FACE++

FACE++

FACE++提供开发平台分为基础版及企业版，提供API接口。

离线SDK只有人脸关键点检测

基础版API都是不收费的，如果需要性能更稳定的企业版API

主要功能：

人脸检测

人脸分析

人脸识别

API功能

接口分类接口名称功能说明

Detect /detection/detect检测一张照片中的人脸信息（脸部位置、年龄、种族、性别等等）

/detection/landmark 检测给定人脸相应的面部轮廓，五官等关键点的位置

train /train/verify 调用/recognition/verify之前需要运行的训练

/train/search 调用/recognition/search之前需要运行的训练

/train/identify 调用/recognition/identify之前需要运行的训练

recognition /recognition/compare 对比两张人脸的相似程度

/recognition/verify 给定人脸和人，判断这张人脸是否是给定的人

/recognition/search 给定人脸和人脸集合，在集合中找最相似的人脸

/recognition/identify 给定人脸和人群，找到人群中最像这张脸的人

grouping /grouping/grouping 给定人脸集合，将集合中的人脸分成几类，每一类为同一个人

person /person/create 创建一个人

/person/delete 删除一个人

/person/add_face 向一个人添加一张人脸

/person/remove_face 从一个人中删除一张人脸

/person/set_info 为一个人设定备注等信息

/person/get_info 获得一个人的备注等信息

faceset /faceset/create 创建一个人脸集合

/faceset/delete 删除一个人脸集合

/faceset/add_face 向一个人脸集合添加人脸

/faceset/remove_face 从一个人脸集合中删除人脸

/faceset/set_info 为一个人集合设定备注等信息

/faceset/get_info 获得一个人集合的备注等信息

group /group/create 创建一个人群

/group/delete 删除一个人群

/group/add_person 向人群中添加一个人

/group/remove_person 从人群中删除一个人

/group/get_info 获得人群的备注等信息

info /info/get_image 获取一张图片的信息，包括其中的人脸信息/info/get_face 获取一组人脸的信息

/info/get_person_list 获取该应用中所有的人

/info/get_faceset_list 获取该应用中所有的人脸集合

/info/get_group_list 获取该应用中所有的人群

/info/get_session 获取session的状态与结果

/info/get_app 获取应用的相关信息

开题报告：人脸识别

北方工业大学 本科毕业设计（论文）开题报告书 题目：基于直方图差值比较方法的人脸识别系统指导教师： 专业班级： 学号： 姓名： 日期：2013年3月20日

一、选题的目的、意义 近些年来，有关人脸的处理已受到广大研究人员越来越多的重视，如人脸识别、人脸定位、面部表情识别、人脸跟踪等。人脸处理系统在安全系统的身份认证、智能人机接口、图像监控、视频检索等领域有着广泛的应用前景。 此外在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。 同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是，人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照，图像尺寸，旋转，姿势变化等。使得同一个人，在不同的环境下拍摄所得到的人脸图像不同，有时更会有很大的差别，给识别带来很大难度。因此在各种干扰条件下实现人脸图像的识别，也就更具有挑战性。 人脸图像识别除了具有重大的理论价值以及极富挑战性外，还其有许多潜在的应用前景，利用人脸图像来进行身份验证，可以不与目标相接触就取得样本图像，而其它的身份验证手段，如指纹、眼睛虹膜等必须通过与目标接触或相当接近来取得样木，在某些场合，这些识别手段就会有不便之处。

幼儿教育：英语教案-myface

英语教案－myface 幼教英语教案 My face (Middle class ) purpose: 1、学习英文单词face ,hair的发音 2、提高幼儿参加英语活动的兴趣 3、复习单词：eye ear mouth nose preparation: 小小盒子、卡片、stickers 、人体的五官图片、磁带。 process: 1、Greeting: T：good morning boys and girls S: good morning Miss ling T: How are you? S:I am fine, thank you T: Boys and girls we have learned nose ,mouth ,eyes and ears .now let us do the warm up OK? S: Ok !

Two big eyes ,× × × One little nose , × × × Two big ears ,listen , listen , listen One little mouth , × × × T: , everyone very ,very good . 2、Learn the new words . T: 教师指着自己的头发问幼儿：“what is this?”待幼儿回答后，教师可以告诉幼儿头发有个很好听的英文名字hair ，（着重训练幼儿的读音）教师用同样的方法教给幼儿face的英文。 Game (1)：Ok now let us play a game: There is a box in my hand ,everyone look and listen carefully .(教师介绍游戏规则，在这个环节中教师可以根据需要用stickers表扬表现好的幼儿) Game(2)： T: Touch your face (用食指指脸) Touch your hair （用食指指头发） Touch your ears （用食指指耳朵） Touch your eyes（用食指指眼睛） Touch your mouth （用食指指嘴巴） Touch your nose (用食指指鼻子)

