有中科院自動(dòng)化所計(jì)算所， 清華大學(xué)，南京理工大學(xué)，哈爾濱工業(yè)大學(xué)，復(fù)旦大學(xué)，北京科技大學(xué)等，并都取得了一定的成果。,國(guó)內(nèi)的研究工作主要是集中在

25、三大類(lèi)方法的研究：①基于幾何特征的人臉正面自動(dòng)識(shí)別方法②基于代數(shù)特征的人臉正面自動(dòng)識(shí)別方法③基于連接機(jī)制的人臉正面自動(dòng)識(shí)別方法。,周激流實(shí)現(xiàn)了具有反饋機(jī)制的人臉正面識(shí)別系統(tǒng)，運(yùn)用積分投影法提取面部特征的關(guān)鍵點(diǎn)并用于識(shí)別，獲得了比較滿(mǎn)意的效果。他同時(shí)也嘗試了“穩(wěn)定視點(diǎn)”特征提取方法，即為使識(shí)別系統(tǒng)中包含3D信息，他對(duì)人臉側(cè)面剪影識(shí)別做了一定的研究，并實(shí)現(xiàn)了正，側(cè)面互相參照的識(shí)別系統(tǒng)。彭輝、張長(zhǎng)水等對(duì)“特征臉”的方法做了進(jìn)一步的發(fā)展

26、，提出采用類(lèi)間散布矩陣作為產(chǎn)生矩陣，進(jìn)一步降低了產(chǎn)生矩陣的維數(shù)，在保持識(shí)別率的情況下，大大降低了運(yùn)算量。程永清，莊永明等對(duì)同類(lèi)圖像的平均灰度圖進(jìn)行SVD分解得到特征臉空間，每一幅圖像在特征臉空間上的投影作為其代數(shù)特征，然后利用層次判別進(jìn)行分類(lèi)。張輝，周洪祥，何振亞采用對(duì)稱(chēng)主元分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用去冗余和權(quán)值正交相結(jié)合的方法對(duì)人臉進(jìn)行特征提取和識(shí)別。該方法所用特征數(shù)據(jù)量小，特征提取運(yùn)算量也較小，比較好地實(shí)現(xiàn)了大量人臉樣本的存儲(chǔ)和人臉的快速

27、識(shí)別。北京科技大學(xué)的王志良教授主要研究人工心理，建立了以數(shù)學(xué)公式為基礎(chǔ)的心理學(xué)模型。,50,報(bào)告內(nèi)容,人臉識(shí)別的意義人臉識(shí)別的現(xiàn)狀人臉識(shí)別的過(guò)程人臉識(shí)別的方法人臉的關(guān)鍵技術(shù)人臉識(shí)別系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與試驗(yàn)工具圖像協(xié)會(huì),人臉識(shí)別的過(guò)程,,52,人臉識(shí)別的過(guò)程,登記過(guò)程識(shí)別過(guò)程一對(duì)一的驗(yàn)證過(guò)程一對(duì)多的辨別過(guò)程,53,登記過(guò)程,54,一對(duì)一的驗(yàn)證過(guò)程,55,一對(duì)多的辨別過(guò)程,56,報(bào)告內(nèi)容,人臉識(shí)別的意義人臉識(shí)別的現(xiàn)狀人臉識(shí)別

28、的過(guò)程人臉識(shí)別的方法人臉的關(guān)鍵技術(shù)人臉識(shí)別系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與試驗(yàn)工具圖像協(xié)會(huì),自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng),所謂自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)，是指不需要人為干預(yù)，能夠自動(dòng)獲取人臉圖像并且辨別出其身份的系統(tǒng) 一個(gè)自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)至少要包含三個(gè)部分，即數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)、人臉檢測(cè)子系統(tǒng)和人臉識(shí)別子系統(tǒng) “人臉識(shí)別”有時(shí)是指整個(gè)自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)所做的工作，有時(shí)是指人臉識(shí)別子系統(tǒng)所做的工作,人臉檢測(cè)與人臉識(shí)別的研究?jī)?nèi)容,(1)人臉檢測(cè)（Face Detection）

