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总结是对过去的尊重，对未来的承诺。要注意总结的长度，既要覆盖主要内容，又要保持简洁明了。总结是在一段时间内对学习和工作生活等表现加以总结和概括的一种书面材料，它可以促使我们思考，我想我们需要写一份总结了吧。如何培养良好的学习习惯是写一篇完美总结的关键。以下是小编为大家整理的最新热门总结范文，欢迎参考借鉴。
校园人脸识别汇报材料推荐篇一
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。
音频二维码音频二维码技术。
音频二维码技术采用仿生学技术，利用声音实现文件的快速传输。采用跨平台的技术，实现手机、电脑、智能机顶盒等智能设备间的图片、文字、链接的传输。音频二维码技术能在一定程度上取代图像二维码、近磁场传输和蓝牙等技术。
2012年底蛐蛐儿创始人朱连兴开发了一套音频二维码的引擎，名字叫蛐蛐儿sdk。在朱连兴推出了蛐蛐儿sdk之后，音频二维码的开发也变的比以前更加快速和简单。蛐蛐儿通过声音传输的不是文件，而是在发送端生成一个四位的二进制数。这四位二进制数是待发送文件的id。发送端向接收端发送的其实只是上述生成的id。发送端在向客户端发送id的同时向云端发送id和数据。在接收端接收到id后，通过该id向云端获取对应的数据。
音频二维码应用。
音频二维码的应用非常广泛。音频二维码通过声音传递信息。广播和电视也通过声音传递信息。如果结合音频二维码技术和广播电视技术，将使二者相得益彰。音频二维码可以使广播电视用户不再是单一的受众，也是参与者。通过音频二维码可以让用户的手机等终端设备接入电视屏幕或者广播。用户在欣赏电视节目或者收听广播节目的同时，也可以通过手持终端参与节目互动环节。这会在给用户带来更好体验的同时，拉动广播电视行业的收视率和收听率。
例如在非诚勿扰的节目播放结束时，孟非不需要说那么长的一串话让观众知道如何来报名参加非诚勿扰，只需要说“欢迎在听到嘀声后报名参加非诚勿扰”就可以了。观众的终端在听到嘀声后解析相应的内容，获取到报名所需要的电话号码和电子邮箱。观众可以任选一种进行报名。这样观众再也不需要拿笔和纸去记录这些信息了。
观众在观看好享购频道的时候，在一个节目结束的时候插入一个声音。观众的手机在听到这个声音后自动解析购买此商品的号码，用户按拨号键就可以直接购买自己想要的商品。使用了音频二维码技术，用户便从对着电视屏幕记录购买号码中解脱出来了。
不像电视技术同时通过声音和画面来传递信息，广播技术只能通过声音来传递信息。所以在广播行业中，尤其需要其它的手段让听众接收信息。在这个需求下，音频二维码技术变得尤为重要。
校园人脸识别汇报材料推荐篇二
人脸识别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。用摄像机采集人脸图像，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术处理，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识，达到识别不同人身份的目的。
市场现状。
人脸识别技术的研究始于20世纪60年代末期。20世纪90年代后期以来，一些商业性的人脸识别系统逐渐进入市场，但是，这些技术和系统离实用化都有一定距离，性能和准确率也有待提高。
国家“十一五”科技发展规划将人脸识别技术的研究与发展列入其中，明确指出：“要在生物特征识别技术领域缩小与世界先进水平的差距，开展生物特征识别应用技术研究，开发具有高安全性、低误报率的出入口控制新产品。”在这种环境下，国内一些科研院所和院校在人脸识别技术方面取得了很大进展。如中科院自动化所，清华大学，中科院计算所自主开发的人脸识别技术已经达到了国际先进的水平。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但目前这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。