基于EigenFace人脸识别结题报告

基于EigenFace人脸识别结题报告 （一）特征脸方法介绍： 特征提取是人脸识别系统中最为重要的一个组成部分。主成分分析方法（PCA）是应用最广泛的一种特征提取方法之一，它是一种统计学方法，在信号处理、模式识别、数字图像处理等领域已经得到了广泛的应用。特征脸方法是从主成分分析导出的一种人脸识别和描述技术。它将包含人脸的图像区域看作一随机向量，采用 K-L变换得到正交K-L基，对应其中较大特征值的基具有与人脸相似的形状，因此又被称为特征脸。利用这些基的线性组合可以描述、表达和逼近人脸图像，所以可进行人脸识别与合成。识别过程就是将人脸图像映射到由特征脸组成的子空间上，并比较其在特征脸空间中的位置。 1.1 人脸空间的建立 假设一幅人脸图像包含N个像素点，它可以用一个N维向量Γ表示。这样，训 练样本库就可以用Γi（i=1，...，M）表示。协方差矩阵C的正交特征向量就是组 成人脸空间的基向量，即特征脸。 将特征值由大到小排列：λ1≥λ2≥...≥λr ,其对应的特征向量为μk。这 样每一幅人脸图像都可以投影到由u1, u2, ..., ur组成的子空间中。因此，每一 幅人脸图像对应于子空间中的一点。同样，子空间的任意一点也对应于一幅图像。1.2 特征向量提取 虽然协方差矩阵Ω最多有对应于非零特征值的k（k远小于M）个特征向量，但是通常情况下，k仍然很大，而事实上，根据应用的要求，并非所有的特征向量 都有需要保留，而特征空间投影的计算速度是直接与创建子空间所用的特征向量的 数目相关，若考虑到计算时间的因素，可以适当的减去一些信息量少的特征向量， 而且去掉这些特征向量之后不一定不利于分类结果，有的情况下反而能够提高识别 性能。 1.3 预测识别 有了这样一个由“特征脸”组成的降维子空间，任何一幅人脸图像都可以向其投 影得到一组坐标系数，这组系数表明了该图像在子空间中的位置，从而可以作为人 脸识别的依据。换句话说，任何一幅人脸图像都可以表示为这组“特征脸”的线性组合，其加权系数即是K-L变换的展开系数，也可以称为该图像的代数特征。因此，

(完整)人脸识别技术大总结,推荐文档

人脸识别技术大总结 百度《人脸识别技术大总结》，觉得应该跟大家分享，这里给大家转摘到百度。 篇一：人脸识别技术的主要研究方法、绪论人脸识别是通过分析脸部器官的唯一形状和位置来进行身份鉴别。 人脸识别是一种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛。 与其它身份识别方法相比，人脸识别具有直接、友好和方便等特点，因而，人脸识别问题的研究不仅有重要的应用价值，而且在模式识别中具有重要的理论意义，目前人脸识别已成为当前模式识别和人工智能领域的研究热点。 本章将简单介绍几种人脸识别技术的研究方法。 关键词：人脸识别、人脸识别技术的主要研究方法目前在国内和国外研究人脸识别的方法有很多，常用的方法有：基于几何特征的人脸识别方法、基于代数特征的人脸识别方法、基于连接机制的人脸识别方法以及基于三维数据的人脸识别方法。 人脸识别流程图如图．所示：图．人脸识别流程图、基于几何特征的人脸识别方法基于特征的方法是一种自下而上的人脸检测方法，由于人眼可以将人脸在不此研究人员认为有一个潜在的假设：人脸或人脸的部件可能具有在各种条件下都不会改变的特征或属性，如形状、肤色、纹理、边缘信息等。 基于特征的方法的目标就是寻找上述这些不变特征，并利用这些

特征来定位入脸。 这类方法在特定的环境下非常有效且检测速度较高，对人脸姿态、表情、旋转都不敏感。 但是由于人脸部件的提取通常都借助于边缘算子，因此，这类方法对图像质量要求较高，对光照和背景等有较高的要求，因为光照、噪音、阴影都极有可能破坏人脸部件的边缘，从而影响算法的有效性。 模板匹配算法首先需要人作标准模板(固定模板)或将模板先行参数化(可变模板)，思想汇报专题然后在检测人脸时，计算输入图像与模板之间的相关值，这个相关值通常都是独立计算脸部轮廓、眼睛、鼻子和嘴各自的匹配程度后得出的综合描述，最后再根据相关值和预先设定的阈值来确定图像中是否存在人脸。 基于可变模板的人脸检测算法比固定模板算法检测效果要好很多，但是它仍不能有效地处理人脸尺度、姿态和形状等方面的变化。 基于外观形状的方法并不对输入图像进行复杂的预处理，也不需要人工的对人脸特征进行分析或是抽取模板，而是通过使用特定的方法(如主成分分析方法()、支持向量机()、神经网络方法()等)对大量的人脸和非人脸样本组成的训练集(一般为了保证训练得到的检测器精度，非人脸样本集的容量要为人脸样本集的两倍以上)进行学习，再将学习而成的模板或者说分类器用于人脸检测。 因此，这也是种自下而上的方法。 这种方法的优点是利用强大的机器学习算法快速稳定地实现了很

【人教版(新起点)】英语一年级上Unit,2《Face》(第3课时)优质课教学设计

【人教版（新起点）】英语一年级上Unit,2《Face》（第3课时）优质课教学设计 Unit2 第3课时教学设计【内容】人民教育出版社（一起点）一年级上册Unit2 Face 【课时】第3课时一、教学目标 1. 能够初步运用本单元交际用语This is my ... 指认五个身体部位，以及上一单元所学文具。初步培养学生综合运用语言的能力。 2. 能够跟录音大胆模仿学唱歌曲。 二、教学建议 A. Let’s play. 板块设计意图?通过主线人物Bill与Lily边做动作边介绍自己的身体部位和相互介绍自己的活动，复习本单元和Starter的功能句和词汇。?通过同学间相互介绍文具的情景，把本单元的功能句和第一单元的词汇结合起来，复习巩固已学知识，培养学生灵活运用所学语言的能力。 1. 热身活动 (1) 师生问答?教师与任意一名学生做活动。如打招呼Hello! Hi!问候Good morning! Good afternoon! (2) 唱一唱，演一演?教师带领学生唱本单元第一课的歌谣，鼓励学生加上动作。 2. 复习活动?教师发指令Show me your ... Touch your ...