29、 人臉檢測(cè)（Face Detection）是指在輸入圖像中確定所有人臉（如果存在）的位置、大小、位姿的過(guò)程。人臉檢測(cè)是自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)中的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。(2)人臉識(shí)別 人臉識(shí)別細(xì)分為兩類(lèi)，一類(lèi)是回答我是誰(shuí)的問(wèn)題，即辨認(rèn)（Identification），另一類(lèi)是回答這個(gè)人是我嗎？即確認(rèn)（Verification）。顯然，用于Identification模式的識(shí)別系統(tǒng)對(duì)算法的運(yùn)算速度的要求要高于Verification模式的識(shí)別系

30、統(tǒng)。,,從人臉自動(dòng)識(shí)別技術(shù)所依據(jù)的理論來(lái)講，人臉檢測(cè)與人臉識(shí)別都是模式識(shí)別問(wèn)題。人臉檢測(cè)是把所有的人臉作為一個(gè)模式，而非人臉作為另一個(gè)模式，人臉檢測(cè)的過(guò)程就是將人臉模式與非人臉模式區(qū)別開(kāi)來(lái)。人臉識(shí)別是把每一個(gè)人的人臉作為一個(gè)模式來(lái)對(duì)待，不同人的臉屬于不同的模式類(lèi)，人臉識(shí)別的過(guò)程是將屬于不同人的臉歸于各自的模式。換句話(huà)說(shuō)，人臉檢測(cè)強(qiáng)調(diào)的是人臉之間的共性，而人臉識(shí)別則要區(qū)分不同人臉之間的差異，二者同屬于模式分類(lèi)問(wèn)題。,,應(yīng)用—人臉識(shí)別

31、,,,,,,人臉檢測(cè)與人臉識(shí)別的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),定義1：檢測(cè)（Detection）指對(duì)人臉圖像進(jìn)行檢測(cè)和定位的過(guò)程。定義2：拒檢（Detection Rejection）指不能正常檢測(cè)到人臉或人臉不能定位以及人臉檢測(cè)失敗。定義3：拒檢率DRR（Detection Rejection Rate）指被拒檢的人臉圖像占統(tǒng)計(jì)總數(shù)的比例，用百分比表示。定義4：比對(duì)（Matching）指以人臉特征與另一人臉特征比較的過(guò)程。定義5：匹配相似度（Si

32、milarity）人臉特征比對(duì)的輸出結(jié)果，代表參與比對(duì)的兩個(gè)人臉特征的相似程度。用0到1之間的小數(shù)表示，該數(shù)字愈大表示比對(duì)的人臉特征相似程度愈大，該數(shù)字愈小表示參與比對(duì)的人臉特征相似程度愈小。,定義6：錯(cuò)誤拒絕FR（False Rejection）指定某匹配相似度為判定閾值，在來(lái)自于同一個(gè)個(gè)體的人臉特征之間的比對(duì)，其結(jié)果（匹配相似度）小于設(shè)定閾值。即指授權(quán)人不能被正確接受的比率。定義7：錯(cuò)誤接受FA（FalseAcceptance）指

33、定某匹配相似度為判定閾值，在來(lái)自于同一個(gè)個(gè)體的人臉特征之間的比對(duì)，其結(jié)果（匹配相似度）大于設(shè)定閾值。即指非授權(quán)人錯(cuò)誤的判斷為授權(quán)人的比率。定義8：錯(cuò)誤拒絕率（False Rejection Rate）指發(fā)生FR的比對(duì)次數(shù)占總統(tǒng)計(jì)比對(duì)次數(shù)的比例，用百分比表示，也叫拒真率。定義9：錯(cuò)誤接受率FAR（FalseAcceptance Rate）指發(fā)生FA的比對(duì)次數(shù)占總統(tǒng)計(jì)比對(duì)次數(shù)的比例，用百分比表示，也叫錯(cuò)誤通過(guò)率，或認(rèn)假率。定義10：相

34、等錯(cuò)誤率EER（Equal Error Rate）指在某給定匹配相似度下，F(xiàn)AR與FRR相等時(shí)的錯(cuò)誤率，即FAR=FRR。,定義11：登陸時(shí)間（Enrollment Time）從一幅人臉圖像獲取后，進(jìn)行人臉檢測(cè)、定位和特征提取所花費(fèi)的時(shí)間，此時(shí)間是數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)平均值，用毫秒（ms）表示。定義12：比對(duì)時(shí)間（Matching Time）比較兩張人臉特征所花費(fèi)的時(shí)間，此時(shí)間包含文件讀寫(xiě)時(shí)間的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)平均值，用毫秒（ms）來(lái)表示。或者是將一張人