可见光是光谱中人眼可以感知的部分，可见光谱没有精确的范围，一般人的眼睛可以感知可见光的波长在400到700纳米之间。作为可为人眼感知的光源，也是生活中最常见的光源。因此，传统的人脸识别技术主要基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的人脸识别方式。
为了克服受环境光照的影响，学术界做了大量的研究和技术开发。对可见光人脸识别系统进行了大量改进,以减轻环境光照的影响，目前也取得了一定的进步。
在自然界中，除人眼可见的光线外，还存在着红外、紫外等不可见的光线。为了克服可见光因环境因素而变化的影响，相关企业做了大量的研究和技术开发。基于红外与可见光融合的多光源人脸识别方法是人脸识别技术的一项革命性创新，目的在于消除可见光变化对人脸识别的影响。
人脸识别较之于其它生物识别技术，在社会公共安全领域的应用，具有更明显的优势。
首先是其自然性，该识别技术同人类（甚至其它生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如脸部识别，人类也是通过观察比较人脸区分并确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其它生物并不通过此类生物特征区别个体。
其次是其不被察觉性，不被察觉对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者近距离采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。这一特点特别适用于逃犯跟踪系统。
校园人脸识别汇报材料推荐篇三
随着高科技的蓬勃发展，人体特征分析技术已经作为身份快速识别及视频监控等领域的最新增值点与应用点，在身份识别、智能安防、智能监控、出入管理、证卡认证等方面发挥巨大作用。
面部检测识别技术，是利用计算机图像分析、模型理论、人工智能及模式识别技术的非接触性高端模式识别技术，其可完成从复杂的图像场景中检测、检出特征人像信息，并进行匹配识别的智能分析过程。
面部识别的流程如下图所示：
络化、信息化、数字化方向快速发展。数字化xxx通道管理系统的建设可由视频监控、人像识别、出入口管理、周界报警、巡更管理、监舍对讲和进出通道管理、服狱人员定位等几部分组成。
而xxx通道出入人员身份快速识别及看守所安全方面的管理要求，具备非接触特点的人像生物特征识别技术，可以依靠常规的视频图像获取设备快速进行人员身份识别及陌生人预警等功能，满足xxx、看守所等特殊场所的管理要求及安全管理要求。场所现状及人脸识别需求：
xxx/看守所通道示意图。
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校园人脸识别汇报材料推荐篇四
人脸识别技术上划分为1：1比对和1：n比对，对于银行可采用智能卡与人脸识别1：1比对方式相结合，其优势是双重的验证机制。首先需要智能ic卡或者id卡验证，验证通过之后，进行人脸识别验证，人脸识别验证通过之后，才能开门。与单纯的采用智能卡的门禁系统相比，安全性更高，适合银行这样的高安全性场所使用。根据目前银行营业厅等重要场所的实际情况，可以设计安全通道门，由两道带人脸识别装备的防盗门、一台两门联动控制器等组成。
其工作原理是：首先在管理系统中注册人员，注册时每人分配一张ic卡或者id卡，将人员的注册信息和人员图像注册到联动控制器中。以从公共区进入安全区为例，正常使用时，当人脸在门1的人脸识别上验证时，首先联动控制器查询门2是否闭合，如果门2处于开启状态，则拒绝在门1处进行验证，只有当门2闭合，才允许启动验证。
验证时，先刷卡，同时人脸识别摄像头会捕获一张图像，将卡号信息和图像传输至联动控制器中，控制器根据卡号信息找到注册时的图像，与捕获的图像进行比对识别，比对通过则控制器控制电锁开启，关上门1，在门2处重复上述的验证步骤。
综上所述，使用本方案有以下几个方面的优点。第一，使安全防范级别得到有效提升。