学生做动作并说I have a ... This is my ... 复习第一、二单元词汇和功能句，为后面的语言输出做准备。 3. 做第一组游戏?告诉学生他们将玩一个游戏。 ?教师带领学生做第一组游戏。先请学生认真看图，猜一猜图中人物在说什么。 Tip:第一组游戏是，主线人物Bill和Lily先隔一段距离面对面站着，然后两人交替着边做动作边说This is my ... 且每说完一句就前进一步,直至两人走到一起，握手并互相介绍自己的名字Hi! I’m ... ?教师与一名学生示范，让其他学生认真观察。 ?请两名学生表演示范。若有问题，再反复表演示范，直至每名学生都懂得如何进行活动。 4. 小组活动?先让学生两人一组活动，玩一玩第一组游戏。再请学生分组上前表演此游戏。 5. 做第二组游戏?教师出示文具，用This is my ... 句型介绍自己的文具。 ?教师与一名学生示范做第二组游戏，用This is my ... 句型介绍自己的文具。 Tips: ?第二组游戏是，主线人物Andy和Joy边出示自己的文具边用This is my ... 介绍自己的文具。 ?对于第二组游戏，教师可根据时间和学生情况安排。可用第一组游戏的方式。

人脸识别程序源代码

1．利用OpenCV进行人脸检测 人脸检测程序主要完成3部分功能，即加载分类器、加载待检测图象以及检测并标示。本程序使用OpenCV中提供的“haarcascade_frontalface_alt.xml”文件存储的目标检测分类，用cvLoad函数载入后，进行强制类型转换。OpenCV中提供的用于检测图像中目标的函数是cvHaarDetectObjects，该函数使用指针对某目标物体（如人脸）训练的级联分类器在图象中找到包含目标物体的矩形区域，并将这些区域作为一序列的矩形框返回。分类器在使用后需要被显式释放，所用的函数为cvReleaseHaarClassifierCascade。这些函数原型请参看有关OpenCV手册。 2．程序实现 1）新建一个Visual C++ MFC项目，取名为“FaceDetection”，选择应用程序类型为“单文档”。将菜单中多余的项去掉，并添加一项“人脸检测”，其ID为“ID_FaceDetected”，并生成该菜单项的消息映射函数。 2）在“FaceDetectionView.h”头文件中添加以下灰底色部分程序代码：

3）在“FaceDetectionView.cpp”文件中添加以下灰底色部分程序代码：

需要注意的是，本程序运行时应将分类器文件置于程序目录下，如果运行的是生成的E XE文件，则应将分类器文件与该EXE文件放在同一个目录下。 三、程序运行结果 运行该程序，选择人脸检测菜单项，弹出文件打开对话框，选择要检测的图像文件，程序就会将检测到的人脸用圆圈标示出来，如图3所示。本程序能顺利检测出大部分人脸，但由于光照、遮挡和倾斜等原因，部分人脸不能正确检测，另外，也有一些非人脸部分由于具有人脸的某些特征，也被当成了人脸，这些都是本程序需要改进的部分。

智能园区设计方案

鑫创-智慧园区建设设计方案 北京鑫创佳业科技股份有限公司 二〇一六年四月

目录 一、公司简介 (1) 二、建设背景 (3) 三、项目方案 (4) 1、鑫创智慧园区概述 (4) 2、系统内容及架构 (5) 3、建设原则 (7) 4、总体目标 (7) 5、项目建设主要内容 (9) 6、平台开发和设计优势 (11) 7、系统平台优势 (14) 四、项目质量保证体系 (19) 1、质保措施方针 (19) 2、质量组织机构 (20) 3、工程质保措施 (21) 4、工期保障措施 (23) 5、实施过程管理措施 (25) 五、售后服务及培训方案 (27) 1、售后服务技术支持和服务保障 (27) 2、培训方案 (31)

一、公司简介 ◆鑫创佳业 Siecan 公司名称：北京鑫创佳业科技股份有限公司 英文名称：Beijing Siecan Polytron Technologies Co., Ltd. 注册资金：2000万元 注册地址：北京市海淀区西三旗新龙大厦B座 ◆公司介绍 北京鑫创佳业科技股份有限公司（简称：鑫创佳业Siecan，股票代码：835674）是专注于物联网行业自动识别技术应用开发和技术推广的系统集成商，是一家以互联网+智慧城市综合运营服务为主营业务的高新技术企业。主要从事智慧城市综合解决方案的设计；智慧医疗、交通、物流、园区、教育云平台的建设与运营；产品质量安全追溯系统的研发、生产与销售。是移动互联网、物联网技术、云计算和大数据分析行业的践行者。 ◆荣誉资质： 荣获国家高新企业证书、北京市科委双软认证、中关村高科技企业认证 产品追溯全过程服务商，中国追溯第一股：股票代码835674； 工信部系统集成三级资质、国家药品电子监管网专业系统集成商 防伪行业协会会员、专注于物联网与自动识别技术应用的信息集成商