35、臉特征與一定數(shù)量的人臉特征進(jìn)行比對(duì)所花費(fèi)的時(shí)間的總和，表示為毫秒/萬(wàn)人。定義13：首選識(shí)別率（First Hit）匹配相似度最大的人臉是正確的人的比率。即將識(shí)別結(jié)果按照匹配相似度從大到小排列，排在第一位的人臉就是正確的被識(shí)別的人的比率。定義14：累計(jì)識(shí)別率（Firs n Hit）正確的識(shí)別結(jié)果在前N個(gè)候選人中的比率。即將識(shí)別結(jié)果按照匹配相似度從大到小排列，在前N個(gè)結(jié)果中存在被識(shí)別的人的比率。,本征臉（eigenface）方法,是人臉

36、識(shí)別的基準(zhǔn)技術(shù)，并已成為事實(shí)上的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn),該方法基于主成分分析（PCA）PCA是將分散在一組變量上的信息集中到某幾個(gè)綜合指標(biāo)（主成分）上的數(shù)學(xué)方法，實(shí)際上起著數(shù)據(jù)降維的作用，并保證降維過(guò)程最大化保留原數(shù)據(jù)的差異這對(duì)最大化類(lèi)間差異（即不同人之間的差異）并最小化類(lèi)內(nèi)差異（即同一人的不同圖像間的差異）很有效,,用PCA將2維數(shù)據(jù)降到1維的例子，綠色點(diǎn)表示二維數(shù)據(jù)，PCA的目標(biāo)就是找到這樣一條直線(xiàn)，使得所有點(diǎn)在這條直線(xiàn)上的投影點(diǎn)之間的平均距

37、離最大。也就是最大化地保留了原數(shù)據(jù)的差異性,本征臉?lè)椒?直接計(jì)算C 的本征值和本征向量是困難的，可以通過(guò)對(duì)矩陣 做奇異值分解間接求出m值的選擇：,如果將本征向量恢復(fù)成圖像，這些圖像很像人臉，因此稱(chēng)為“本征臉”,,[M. Turk & A. Pentland, JCN91],本征特征（eigenfeature）方法,利用PCA分析眼、

38、鼻、嘴等局部特征，即本征特征方法,[R. Brunelli & T. Poggio, TPAMI93],[A. Pentland et al., CVPR94],這實(shí)際上相當(dāng)于：為若干重要的特征建立本征空間，然后將多個(gè)本征空間集成起來(lái),本征臉 vs. 本征特征,本征臉利用全局特征，本征特征利用局部特征，二者各有優(yōu)勢(shì),待識(shí)別圖像,本征臉識(shí)別結(jié)果,本征特征識(shí)別結(jié)果,[A. Pentland et al., CVPR94],本征臉 v

39、s. 本征特征,難題——能否自動(dòng)確定：該用哪些特征？（眼睛？鼻子？嘴？……）特征的確切位置在哪兒？（從哪兒到哪兒算眼睛？……）,將二者結(jié)合，可以得到更好的識(shí)別效果同樣，這實(shí)際上相當(dāng)于：為若干重要的特征建立本征空間，然后將多個(gè)本征空間集成起來(lái),由于嘴部受表情影響很?chē)?yán)重，因此未考慮嘴部特征,實(shí)驗(yàn)結(jié)果,[X. Geng & Z.-H. Zhou, unpub04],FERET人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上的結(jié)果,待識(shí)別圖像出現(xiàn)在算法返回的前Ran

40、k個(gè)圖像中,SEME選擇的特征,本征臉+本征特征所用的特征,SEME的可擴(kuò)展性,SEME的訓(xùn)練（計(jì)算）開(kāi)銷(xiāo)很大，但只需訓(xùn)練一次,[X. Geng & Z.-H. Zhou, unpub04],將FERET人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上選擇出的本征空間集成直接用于ORL（左）和BioID（右）這兩個(gè)人臉數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)果,73,報(bào)告內(nèi)容,人臉識(shí)別的意義人臉識(shí)別的現(xiàn)狀人臉識(shí)別的過(guò)程人臉識(shí)別的方法人臉的關(guān)鍵技術(shù)人臉識(shí)別系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與試驗(yàn)工具圖像協(xié)會(huì)