在原有智能卡门禁系统上融入人脸识别技术，可有效防止盗取他人智能卡或者监守自盗现象的发生，是原有出入控制系统安全防范级别的有效提升。第二，能与cctv系统无缝结合。随着人们安防要求的逐渐提高，cctv系统早已成为银行安防系统中的重要环节。本系统无须另添加任何其它设备即可与银行原有的cctv系统无缝结合。本方案所述的人脸识别门禁系统还设计有一些通讯接口，可以和视频监控系统进行通讯。比如，在发生胁迫报警时，可以通知视频监控系统，使其调整监控画面，更方便观看现场的情况等。第三，灵活的事件处理和报警联动。
近些年来，人脸识别技术虽然取得了很大的发展，但是用户担心识别精度还是会受到光照、姿态、表情、伪装等因素的影响，正缘于此，他们在选用人脸识别产品上会有一些担心与顾虑，可喜的是，人脸识别技术的算法已越来越具鲁棒性（鲁棒性，在此指人脸识别算法的健壮性，减弱外界的光照，姿态，表情等因素对人脸识别的影响），再采用红外成像等手段，可以提升识别精度，使得人脸识别产品真正应用起来。
校园人脸识别汇报材料推荐篇五
为了进一步严肃考勤纪律，杜绝员工互相代打卡现象，公司在经过反复调试与试用后，于2013年5月2日起，正式启用人脸识别考勤机考勤，推行新的考勤方式后，代打卡的现象得到了全面控制。
从之前常常发生的代打卡现象到如今代打卡现象的取缔，反映出制度化管理对企业的重要性，我们常常说“在制度面前人人平等”，就是要保证企业在制度执行上的公正性与严格性。
但是，如果制度本身制定的过于严格、苛刻，不尽人情，在执行中往往就会暴露出很多问题，并可能会严重影响员工的士气和工作积极性。因而，在制度的制定过程中，充分考虑到员工的心理承受力，使制度本身保持适度的弹性也是十分必要的。
我公司现行的考勤制度中，关于“迟到一分钟不算迟到的规定”能体现出制度中的“人文化关怀“，这样既可保证公司考勤制度的刚性，又使其具有了一定的弹性。在避免员工互相代打卡的同时，使员工的工作效率得到提升。
人事部：张红花。
2013年5月24日。
校园人脸识别汇报材料推荐篇六
2015年10月。
目录。
人脸检测识别技术是基于人脸特征来进行身份识别的技术。与其他识别方式相比，由于人脸始终暴露在外面，采集人脸特征有直接、友好、方便的特点。现在，国际银行组织、国际民航组织的生物特征识别护照的标准中明文规定必选的特征是人脸，可选的特征是指纹、虹膜或者在其它特征中任何一种。目前我国公民的第二代身份证有嵌入可机读的人脸图像信息，这也为下一步人脸识别广泛应用打下有利的基础。
上世纪九十年代以来，人脸检测识别技术研究达到了高潮时期，一批具有代表性的论文和算法产生，自动人脸识别技术也得到了长足的发展，相关机构组织了如人脸手势识别等专门的国际学术会议。
另外，现在很多的研究型理工大学和兀公司都在着手人脸检测识别研究。
领域内最著名的国际研究机构包括：美国麻省理工学院媒体实验室及人工智能实验室、南加州大学、马里兰大学、卡内基一梅隆大学机器人研究及交互系统实验室等。
在我国，清华大学计算机系、电子系瞻嘲、中科院自动化所阳吲、南京理工大学、南京航空航天大学、哈尔滨工业大学等进行了许多很有意义的尝试，积累了经验。
国内的研究工作主要是集中在三大类方法的研究：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和基于连接机制的人脸识别方法。
人脸识别由于具有直接、友好、方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于被用户所接受，从而得到了广泛的应用。
主要在以下几个方面：(1)档案管理系统(2)安全验证系统(3)信用卡验证(4)公安系统的罪犯身份识别(5)银行和海关的监控(6)人机交互等。
本分析对人脸识别相关专利进行了中国专利检索，检索采用国家知识xxx专利数据库，以该专利数据为基础对其相关技术进行了分析，以期能从战略层面为汉柏的技术研发、专利布局和专利风险预防提供借鉴参考。
第二章人脸识别专利态势及技术研发分析。
第二章人脸识别专利态势及技术研发分析。
截至报告检索完成日期，共检索得到人脸识别公司专利3516件。我们以此3516件专利作为基础进行人脸识别技术专利态势技术及研发分析，包括专利申请趋势分析、技术生命周期、技术构成、发明人分析、竞争对手分析等，由此获取人脸识别技术发展情况，为汉柏的科研和决策提供参考。