(完整版)CSF8600系列人脸识别终端管理系统说明书

人脸识别终端管理软件系统用户手册 CSF8600 北京碧芮科技有限公司

目录 目录 (2) 一、运行环境 (3) 硬件环境 (3) 软件环境 (3) 二、软件的安装和卸载 (4) 2.1、软件的安装 (4) 2.2、软件的卸载 (8) 三、软件的使用说明 (10) 3.1、使用前准备 (10) 3.2、熟悉界面 (12) 3.3、员工管理 (13) 3.3.1员工管理->员工部门 (14) 3.3.2员工管理->发送员工到机器 (19) 3.4、门禁管理 (21) 3.4.1门禁管理->员工信息管理 (23) 3.4.2门禁管理->时段管理 (24) 3.4.3门禁管理->节假日管理 (25) 3.4.4门禁管理->出入记录 (26) 3.4.5门禁管理->时间设置 (27) 3.5、出入记录管理 (28) 3.6、账户管理 (29)

一、运行环境 硬件环境 1.PC机内存不小于512M； 2.硬盘在10G以上空间； 软件环境 1.操作系统为Windows XP SP3及以上的版本； 2.操作系统识别中文； 3.具有SqlServer的安装条件和北京碧芮科技有限公司的人脸识别终端管理软件；

二、软件的安装和卸载 2.1、软件的安装 提示：安装环境如果在vista及其以上版本下图中所有安装程序必须点击右键选择“以管理员身份运行” 打开门禁管理系统安装包请按照截图顺序安装 注：以下内容未截图说明的地方均请按“下一步”进行安装 安装第2步（运行SQLEXPR32_CHS.EXE）时需要注意以下内容： 安装SQLEXPR32_CHS时请单击右键点击“以管理员身份运行”

数字图像处理在人脸识别中的应用

基于肤色的人脸检测 摘要 本文介绍了人脸图像识别中所应用MATLAB对图像进行预处理，应用该工具箱对图像进行经典图像处理,通过实例来应用matlab图像处理功能，对某一特定的人脸图像处理，进而应用到人脸识别系统。本文在总结分析人脸识别系统中几种常用的图像预处理方法基础上，利用MATLAB实现了一个集多种预处理方法于一体的通用的人脸图像预处理仿真系统，将该系统作为图像预处理模块可嵌入在人脸识别系统中，并利用灰度图像的直方图比对来实现人脸图像的识别判定。 关键词:脸部定位，特征提取，图像处理，MATLAB

Abasract This paper introduces the application of MATLAB in face image recognition of image preprocessing,the application of the toolkit for classical image processing, application MATLAB image processing function through instance,for a particular face image processing,and then applied to the face recognition system.In face recognition system based on the summary analysis of several commonly used image preprocessing method based on the MATLAB implements a collect a variety of pretreatment method for the integration of the universal facial image preprocessing simulation system,the system as the image preprocessing module can be embedded in a face recognition system,and use the gray histogram of the image matching to realize the face image recognition. Key words:face positioning,feature extraction,picture processing,MATLAB

unitface教案新人教一级英语上册

单元教学目标: .能听懂、会说 .并能够在实际情境中进行运用。要求模仿正确，语调自然。 .能听说、认读这些关于身体部位的词，并能够运用英语介绍自己身体部位。 .能听懂指示语，并按照指令做出相应的动作。 单元重难点： .能听懂、会说 . .并能够在实际情境中进行运用。要求模仿正确，语调自然。 .能听说、认读这些关于身体部位的词，并能够运用英语介绍自己身体部位。 课时安排：课时 教学目标： 关于头部的单词, , , , , 的学习。 教学重难点： , 两个单词的元音因素容易发音不到位，教师可鼓励学生张大口型，相互检查。一词的尾音发音较难，教师可适当提醒学生，注意口型。 教具准备： 、教师准备, , , , , 的单词卡片和图片。 、教师准备一张大耳朵图图的面部挂图。 、课件、小红花等相关物品。 教学过程： 热身、复习 () （）问好及自我介绍的方式。 ：! ’ . : ! ’ (学生名字)。 （可以多点几个学生起来相互打招呼并用固定手势鼓励。） （）巩固练习课堂习惯：.整顿纪律： . （）复习第一单元的内容，要求学生拿出配合老师。老师发号口令，学生举起相应的文具，并同时说： . 呈现新课 ()