41、,人臉識(shí)別的關(guān)鍵問(wèn)題,1.人臉面部形態(tài)（面型、眼睛、鼻子）2.人臉識(shí)別中的視覺(jué)特征 （早期MARR理論框架3個(gè)層次計(jì)算理論、算法、實(shí)現(xiàn)機(jī)制；現(xiàn)多層次）3人臉識(shí)別中的光照問(wèn)題4.人臉識(shí)別中的姿態(tài)問(wèn)題,關(guān)鍵技術(shù),人臉檢測(cè)圖像預(yù)處理人臉特征選擇人臉識(shí)別,學(xué)科基礎(chǔ),面部運(yùn)動(dòng)測(cè)量技術(shù)圖像處理技術(shù)人臉檢測(cè)跟蹤技術(shù)面部特征提取算法面部特征的模式識(shí)別算法,面部特征提取算法,幾何特征提取統(tǒng)計(jì)特征提取（主成分、2維主成分

42、、線(xiàn)性判別分析法、獨(dú)立成分分析法）頻率域特征提?。℅abol、離散余弦）運(yùn)動(dòng)特征提取代數(shù)特征提取,面部特征的模式識(shí)別算法,線(xiàn)性判別分析（Fisher 線(xiàn)性判別）支持向量機(jī)SVM貝葉斯網(wǎng)絡(luò)隱馬爾可夫模型及其基本問(wèn)題人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊模式識(shí)別,人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),人臉識(shí)別系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)人臉識(shí)別系統(tǒng)的算法設(shè)計(jì)人臉識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn),80,報(bào)告內(nèi)容,人臉識(shí)別的意義人臉識(shí)別的現(xiàn)狀人臉識(shí)別的過(guò)程人臉識(shí)別的方法人臉的關(guān)鍵技術(shù)

43、人臉識(shí)別系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與試驗(yàn)工具圖像協(xié)會(huì),人臉識(shí)別系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與試驗(yàn)工具,Intel® 開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)OpenCV簡(jiǎn)介http://www.opencv.org.cn/forum/Intel® 開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)OpenCV,OpenCV概述,目錄1 什么是OpenCV 2 重要特性 3 誰(shuí)創(chuàng)建了它 4 新特征 5 從哪里下載 OpenCV 6 如果在安裝/運(yùn)行/使用 OpenCV 中遇到問(wèn)題 7

44、OpenCV參考手冊(cè) 8 中文翻譯者,什么是OpenCV,OpenCV是Intel®開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)。它由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類(lèi)構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的很多通用算法。 opencv自帶的sample里面有很多識(shí)別例子，有人臉視頻跟蹤的，還有畫(huà)圖的，也有定位人臉的。,總綱：,用C/C++編寫(xiě)的開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)。 目的是為了實(shí)時(shí)應(yīng)用。 獨(dú)立于操作系統(tǒng)/硬件/圖形管理器。 通用的圖像/視

45、頻載入、保存和獲取模塊。 底層和高層的應(yīng)用開(kāi)發(fā)包。,OpenCV 模塊：,cv – 主要的OpenCV 函數(shù)。 cvaux – 輔助的（實(shí)驗(yàn)性的）OpenCV 函數(shù)。 cxcore – 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與線(xiàn)性代數(shù)支持。 highgui – 圖像界面函數(shù)。,重要特性,OpenCV 擁有包括 300 多個(gè)C函數(shù)的跨平臺(tái)的中、高層 API。它不依賴(lài)于其它的外部庫(kù)——盡管也可以使用某些外部庫(kù)。 OpenCV 對(duì)非商業(yè)應(yīng)用和商業(yè)應(yīng)用都是

46、免費(fèi)（FREE）的。（細(xì)節(jié)參考 license）。 OpenCV 為Intel® Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接口。 這意味著如果有為特定處理器優(yōu)化的的 IPP 庫(kù)， OpenCV 將在運(yùn)行時(shí)自動(dòng)加載這些庫(kù)。 更多關(guān)于 IPP 的信息請(qǐng)參考： http://www.intel.com/software/products/ipp/index.htm,誰(shuí)創(chuàng)建了它,作者