（1）人脸识别专利申请趋势分析。
图表1人脸识别专利申请趋势。
图表1显示了人脸识别专利申请趋势。如上图所示，自1995年起首次出现人脸识别相关专利申请，1995-2004年期间专利申请量发展平稳，增长率不大，自2005年起该领域专利申请量呈快速增长，2010年后呈爆发式增长。
应注意的是，受到报告截止的统计时间的影响，2015年的数据必然不是最终数据，仅起到一定参考作用，以下情况相同，不做另述。
第二章人脸识别专利态势及技术研发分析。
（2）技术生命周期。
分析人脸识别相关技术的申请人数量及专利申请数量随时间分布，可分析该技术生命周期发展情况。
图表2人脸识别专利申请趋势。
1995-2005年为该技术发展起步阶段，申请人及申请量都较少，2005-2014年为该技术发展的成长阶段，申请人数量及申请量均迅猛增长，2015年之后，将陆续有专利超过保护期限而失效，行业壁垒逐渐减少，可能竞争会更加激烈。
第二章人脸识别专利态势及技术研发分析。
分析人脸识别相关技术的技术构成，可以看出该的技术发展的热点。
图表3人脸识别重点技术随时间分布图。
第二章人脸识别专利态势及技术研发分析。
（4）人脸识别竞争对手分析。
通过对该技术申请人统计分析，可以找到掌握该技术最重要的竞争对手。
图表4显示出掌握该技术专利数量最大的几个申请人，主要以应用类产品研发的公司及研究型大学为主。
第二章人脸识别专利态势及技术研发分析。
（1）人脸定位技术路线。
第二章人脸识别专利态势及技术研发分析。
（2）图像获取技术路线。
第二章人脸识别专利态势及技术研发分析。
（3）人脸跟踪技术路线。
读书的好处。
——颜真卿。
——陈寿。
——陆游。
——高尔基。
——孔子。
校园人脸识别汇报材料推荐篇七
面像识别是近年来随着计算机技术、图象处理技术、模式识别技术等技术的快速进步而出现的一种崭新的生物特征识别技术。生物识别技术是依靠人体的身体特征来进行身份验证的一种高科技识别技术，如同人的指纹、掌纹、眼虹膜、dna以及相貌等人体特征具有人体所固有的不可复制的唯一性、稳定性、无法复制一样，不易失窃或被遗忘。由于每个人的这些特征都不相同，因此利用人体的这些独特的生理特征可以准确地识别每个人的身份。
面像识别技术包含面像检测、面像跟踪与面像比对等课题。面像检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像并分离出面像，面像跟踪指对被检测到的面像进行动态目标跟踪，面像比对则是对被检测到的面像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。
上述方法在实际系统中也可综合采用。
面像跟踪一般采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法，另外，肤色模型跟。
踪也不失为一种简单有效的手段。
面像比对从本质上讲是采样面像与库存面像的依次比对并找出最佳匹配对象。因此，
面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要有特征向量与面纹模板两种描述方。
法，特征向量法先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离、角度等等。
属性，然后计算出它们的几何特征量，这些特征量形成一描述该面像的特征向量；面纹模板。
法则在库中存储若干标准面像模板或面像器官模板，在比对时，采样面像所有象素与库中所。
校园人脸识别汇报材料推荐篇八
智能人脸识别技术的功能，主要体现在以下几个方面：
3.站台安全线功能，对于一些候车乘客候车不守规，跨越安全线候车，现场警告。4.路段检测，对于非法人员盗窃铁轨或破坏轨道设施先行检测。5.站内出现突然加速和倒地现象检测。6.与铁路其它系统配合使用，实现无缝整合。
华天成人脸识别技术功能特点：1.监视和录像功能。
监控中心、铁路站运行维护人员通过业务台或监控主机对站内监控范围的目标区域中设备或现场进行监视，同时在业务台或监控主机上完成对前端设备的控制（左右、上下、远近景、调焦等），画面切换的控制和录像控制。