（）出示大耳朵图图的图片（缺失眼耳口鼻，将缺失），放在胸前，并说：。 . ’. .今天起床太匆忙，我不小心把我的五官弄丢了，你们能帮我找找嘛？ （）教师指着自己说：. ’ … . 指着自己的头说： . 用同样的方法依次介绍：, , , , ，学生进一步学习单词。（注意：教师在介绍的同时指着自己身体各相应的部位。） （）用以上的方法介绍个单词,并带读,中途可以请优秀的学生当小老师,反复朗读练习。 （）教师再次借助动作和表情，比如，点点头、眨眨眼、摸摸鼻等，学习单词的听说。注意： , 两个单词的元音因素容易发音不到位，教师可鼓励学生张大口型，相互检查。一词的尾音发音较难，教师可适当提醒学生，注意口型。 （）利用动作和单词语言搭配,游戏你来做我来猜。 （）让学生听录音，跟读’ 部分的单词并要求学生指着自己头部和相应的部位，力求做到“眼到、口到、心到、手到”。 （）游戏：埋炸弹游戏来练习单词朗读. 趣味操练 () （）小组活动： 教师让学生按小组练习, , , , , 。方法是，小组的每一个组员分别说一个单词，其他同学指出相应的部位。 （）全体活动： （）教师摸头部的不同部位，要求学生说单词。 （）学生两人一组做练习，练习内容同（） （）游戏：比一比 将学生分为两大组，每组各派一个选手，教师说句子，选手快速跑到讲台找到所听句子的图片，并举起图片大声读出，这样即为胜利，为本组加一分。之后，在换另一名选手进行。（本活动中的句子，可以在本课时’ 部分的基础上增加一单元’ 部分的句子。） 板书设计： 在黑板上贴上用五官图片和大耳朵图图的画像. 课后反思：

基于eigenface的人脸识别算法研究

中 北 大 学
毕业设计任务书
学 专 院、系： 业： **************** ********************* ******** 学 号： ************
学 生 姓 名： 设 计 题 目：
基于 eigenface 的人脸识别算法研究
起 迄 日 期: 2012 年 2 月 13 日 ~ 2011 年 6 月 17 日 指 导 教 师: 系 主 任: 李永红 程耀瑜
发任务书日期: 2011 年 2 月 13 日

毕 业 设 计 任 务 书
1．毕业设计的任务和要求：
具备基本的数字图像处理技术，熟悉 eigen Face 的各项功能，人脸识别算法及其实 现方法，熟悉 MATLAB 或 C/C++等编程语言，通过编程实现所设计的算法并对实验结果进 行评估，最好对不同的实验环境进行性能比较，如行人脸的姿态,大小,远近等，最后把 所研究内容编写成论文。
2．毕业设计的具体工作内容：
要求完成： 1．熟悉数字图像处理技术及其实现方法 2．熟悉 eigenFace 的各项功能和实现方法(通过文献搜索) 3．研究人脸识别算法 4．编程实现算法 5．对实验结果进行评价
图像处理和图形处理一直是计算机技术发展的重要领域，目前对它的应 用已经渗透到了生产和生活 的许多方面，并产生了巨大的实际效益。在国外 将一幅图像通过雕刻机雕刻出来很普遍了，但是国 内这方面的软件还不是很 成熟， 本文将在这个方面结合实际作详细的介绍。 由于不可能用雕刻机象 打印机那样直接将图像雕刻出来 （这样效率太低 而且效果不好） 所以它应该象绘图仪那样通过刀具 ， 的行走轨迹来留下我们 所需要的图像信息，这种轨迹毫无疑问都应该是矢量，所以我们的目标就是 要将图像进行各种加工，并提取出其中关于物体的轮廓信息再尽量作一定程 度上的折线化，使之成 为刀具的行走轨迹。 在图像中保存有关于物体的各种信息， 除了包括图像中物体的边缘信息 外还有 图像中物体的各种噪声，这两者都表现为图像中的高频部分，但前者 是我们需要的，后者是需要被 滤除的，所以为了准确提取出图像中物体的轮 廓，还必须要进行诸如滤除噪声，增强边缘效应的图

智慧园区建设方案V1.1

“智慧园区”项目建设建议书 日照市智慧城市发展中心

2016年6月

目录 一、项目背景 (4) 二、项目目标 (5) 三、需求分析 (8) 四、系统架构与功能设计 (9) 五、方案优势 (13) 六、投资与运营模式 (14) 七、建设与实施规划 (15) 八、关于我们 (15)

一、项目背景 中国目前有各类产业园区15000余个，其中省级以上的产业园区近1700多个，国家级产业园区400多个，产业园区对整个中国经济的贡献达到30%以上。随着产业园区的建设和发展，凸显很多问题：（一）园区产业定位 1.园区产业发展定位不清，与当地技术、人才、产业等基础能力脱节； 2.园区内产业链多而短，关联度不高。 （二）园区综合管理 1.主管部门和园内企业的沟通效率地，缺乏有效的信息沟通平台； 2.园区提供的信息服务、企业应用的支撑手段少； 3.园区管理手段落后，如节能建设、全区监控等手段落后，园区内系统信息孤岛严重，没有有效关联。 （三）园区企业发展 1.支撑企业发展的产业配套服务薄弱； 2.针对企业的产业扶持政策竞争力不够； 3.园区内企业各自为政，没有形成企业群的集聚竞争力。