47、列表可以在文件AUTHORS中找到。 此外，還有很多人給出了建議、補(bǔ)丁、BUG 報(bào)告等等。一個(gè)不太完整的列表在文件THANKS中。,新特征,請(qǐng)參考OpenCVChangeLog。,從哪里下載 OpenCV,訪(fǎng)問(wèn) http://www.sourceforge.net/projects/opencvlibrary 。您可以直接下載exe文件的安裝包（windows用戶(hù)），或者您可以通過(guò)代碼管理工具（比如SVN或者CVS等下載openCV最

48、新的源代碼），您甚至不需要安裝任何代碼管理工具，直接通過(guò)sourceforge網(wǎng)站上提供的打包下載源代碼的辦法下載，具體可以參考Mingw編譯最新版本的OpenCV代碼。 如果在使用OpenCV存在問(wèn)題，在 Google (http://www.google.com )中輸入 "OpenCV" 和相關(guān)問(wèn)題的關(guān)鍵字進(jìn)行搜索。也可以到本網(wǎng)站的論壇上面發(fā)帖來(lái)咨詢(xún)。論壇地址是：opencv中文論壇。,如果在安裝/運(yùn)行/使用

49、 OpenCV 中遇到問(wèn)題,閱讀FAQ中文 在 OpenCV 郵件列表 www.yahoogroups.com （http://groups.yahoo.com/group/OpenCV/ ）中搜索。 加入到 yahoo group 上的 OpenCV 郵件列表中（如何加入請(qǐng)參考 FAQs），并發(fā)送你的問(wèn)題到郵件列表中。（這個(gè)郵件列表可能會(huì)遷移到OpenCV's SourceForge site） 參考 OpenCV 的例

50、子代碼，閱讀參考手冊(cè) :),OpenCV參考手冊(cè),CxCore中文參考手冊(cè) Cv中文參考手冊(cè) CvAux中文參考手冊(cè) HighGUI中文參考手冊(cè),中文翻譯者,于仕琪，中科院自動(dòng)化所自由軟件協(xié)會(huì) HUNNISH，阿須數(shù)碼,93,報(bào)告內(nèi)容,人臉識(shí)別的意義人臉識(shí)別的現(xiàn)狀人臉識(shí)別的過(guò)程人臉識(shí)別的方法人臉的關(guān)鍵技術(shù)人臉識(shí)別系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與試驗(yàn)工具圖像協(xié)會(huì),長(zhǎng)沙理工大學(xué)圖像識(shí)別數(shù)據(jù)安全與智能控制協(xié)會(huì)介紹,,1.協(xié)會(huì)

51、簡(jiǎn)介2.協(xié)會(huì)活動(dòng)3.協(xié)會(huì)章程4.歡迎入會(huì),,1.協(xié)會(huì)簡(jiǎn)介2.協(xié)會(huì)活動(dòng)3.協(xié)會(huì)章程4.歡迎入會(huì),㈠《圖像識(shí)別數(shù)據(jù)安全智能控制協(xié)會(huì)》 是我校40多名研究生，發(fā)起成立的科技學(xué)術(shù)類(lèi)協(xié)會(huì)；㈡協(xié)會(huì)以中科院開(kāi)源軟件協(xié)會(huì)為模式藍(lán)本，,㈢協(xié)會(huì)之所以存在目的,①為實(shí)現(xiàn)學(xué)校書(shū)記校長(zhǎng)提出的研究型大學(xué)戰(zhàn)略添磚加瓦；②為活躍信息技術(shù)相關(guān)學(xué)院乃至學(xué)校的學(xué)術(shù)氛圍，實(shí)現(xiàn)領(lǐng)導(dǎo)所講的博力論壇無(wú)時(shí)無(wú)處不在的思想服務(wù)；③為增進(jìn)同學(xué)們的學(xué)術(shù)水平與科研能力服務(wù)；

