电子工业社版（2022）第四册第2单元 搭建小型家居安防系统2.4 人脸识别的家居安防应用精品课件ppt

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1、了解人脸识别技术的概念2、掌握人脸识别技术的优缺点3、掌握人脸识别技术的应用领域和前景4、掌握智能开发板与AI摄像头的连接设置与编程5、掌握人脸的识别过程与模拟打开门禁的程序设计6、能设计实现人脸识别在远程报警中的应用
大家先看一个短片，了解人脸识别系统。
2.4.1 生活中的人脸识别应用
人脸识别技术的概念人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。人脸识别技术属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
人脸识别技术包含三个部分：（1）人脸检测（2）人脸跟踪（3）人脸比对
人脸识别的优点：（1）非接触的，用户不需要和设备直接接触；（2）非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取；（3）并发性，即实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。人脸识别的缺点：（1）对周围的光线环境敏感，可能影响识别的准确性；（2）人体面部的头发、饰物等遮挡物，人脸变老等因素，需要进行人工智能补偿。
人脸识别在日常生活中的应用
人脸识别技术的应用领域（1）人脸识别在安保中的应用（2）人脸识别在交通出行中的应用（3）人脸识别在自助服务中的应用（4）人脸识别在娱乐中的应用（5）人脸识别在智能家居中的应用
人脸识别技术的应用前景（1）企业、住宅安全和管理。人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门。（2）电子护照及身份证。（3）公安、司法和刑侦。利用人脸识别系统和网络，搜捕逃犯。（4）自助服务。应用人脸识别避免卡片和密码被盗以后被他人冒取现金。（5）信息安全。使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一，从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。
2.4.2 人脸的记忆过程
人脸识别的应用过程包括人脸的记忆过程和人脸的识别过程。具体分为四个环节：（1）采集人脸数据（2）训练人脸模型（3）输入待识别的人脸（4）输出识别结果
人脸识别的方法（1）几何特征的人脸识别方法（2）基于特征脸（PCA）的人脸识别方法（3）神经网络的人脸识别方法（4）弹性图匹配的人脸识别方法（5）线段Hausdrff距离（LHD）的人脸识别方法（6）支持向量机（SVM）的人脸识别方法
（1）几何特征的人脸识别方法：几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。（2）基于特征脸（PCA）的人脸识别方法：特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。
（3）神经网络的人脸识别方法：神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练。（4）弹性图匹配的人脸识别方法：采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，不再需要多个样本进行训练。
（5）线段Hausdrff距离（LHD）的人脸识别方法：基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。（6）支持向量机（SVM）的人脸识别方法：把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。有较好的识别率，但是它训练时间长，方法实现复杂。
人脸识别的功能模块：（1）人脸捕获与跟踪功能（2）人脸识别比对（3）人脸的建模与检索（4）真人鉴别功能（5）图像质量检测
（1）人脸捕获与跟踪功能人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。
（2）人脸识别比对人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。
（3）人脸的建模与检索可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。
（4）真人鉴别功能系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。
（5）图像质量检测图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别 。
AI摄像头的主要特点之一就是智能，能够适用于各种场景的个性化需求，如车辆识别分析、人脸识别分析、大场景监控、多镜头智能应用等。
智能开发板与AI摄像头的连接
将智能开发板与AI摄像头相连接，采集人脸数据，让AI摄像头对人脸进行记忆。
2.4.3 人脸的识别过程与模拟打开门禁
人脸识别的算法（1）基于人脸特征点的识别算法。（2）基于整幅人脸图像的识别算法。（3）基于模板的识别算法。（4）利用神经网络进行识别的算法。
人脸识别的过程：（1）首先建立人脸的面像档案。（2）获取当前的人体面像。（3）用当前的面纹编码与档案库存的比对。
人脸识别实现开关门的完整程序
模拟打开门禁过程（1）智能开发板通过按下2次A键（2）建立了2个人脸模型（3）AI摄像头自动开启识别模式（4）识别并判断当前采集的人脸是否为已记录的人脸信息（5）智能开发板模拟门禁系统，显示“开门”或“关门”信息。
项目实施——人脸识别在远程报警中的应用（1）智能开发板与AI摄像头进行硬件连接（2）AI摄像头采集并记录成员的人脸图像（3）AI摄像头实时监测家中环境，发现外人出现时向智能终端发出报警信息（4）对人脸识别远程报警应用进行优化。
（1）智能开发板与AI摄像头进行硬件连接
（2）AI摄像头采集并记录成员的人脸图像
（3）AI摄像头实时监测家中环境，发现外人出现时向智能终端发出报警信息
（4）对人脸识别远程报警应用进行优化。
知识拓展——人脸识别在体温检测中的应用
1、人脸识别技术包含： 、 、和 三个部分。2、人脸识别的优点： 、 、和 。3、人脸识别技术的应用领域有哪些？4、人脸识别的算法有哪些？5、描述人脸识别的过程。
1、人脸识别技术包含： 人脸检测 、 人脸跟踪 、和 人脸比对 三个部分。2、人脸识别的优点： 非接触性 、 非强制性 、和 并发性 。
3、人脸识别技术的应用领域有哪些？答：（1）人脸识别在安保中的应用（2）人脸识别在交通出行中的应用（3）人脸识别在自助服务中的应用（4）人脸识别在娱乐中的应用（5）人脸识别在智能家居中的应用。
4、人脸识别的算法有哪些？答：（1）基于人脸特征点的识别算法。（2）基于整幅人脸图像的识别算法。（3）基于模板的识别算法。（4）利用神经网络进行识别的算法。
5、描述人脸识别的过程。答：（1）首先建立人脸的面像档案。（2）获取当前的人体面像。（3）用当前的面纹编码与档案库存的比对。
本次课首先介绍了人脸识别技术的概念，然后讲解人脸识别技术的优缺点、应用领域和前景，接着教授了智能开发板与AI摄像头的连接设置与编程，人脸的识别过程与模拟打开门禁的程序设计，最后探讨了设计实现人脸识别在远程报警中的应用。
人脸识别的家居安防应用
一、生活中的人脸识别应用1、人脸识别技术的概念2、人脸识别技术包含三个部分3、人脸识别的优缺点4、人脸识别技术的应用领域5、人脸识别技术的应用前景
二、人脸的记忆过程1、人脸识别的方法2、人脸识别的功能模块3、智能开发板与AI摄像头的连接
三、人脸的识别过程与模拟打开门禁1、人脸识别的算法2、人脸识别的过程3、人脸识别实现开关门的完整程序4、人脸识别在体温检测中的应用
课后作业：1、人工智能技术的智能家居与物联网下的智能家居有什么不同？2、简述人脸识别应用的实现过程。3、模拟食堂人脸识别自动扣费应用。
1、人工智能技术的智能家居与物联网下的智能家居有什么不同？2、简述人脸识别应用的实现过程。3、模拟食堂人脸识别自动扣费应用。
1. 人工智能技术的智能家居与物联网下的智能家居有什么不同？答：人工智能技术的智能家居应用与物联网下的智能家居相比更加智能，与人的互动性更强，人们通过人本身的特征如人脸、虹膜、声音、指纹，就可触发智能家居设备，具备用户操作唯一性，安全等级更高。
2、简述人脸识别应用的实现过程。答：机器通过输入人脸进行记忆，训练人脸识别模型，之后进行人脸识别测试，最后输出人脸识别结果，从而根据结果进行控制与反馈。
3、模拟食堂人脸识别自动扣费应用。