（四）园区持续化运营 1.园区间恶意竞争，投入产出严重失衡； 2.园区人才、技术、资金的吸引力； 3.园区业主经营收入的挑战； 4.传统的生产开发型园区向产、商、住一体化园区的转型困惑。 二、项目目标 （一）整体目标 通过项目的信息化建设，加强园区管理，促进资源整合，提升风控能力，提高文化内涵的形成和呈现，提供一站式平台服务。通过智慧园区项目建设，做好管理和服务，做到可全员追踪、可全程追溯、可切实操作、可个体纠正、可科学统计及可全面分析。从而提高园区业务的综合管理和运营能力，创建优质的产业生态环境，提升园区服务品质，进而推动园区经济的快速、健康发展。 （二）具体目标 1.建立安全、低碳、规范、高效、经济的智慧园区运行体系； 2.建立园区资源信息的交换、共享、挖掘系统，实现数据可视化管理； 3.运营：绿色节能、智能化、高效管理；

人脸识别机考勤管理制度

人脸识别机考勤管理制度 一、目的 为规范公司的考勤管理制度，保障正常的服务工作秩序，为加强员工职业道德建设，培养员工遵守劳动纪律的自觉性，特制定本管理制度。 二、适用范围 本制度适用于公司全体员工 三、管理规定 1、工作制度 1.1上班时间：周一至周五上午8:30——12:00 下午13:00——17:30 A．实行不定时工作制的员工，在保证完成甲方工作任务情况下，经公司同意,可自行安排工作和休息时间 B．一线员工工作时间的确定，由各项目部根据自身情况自定，报公司人力资源部备案。 1.2人脸识别制度 1.2.1公司实行上、下班人脸识别考勤制度。全体员工都必须自觉遵守工作时间，实行不定时工作制的员工不必人脸识别； 1.2.2识别次数：一日两次，即早上上班识别一次，下午下班识别一次； 1.2.3人脸识别时间：识别时间为上班到岗时间和下班离岗时间； 1.2.4因公外出不能打卡：因公外出不能打卡应填写《外勤登记表》,注明外出日期、事由、外勤起止时间。因公外出需事先申请，如因特殊情况不能事先申请，应在事毕到岗当日完成申请、审批手续，否则按旷工处理。因停电、卡钟（工卡）故障未打卡的员工，上班前、下班后要及时到部门考勤员处填写《未打卡补签申请表》，由直接主管签字证明当日的出勤状况，报部门经理、人力资源部批准后，月底由部门考勤员据此上报考勤。上述情况考勤由各部门或分公司和项目文员协助人力资源部进行管理。

1.2.5手工考勤制度：由于工作性质，员工无法正常打卡（如外围人员、出差），可由各部门提出人员名单，经主管副总批准后，报人力资源部审批备案。 1.2.6参与手工考勤的员工，需由其主管部门的部门考勤员或部门指定人员进行考勤管理，并与每月20前向人力资源部递交考勤报表。 1.2.7参与手工考勤的员工如有请假情况发生，应遵守相关请、休假制度，如实填报相关表单。 1.2.8 外派员工在外派工作期间的考勤,需在外派公司打卡记录;如遇中途出差,持出差证明,出差期间的考勤在出差地所在公司打卡记录; 1.2.9迟到、早退 （1）每日8:00—8:30为签到时间范围。签到时间为8:31—8:40的，视为迟到，依据《员工手册》扣除考核工资的10%；在8:40—9:00未签到的，扣除岗位工资和考核工资的各10%；超过9:00未签到的，视为旷工半天或依据情况按事假处理，根据公司规定扣除相应的考核工资。因公务的情况下：迟到者需递交《补签条》来证明情况，所有不递交证明者视为无故缺勤。 （2）每日17:30—18:00为签退时间。签退时间为17:20—17:29的，视为早退，依据《员工手册》扣除考核工资的10%；在17:00—17:20没有刷指纹提前离开公司的，扣除岗位工资和考核工资的各10%；在17:00前离开公司未签退的，视为旷工半天或依据情况按事假处理，根据公司规定扣除相应的考核工资。因公务的情况下：早退者需递交《早退条》来证明情况，所有不递交证明者视为无故缺勤。 2、加班管理 2.1定义：加班是指员工在节假日或公司规定的休息日仍照常工作的情况。 2.2员工加班应提前申请，事先填写《加班申请表》，因无法确定加班工时的，应在本次加班完成后3个工作日内补填《加班申请表》。《加班申请表》经部门经理同意，主管副总经理审核报总经理批准后有效。《加班申请表》必须事前当月内上报有效，如遇特殊情况，也必须在一周内上报至总经理批准。如未履行上述程序，视为乙方自愿加班。