52、④為同學(xué)們用技術(shù)知識(shí)實(shí)現(xiàn)勤工儉學(xué)提供可能的途徑；,,目標(biāo)是把本協(xié)會(huì)辦成，中南區(qū)有一定影響的專(zhuān)業(yè)協(xié)會(huì)，為提高學(xué)校聲譽(yù)形象添磚加瓦。,,1.協(xié)會(huì)簡(jiǎn)介2.協(xié)會(huì)活動(dòng)3.協(xié)會(huì)章程4.歡迎入會(huì),開(kāi)展如下活動(dòng)：,⑴開(kāi)展技術(shù)講座啟動(dòng)常規(guī)培訓(xùn)講座活動(dòng)，每周2次常規(guī)講座； 《研究生系列信息技術(shù)講座》 首先是編程技術(shù)講座：由研究生開(kāi)講JAVA技術(shù)、.net技術(shù)和VC++數(shù)字圖像編程技術(shù)⑵邀請(qǐng)校內(nèi)外專(zhuān)家講座；⑶尋求校外企業(yè)經(jīng)費(fèi)贊助與合作；⑷然

53、后邀請(qǐng)新生代專(zhuān)家講座；⑸招聘有編程水平的fellow級(jí)會(huì)員；加以培訓(xùn)，提高水平；⑹承接企業(yè)勤工儉學(xué)的編程項(xiàng)目，為會(huì)員提高能力，且用知識(shí)技能勤工儉學(xué)提供機(jī)會(huì)；,圖像識(shí)別數(shù)據(jù)安全智能控制協(xié)會(huì)運(yùn)作思路,①以中科院開(kāi)源軟件協(xié)會(huì)為藍(lán)本運(yùn)作本協(xié)會(huì)②把協(xié)會(huì)的網(wǎng)站建立好：www.csatr.cn③常規(guī)培訓(xùn)講座活動(dòng)，每周2次常規(guī)講座； 首先是編程技術(shù)講座：由研究生開(kāi)講JAVA技術(shù)、.net技術(shù)和VC++數(shù)字圖像編程技術(shù)等同學(xué)們感興趣的TOP

54、IC；本活動(dòng)項(xiàng)目為《研究生系列信息技術(shù)講座》,邀請(qǐng)校外專(zhuān)家講座；首先擬聘請(qǐng)如下國(guó)內(nèi)元老級(jí)專(zhuān)家：,章兢教授：博導(dǎo)，湖南大學(xué)副校長(zhǎng)，智能控制、數(shù)據(jù)挖掘知名專(zhuān)家；王耀南教授：博導(dǎo)，湖南大學(xué)電氣院院長(zhǎng)，智能控制、模式識(shí)別專(zhuān)家；馬宏緒教授：博導(dǎo)，國(guó)防科技大學(xué)，機(jī)器人專(zhuān)家孫即祥教授：博導(dǎo)，國(guó)防科大，模式識(shí)別教父級(jí)大師；王潤(rùn)生教授：博導(dǎo)，國(guó)防科大，圖像分析與理解大師；林福宗教授：清華大學(xué)，多媒體技術(shù)大師；張長(zhǎng)水教授：清華大學(xué)，模式識(shí)別專(zhuān)

55、家；。。。。。。。,,招聘有編程水平的fellow級(jí)會(huì)員；加以培訓(xùn)，提高水平；承接企業(yè)勤工儉學(xué)的編程項(xiàng)目，為會(huì)員提高能力，且用知識(shí)技能勤工儉學(xué)提供機(jī)會(huì)；,,1.協(xié)會(huì)簡(jiǎn)介2.協(xié)會(huì)活動(dòng)3.協(xié)會(huì)章程4.歡迎入會(huì),協(xié)會(huì)章程,長(zhǎng)沙理工大學(xué)圖像識(shí)別數(shù)據(jù)安全與智能控制協(xié)會(huì)章程,總 則,本團(tuán)體中文名稱(chēng)為“長(zhǎng)沙理工大學(xué)圖像識(shí)別數(shù)據(jù)安全與智能控制協(xié)會(huì)”（簡(jiǎn)稱(chēng)圖像智能協(xié)會(huì)）本章程為長(zhǎng)沙理工大學(xué)圖像識(shí)別數(shù)據(jù)安全與智能控制協(xié)會(huì)的指導(dǎo)性綱領(lǐng)，全體協(xié)會(huì)的