监控中心可通过系统的浏览功能查看监控中心或下属的管理的录像或图片。
2．报警功能。
报警类别：消防报警、防盗报警、动态检测、智能分析报警系统实现告警录像，同时传送报警信息和相关图像至监控中心，并自动在地理区域图上或相关表格进行提示，显示报警的内容和具体位置。
3．控制功能。
校园人脸识别汇报材料推荐篇九
北京日报讯（实习记者王维维）昨天是我国《公证法》颁布实施六周年。记者从周末召开的首都公证事业发展论坛上获悉，为应对日益增加的骗取公证书谋取利益案件，避免欺诈公证的风险，有公证处准备探索引入人脸识别系统帮助识别身份。
据北京市方圆公证处副主任吴凤友介绍，随着《公证法》的颁布实施，公众办理公证的意识逐年提高，目前全市公证机构年办理60余万件公证事项。其中，民事公证增长最快。目前，首都公证事业已走过了六十年，公证机构也由原来的行政机关变成了一个独立执业的、具有民事主体地位的法人单位，在执业过程当中所产生的责任也要独立承担。尤其是在房产等迅速升值的同时，巨大的财产利益考验着社会诚信系统，欺诈公证、骗取公证书谋取利益的情况层出不穷，成了公证机构最大的困扰。
记者了解到，在婚姻法司法解释。
如在办理银行的抵押贷款时，房产可能属于夫妻一方，也可能是共同财产，这时，公证机构在审查婚姻状况时要求配偶进行表态，就会遭遇通过造假结婚证，雇人客串配偶等欺诈公证。
甚至有些不法分子公然就在公证处的门前，当场培训如何作假对付公证人员的技巧。
据介绍，市司法局和市公安局已经联合发文，对于在办理公证过程中提供假证件或者是身份造假骗取公证书的行为，要予以严厉的制裁和打击。
目前为防假，公证机构都安装了二代身份证识别系统，实时录像刻录系统，对于办理财产公证，当事人必须现场拍照。
但是，公安系统的个人相关信息，比如身份证件的核对，公证部门都必须付费才能查询。
这在某种程度上，延长了公证办理的时间，也使得公证的程序将安全防范欺诈当成第一要求，快速服务则退居其次。
吴凤友副主任说，目前全市公证机构都设置了现场录音、拍照系统，并借鉴法院的庭审刻录系统，全程对公证过程进行同步录制。虽然不能杜绝不法人员欺诈公证的欲望，但至少可以用声画影像证明公证过程和认定事实，一定程度上规避被欺诈的风险。他透露，作为本市成立最早、规模最大的公证机构，方圆公证处正准备探索引入人脸识别系统，改变以往只靠肉眼对照身份证进行识别的不足。
据悉，市司法局和市公证协会举办的首都公证事业六十年成果巡回展也正式拉开帷幕，真实记录、反映首都公证工作60年来发展情况的展览将在全市25家公证处巡展。此外，从昨日起，全市25家公证机构也根据市司法局的统一部署，深入各企业、社区、村庄，以组织专题讲座、发放宣传材料、现场解答群众咨询等形式，开展公证法律咨询和宣传活动，讲解、宣传公证法律知识，解答群众关心的婚姻、继承、房产转让等法律问题。
校园人脸识别汇报材料推荐篇十
（西安交通大学，西安，710086）。
摘要：人脸识别已成为多个学科领域的研究热点之一，本文对人脸识别的发展历史、研究现状进行了综述，系统地对目前主流人脸识别方法进行了分类针对人脸识别面临的挑战，着重对近几年来在光照和姿态变化处理方面的研究进展进行了详细沦述，并对未来人脸识别的发展方向进行了展望。
关键词：人脸识别，人脸检测，模式识别。
人脸识别研究在二十世纪六七十年代引起了诸多学科领域研究者的浓厚兴趣。进人九十年代后，随着各行业对人脸识别系统的迫切需求，人脸识别研究再次成为热门课题。当前世界各国有许多研究机构在从事这方面的研究，这些研究受到军方、警方以及大公司的高度重视和资助[6]。美xxx方还专门组织了人脸识别竞赛以促进人脸识别研究的发展。经过三十多年的研究，人脸识别已经成为图像分析与图像理解领域最成功的应用之一研究人员提出了很多识别方法，建成了一些实验系统，也有一些成功的人脸识别商业软件投人市场。
人脸识别作为模式识别的一种，一般可以分为三个组成部分:从场景中检测并分割人脸;抽取人脸特征;匹配和识别人脸[7]。由于人脸检测已经发展成为一个独立的课题，具有特定的思想和方法，所以本文假定人脸已经被正确检测并从场景中分割出来。
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