基于图像处理的人脸识别系统

东北大学 硕士学位论文 基于图像处理的人脸识别系统 姓名：周丹 申请学位级别：硕士 专业：控制理论与控制工程指导教师：王建辉 20050701

东北大学硕士学位论文第一章引言 如何能正确识别大量的人并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。总之，要让计算机象人一样方便准确地识别大量的人脸尚需不同学科研究领域的科学家共同做出不懈的努力。 １．３模式识别的基本概念 模式识别研究的内容是利用计算机对客观物体进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观物体相符合。 在模式识别学科中，就“模式”与“模式类”而言，模式类是一类事物的代表，而“模式”则是某一事物的具体体现，如数字０，ｌ，２，３，４，５，６，７，８，９是模式类，而用户任意手写的一个数字或任意一个印刷数字则是“模式”，是数字的具体化。 在模式识别技术中，被观测的每个对象称为样品，用ｘ表示，样品的数量用Ｎ表示。 对于一个样品来说，必须确定一些与识别有关的因素作为研究的根据，侮‘ 个因素称为一个特征。模式就是样品所具有的特征描述。模式的特征集由处于同 一个特征空间的特征向量表示，特征向量的每个元素成为特征，该向量也因此称为特征向量。一般地用小写英文字母ｘ，个特征，则可把Ｘ看作一个ｎ维列向量，ｘ榧 Ｙ，ｚ来表示特征。如果一个样品Ⅳ有ｎ该向量ｘ称为特征向量，记作： ’，Ｘ月 模式识别问题就是根据ｘ的几个特征来判别模式工属于ｑ，国：，．．．，∞。类中的 哪一类。 １．４模式识别系统组成 一个典型的模式识别系统如图３．１所示，由数据获取、预处理、特征提取、分类决策及分类器设计五部分组成。一般分为上下两部分。上半部分完成未知类别模式的分类；下半部分属于设计分类器的训练过程，利用样品进行训练，确定分 ２ ＸＧ 一一

人脸识别主要算法原理

人脸识别主要算法原理 主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。 1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果； 2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。 3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。 1. 基于几何特征的方法 人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧 面轮廓图是一种很有新意的方法。 采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。

可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是: 设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。 这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时，采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求，计算量也较大。 2. 局部特征分析方法（Local Face Analysis） 主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑，Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果，它构成了FaceIt人脸识别软件的 基础。 3. 特征脸方法（Eigenface或PCA）

营门出入管理人脸识别系统技术方案

营门出入管理人脸识别 系统技术方案 LEKIBM standardization office【IBM5AB- LEKIBMK08- LEKIBM2C】

营区出入管理人脸识别系统

1.系统概述 根据管理需求对通行人员使用出入管理人脸识别系统进行验证识别。出入管理人脸识别系统实现对人脸的采集、识别和验证。出入管理人脸识别系统主要由人脸注册管理软件、人脸采集摄像机、人脸验证识别服务器组成，具有人脸注册、人脸特征库管理、支持人脸图像的输入、人脸验证识别、记录管理、人脸库参数设置等功能，并提供相应的的软件接口，支持与上层应用系统对接和集成。 2.人员验证识别方式 为了进一步提高出入管理业务的效率，增强内部、来访人员通行的便利性，提出了1:N人脸验证识别方式。 1:N人脸识别业务流程如下所示： 内部人员内部管理中心预先采集所有人员人脸图像信息，来访人员在传达室采集人脸图像信息，人脸图像经过特征提取存储到人脸识别系统人脸库中。 通行人员通过出入口时，设置在出入口的人脸采集摄像机现场采集内部人员人脸信息，与指定人脸库中的N个人脸进行比对，找出最相似的一张脸或多张人脸。根据待识别人脸与现有人脸库中的人脸匹配程度，返回用户信息和匹配度，匹配度超过指定阈值时，对该当通行人员予以放行。在人脸验证识别方式无法正常验证通过时，由执勤人员验证确认后予以放行。流程图见图1。

人脸特征库人脸特征库 人脸照片和身份证信息 出入口 出入管理系统 人脸识别设备 人脸采集摄像机 出入管理系统后台服务 ①信息采集出入管理人脸识别系统组成图如图2、3所示。

图2 出入管理人脸识别系统组成框图 测试机A 测试机B 人脸识别服务器S1 人脸采集摄像机C1 人证采集设备 (身份证T1、军官证T2)图 图2 出入管理人脸识别系统组成与连接关系图

数字图像处理课程设计人脸检测与识别

数字图像处理课程设计

人脸检测与识别课程设计一、简介人脸检测与识别是当前模式识别领域的一个前沿课题，人脸识别技术就是利用计算机技 术，根据数据库的人脸图像，分析提取出有效的识别信息，用来 “辨认”身份的技术。人脸识别是模式识别研究的一个热点, 它 在身份鉴别、信用卡识别, 护照的核对及监控系统等方面有着广 泛的应用。人脸图像由于受光照、表情以及姿态等因素的影响, 使得同一个人的脸像矩阵差异也比较大。因此, 进行人脸识别时, 所选取的特征必须对上述因素具备一定的稳定性和不变性. 主 元分析(PCA)方法是一种有效的特征提取方法,将人脸图像表示成 一个列向量, 经过PCA 变换后, 不仅可以有效地降低其维数, 同 时又能保留所需要的识别信息, 这些信息对光照、表情以及姿态 具有一定的不敏感性. 在获得有效的特征向量后, 关键问题是设 计具有良好分类能力和鲁棒性的分类器. 支持向量机(SVM ) 模 式识别方法,兼顾训练误差和泛化能力, 在解决小样本、非线性及 高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。 本此课程设计基于MATLAB，将检测与识别分开进行。其中检测 部分使用实验指导书上的肤色模型算法进行，不进行赘述。识别 部分采用PCA算法对检测出的人脸图像进行特征提取, 再利用最