56、成員都有義務(wù)遵守本章程的各項(xiàng)規(guī)定，為長(zhǎng)沙理工大學(xué)圖像識(shí)別數(shù)據(jù)安全與智能控制協(xié)會(huì)的發(fā)展盡自己的力量。,一 性質(zhì),長(zhǎng)沙理工大學(xué)圖像識(shí)別、數(shù)據(jù)安全與智能控制協(xié)會(huì)是在校黨委、校團(tuán)領(lǐng)導(dǎo)下和校團(tuán)委、計(jì)通學(xué)院等指導(dǎo)下的在視頻圖像處理、模式識(shí)別、人工智能、信息安全、智能控制、機(jī)器視覺(jué)、數(shù)據(jù)挖掘、導(dǎo)航定位、地理信息、嵌入式系統(tǒng)、通信技術(shù)等領(lǐng)域感興趣的智能信息技術(shù)愛(ài)好者以自愿為原則組織起來(lái)的群眾性活動(dòng)組織、是長(zhǎng)沙理工大學(xué)學(xué)術(shù)類(lèi)社團(tuán)組織。,二 目標(biāo),團(tuán)結(jié)力量

57、，共同進(jìn)步?！⊙芯繄F(tuán)隊(duì)協(xié)作的機(jī)制，在團(tuán)體力量最大化的同時(shí)，注重個(gè)體潛能的發(fā)揮。 提高成員的智能科學(xué)研究的興趣與能力；計(jì)算機(jī)編程能力；提高成員智能信息處理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的能力（動(dòng)手能力）；本協(xié)會(huì)的根本任務(wù)是在學(xué)生中普及智能科技知識(shí)，開(kāi)展咨詢(xún)、培訓(xùn)活動(dòng)，全方位的培養(yǎng)學(xué)生的綜合素質(zhì)，協(xié)會(huì)將通過(guò)開(kāi)展形式多樣的活動(dòng)，全面提高學(xué)生在以上領(lǐng)域的科技水平和應(yīng)用能力，培養(yǎng)新世紀(jì)的新型技術(shù)人才。,三 宗旨,長(zhǎng)沙理工大學(xué)圖像識(shí)別、數(shù)據(jù)安全與智能控制協(xié)會(huì)以“學(xué)習(xí)

58、智能技術(shù)知識(shí)、掌握新科技、培養(yǎng)適應(yīng)社會(huì)的新型復(fù)合型人才”為宗旨，本著“追求卓越，共同進(jìn)步、不斷創(chuàng)新、落腳實(shí)戰(zhàn)”工作原則，積極大膽地走進(jìn)智能信息科學(xué)技術(shù)的各個(gè)領(lǐng)域，不斷總結(jié)交流，樹(shù)立良好的科技創(chuàng)新氛圍，以協(xié)會(huì)為龍頭，帶領(lǐng)全校學(xué)生，深入智能信息科學(xué)技術(shù)研究，為學(xué)校的智能信息科技相關(guān)科學(xué)發(fā)展作自己應(yīng)有的貢獻(xiàn)。,四 活動(dòng)安排,本協(xié)會(huì)結(jié)合自身的特點(diǎn)，在校內(nèi)開(kāi)展如下活動(dòng)： 講座：定期專(zhuān)家教授能者開(kāi)展講座，普及視頻圖像處理、模式識(shí)別、人工智能、信息

59、安全、智能控制、機(jī)器視覺(jué)、數(shù)據(jù)挖掘、導(dǎo)航定位、地理信息、嵌入式系統(tǒng)、通信技術(shù)等領(lǐng)域科技知識(shí)；交流：定期開(kāi)展會(huì)員之間進(jìn)行學(xué)術(shù)交流的例會(huì)；實(shí)踐：與校外企業(yè)進(jìn)行合作，為會(huì)員提供實(shí)習(xí)實(shí)戰(zhàn)機(jī)會(huì)，提高會(huì)員的實(shí)踐能力；,五 協(xié)會(huì)的經(jīng)費(fèi)開(kāi)支,一. 協(xié)會(huì)財(cái)務(wù)工作由秘書(shū)處全權(quán)管理。二. 經(jīng)費(fèi)來(lái)源： 1.學(xué)校方面對(duì)協(xié)會(huì)的專(zhuān)項(xiàng)經(jīng)費(fèi) 2.校外企業(yè)單位、社會(huì)團(tuán)體或個(gè)人的正當(dāng)?shù)馁Y助。 3.協(xié)會(huì)技術(shù)人員對(duì)社會(huì)有償服務(wù)所得收入。三

60、．建立嚴(yán)謹(jǐn)?shù)呢?cái)務(wù)制度，詳情參閱《協(xié)會(huì)財(cái)務(wù)管理制度》。,十 會(huì)員,⑴入會(huì)條件： 有一定的編程能力：C,C++,C#,JAVA,匯編等語(yǔ)言之一以上均可；不論專(zhuān)業(yè)、不論年級(jí)；對(duì)視頻圖像處理、模式識(shí)別、人工智能、信息安全、智能控制、機(jī)器視覺(jué)、數(shù)據(jù)挖掘、導(dǎo)航定位、地理信息、嵌入式系統(tǒng)、通信技術(shù)等領(lǐng)域之一以上感興趣，有無(wú)私奉獻(xiàn)精神并想增長(zhǎng)自己專(zhuān)業(yè)知識(shí)及實(shí)踐操作水平，并且能遵守本協(xié)會(huì)章程者申請(qǐng)入會(huì)，（注：申請(qǐng)者必須是本校學(xué)生，且有較強(qiáng)的組織紀(jì)律

61、性）。,,⑵入會(huì)手續(xù)： 　　申請(qǐng)者必須填寫(xiě)《會(huì)員登記表》，并交一張一寸照片。成為正式會(huì)員之日起，頒發(fā)《會(huì)員證》,,⑶會(huì)員權(quán)利： 1 、有參加本協(xié)會(huì)具備的各項(xiàng)活動(dòng)的權(quán)力。 2 、有對(duì)本協(xié)會(huì)工作提出批評(píng)、建議、意見(jiàn)的權(quán)力。 3 、有提交申請(qǐng)后退會(huì)的權(quán)力。 4 、有選舉與被選舉的權(quán)力。,,⑷會(huì)員義務(wù)： 1、有按時(shí)參加本協(xié)會(huì)活動(dòng)的義務(wù)。 2、有嚴(yán)格遵守本會(huì)管理?xiàng)l例及會(huì)規(guī)的義務(wù)。 3、有與其他會(huì)員進(jìn)行科技知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)交流的義務(wù)。

62、4、有宣傳本協(xié)會(huì)的宗旨和認(rèn)為，擴(kuò)大協(xié)會(huì)影響的義務(wù)。 5、有積極完成本協(xié)會(huì)所分配的任務(wù)的義務(wù)。,,⑸其它：1.若會(huì)員轉(zhuǎn)學(xué)或者畢業(yè)，會(huì)籍將被中止。2.若會(huì)員要求退出圖像智能協(xié)會(huì),必須到秘書(shū)處注銷(xiāo)會(huì)籍。,,1.協(xié)會(huì)簡(jiǎn)介2.協(xié)會(huì)活動(dòng)3.協(xié)會(huì)章程4.歡迎入會(huì),www.csatr.cn 廣告,歡迎光臨如果你是在如下領(lǐng)域有一技之長(zhǎng)，請(qǐng)加入我們 "長(zhǎng)沙理工大學(xué)圖像識(shí)別數(shù)據(jù)安全與智能控制協(xié)會(huì)”如果您在如下專(zhuān)業(yè)方向有一技之長(zhǎng)，能

63、解決實(shí)際問(wèn)題，也愿意用技術(shù)開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)的方式勤工儉學(xué)。數(shù)學(xué)建模、算法設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)（SQLServer、Oracle等）、VC、C#、DEPHI圖像處理、模式識(shí)別、地理信息、美工（程序界面美工設(shè)計(jì)）、GPRS、通信、嵌入式系統(tǒng)（ARM、DSP、單片機(jī)、uclinux、ucosII、WINCE）機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域有一技之長(zhǎng)。一技之長(zhǎng)的含義是在該領(lǐng)域內(nèi)有某一方面從事實(shí)際任務(wù)的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)工作，能夠獨(dú)立承接項(xiàng)目模塊的開(kāi)發(fā)工作，自己有開(kāi)發(fā)的電腦。登記注冊(cè)