邻近距离分类法对特征向量进行分类识别，将在后文具体表述。仿真结果验证了本算法是有效的。 二、人脸检测源码 1.img=imread('D:\std_test_images\face3.jpg'); figure; imshow(img); R=img(:,:,1); G=img(:,:,2); B=img(:,:,3); faceRgn1=(R>95)&(G>40)&(B>20)&max(img,[],3)-min(img,[],3)>15& abs(R-G)>15&R>B; figure; imshow(faceRgn1); r=double(R)./double(sum(img,3)); g=double(G)./double(sum(img,3)); Y=0.3*R+0.59*G+0.11*B; faceRgn2=(r>0.333)&(r<0.664)&(g>0.246)&(g<0.398)&(r>g)& g>=0.5-0.5*r; figure; imshow(faceRgn2); Q=faceRgn1.*faceRgn2;

人脸识别课程设计报告

用Matlab实现人脸识别 学院：信息工程学院 班级：计科软件普131 成员：

一、问题描述 在一个人脸库中，有15 个人，每人有11 幅图像。要求选定每一个人的若干幅图像组成样本库，由样本库得到特征库。再任取图像库的一张图片，识别它的身份。 对于一幅图像可以看作一个由像素值组成的矩阵，也可以扩展开，看成一个矢量。如一幅N*N象素的图像可以视为长度为N2的矢量，这样就认为这幅图像是位于N2维空间中的一个点，这种图像的矢量表示就是原始的图像空间，但是这个空间仅是可以表示或者检测图像的许多个空间中的一个。不管子空间的具体形式如何，这种方法用于图像识别的基本思想都是一样的，首先选择一个合适的子空间，图像将被投影到这个子空间上，然后利用对图像的这种投影间的某种度量来确定图像间的相似度，最常见的就是各种距离度量。因此，本次采用PCA算法确定一个子空间，最后使用最小距离法进行识别，并用matlab实现。 二、PCA 原理和人脸识别方法 1）K-L 变换 K-L 变换以原始数据的协方差矩阵的归一化正交特征矢量构成的正交矩阵作为变换矩阵，对原始数据进行正交变换，在变换域上实现数据压缩。它具有去相关性、能量集中等特性，属于均方误差测度下，失真最小的一种变换，是最能去除原始数据之间相关性的一种变换。PCA 则是选取协方差矩阵前k 个最大的特征值的特征向量构成K-L 变换矩阵。

2）主成分的数目的选取 保留多少个主成分取决于保留部分的累积方差在方差总和中所占百分比(即累计贡献率)，它标志着前几个主成分概括信息之多寡。实践中，粗略规定一个百分比便可决定保留几个主成分；如果多留一个主成分，累积方差增加无几，便不再多留。 3）人脸空间建立 假设一幅人脸图像包含N 个像素点，它可以用一个N 维向量Γ表示。这样，训练样本库就可以用Γi（i=1，...，M）表示。协方差矩阵C 的正交特征向量就是组成人脸空间的基向量，即特征脸。将特征值由大到小排列：λ1≥λ2≥...≥λr,其对应的特征向量为μk。这样每一幅人脸图像都可以投影到由u1,u2,...,ur张成的子空间中。因此，每一幅人脸图像对应于子空间中的一点。同样，子空间的任意一点也对应于一幅图像。 4）人脸识别 有了这样一个由"特征脸"张成的降维子空间，任何一幅人脸图像都可以向其投影得到一组坐标系数，这组系数表明了该图像在子空间中的位置，从而可以作为人脸识别的依据。计算数据库中每张图片在子空间中的坐标，得到一组坐标，作为下一步识别匹配的搜索空间。计算新输入图片在子空间中的坐标，采用最小距离法，遍历搜索空间，得到与其距离最小的坐标向量，该向量对应的人脸图像即为识别匹配的结果。 三、实验步骤

2021新人教版(新起点)英语一上Unit 2《Face》(第2课时)教学设计

Unit2 第2课时教学设计 【内容来源】人民教育出版社(新起点)一年级上册Unit2 Face 【课时】第2课时 一、教学目标 能够用交际用语This is my ... 介绍自己的身体部位。 二、教学建议 A. Look, listen and repeat. ?情境化地呈现本单元功能句:This is my nose. 1. 热身活动 (1) 唱一唱，演一演 ?教师带领学生说唱第一课歌谣，鼓励学生加上动作。 (2) 听一听，做一做，说一说 ?教师发指令Touch your ... 学生做动作，并说出相应的身体部位词汇。 2. 呈现新的学习内容 ?教师出示“开篇页”挂图，引导学生熟悉七个主线人物:Andy, Bill, Binbin, Joy, Lily, Lucky和Yaoyao，并向学生介绍新人物Robot，然后引导学生用学过的问候语，如Good morning.或Good afternoon.与这些主线人物和机器人打招呼。再通过指认机器人面部各部位复习上节课所学单词。 ?请一位能力较强的学生扮演Andy发指令，教师扮演机器人，边说This is my ... 边做动作，引出本单元要学习的功能句，如: Andy: Touch your nose. Robot: This is my nose. ?然后再多请几位学生扮演Andy发指令，教师用夸张的语言和动作表演机器人所说的话，来帮助学生理解功能句的意思。 3. 语言学习 ?请学生尝试跟着录音重复Andy和Robot说的话。 ?教师板书句子This is my nose.并带读、正音。 ?教师指自己身体部位说This is my ear/eye/face/mouth/nose. 请学生指自己的身体部位模仿复述。