人工智能导论（第2版）课件 项目4、5 图像识别、人脸识别

图像识别项目四IntroductiontoArtificialIntelligence人工智能导论CONTENTS01项目概述02思政聚焦0304项目相关知识05项目任务06项目小结与展望思维导图07项目重难点01项目概述图像识别，指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别图像中各种不同模式的目标和对象的技术。通俗地讲，图像识别是让计算机像人一样读懂图片的内容，识别出图像中有什么物体，并报告出这个物体在图像中的位置和方向。计算机视觉应用----图像识别购物软件中广泛应用的基于图片的商品搜索02思维导图项目介绍03项目重难点图像分类和目标检测的基本原理。理解图像特征的表示形式。能够独立完成手写数字识别和目标检测任务，理解其在实际场景中的应用。项目重难点项目重点目标检测算法逻辑。理解图像如何在计算机中被转化为可计算的特征表示。将具体的编程技能升华为“人工智能思维”，真正理解技术背后的逻辑而非仅仅调用工具。项目难点04思政聚焦在图像识别开发中，深度学习框架是核心技术“底座”。长期以来，全球市场由谷歌TensorFlow和MetaPyTorch主导，存在技术受制于人的风险。随着中国AI产业崛起，百度“飞桨”和华为“昇思”等国产全栈平台强势突围。飞桨提供丰富的视觉工具包，极大降低了AI开发门槛；昇思支持常规的视觉任务，还在遥感影像智能解译等前沿科学计算领域展现了强大的潜力。它们为开发者提供了安全、高效且自主可控的全新选择，筑牢了国产AI生态的坚实根基。从“依赖”到“自主”：人工智能底层技术的中国力量05项目相关知识4.1图像识别的任务划分

a)分类

b)分类+定位

c)多目标检测物体识别任务划分4.2分类的相关技术图像分类的流程包括训练阶段和测试阶段名词解释：训练集、测试集、独热编码、置信率4种类别的训练图片（1）图像的原始特征表示（2）预处理（3）分类算法：其中训练阶段通过分类算法进行模型的学习

测试阶段是通过训练好的模型进行标签预测

图像的处理过程4.2分类的相关技术猫咪灰度图4.2分类的相关技术

图像的原始特征表示形式（a）彩色猫咪图

（b）红色分量

（c）绿色分量

（d）蓝色分量彩色猫咪图及其红色、绿色、蓝色分量4.2分类的相关技术

图像的原始特征表示形式特征提取：选择那些在同类图像之间差异较小，在不同类别的图像之间差异较大的图像特征，也就是具有区分能力的特征。（1）利用图像描述符对图像的原始特征进行进一步描述，如：颜色直方图（2）借助传统机器学习算法将图片的原始特征表示形式整体映射到另一个维度更低但更具判别性的空间：如主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）

传统分类算法4.2分类的相关技术平移：把我们感兴趣的、图中的对象移到图像的中间位置，便于尽可能准确地、定量地分析图像的特征缩放：一个数组越大，计算机处理该数组时消耗的内存越大、花费的时间越长，因而可以根据需要对图像大小进行调整填充：为了使待处理图片符合分类模型对图像像素尺寸的要求，用特定的像素值对图片的长或宽的像素数量进行补充4.2分类的相关技术

图像的预处理分类器：分类器能够把数据库中的数据分配到给定类别中的某一个，从而可以应用于数据预测。传统的分类器包含K近邻(K-NearestNeighbor，KNN)、支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归等KNN分类器原理示意图4.2分类的相关技术

传统分类算法卷积神经网络结构示例4.2分类的相关技术

深度学习算法深度学习算法的特点优势：在训练集数量充足的情况下准确率高局限性：（1）大数据集花费昂贵且耗时，并不容易获得

（2）训练阶段对硬件要求高4.2分类的相关技术

深度学习算法滑动窗口检测示意图4.3目标检测相关技术预测框的交并比说明非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS）：当边框预测环节生成了大量建议边框后，接着要为每个矩形框做类别分类概率，最后需要判别哪些矩形框是没用的。所谓的非极大值抑制就是根据分类器类别分类概率做排序，从小到大排序，先拿最大概率候选框与其他框计算重叠度IOU，丢弃高于阈值的建议框。然后从没有被丢弃的建议框中再找最大概率建议框，重复上述操作，直到找到所有被保留下来的建议框。4.3目标检测相关技术YOLO算法示意图1.两步检测算法：R-CNN2.一步检测算法：YOLO4.3目标检测相关技术

滑窗法改进1.多视角和尺度：同一个物体的图像，它的角度和尺度是多变的，获取到的这个物体的图片也是多样的；2.遮挡：目标物体可能被挡住，图片中只有目标物体的一小部分；3.光照条件：在像素层面上，光照对图片的影响非常大；4.类内差异：同一类别的个体之间有许多不同的对象，每个个体都有自己的外形。4.4图像识别的特点

图像识别的障碍1.在大数据时代，人类获取的图片资料越来越多，人们需要借助计算机去承担这些复杂沉重的工作，否则这些工作将由人类负担。2.在一些极端环境下，比如水下、严寒或酷暑的环境下的物体识别，如果工作由人工智能来完成，人类面临的危险、伤害和压力将有所减轻。3.人类判断物体类别的准确率总体上会比机器的识别率高，但在一些要求精密度的识别，比如缺陷识别、医学图片等识别，人类的优势可能会相应降低。在这类场合，通过机器替代人来实现物体识别，能够减少错误和缺陷。

图像识别的优势4.4图像识别的特点1.光学字符识别2.图片识别分析3.工业瑕疵检测4.视频监控分析5.医疗影像诊断4.5图像识别的应用06

项目任务1、任务描述手写数字识别是常见的图像识别任务。不同人的手写体风格迥异，大小不一，造成了计算机对手写数字识别任务的一些困难。任务1实践的主要目的是了解数字识别的基本原理与过程。首先通过查看数字图像的像素表达，了解图像到数字的转化过程，再通过手写数字的识别了解手写体识别的功能。任务1：数字识别2、任务实现2、任务实现2、任务实现1、任务描述目标检测是一个典型的计算机视觉任务，主要是完成图像中的物体的识别。与图像分类不同的是，图像分类是预测图像属于哪一种类别，而目标检测则是对图像中的一个或多个对象进行定位和分类。如果是视频，则通过不断的读取视频中的每一帧作为一幅幅图像来进行检测。任务2实践的主要目的是了解目标检测的基本原理与过程，通过上传图片来验证和实践目标检测中的图像预处理、目标定位与分类的各个步骤。任务2：目标检测2、任务实现2、任务实现2、任务实现07项目小结与展望

本章介绍了图像识别的概念、任务划分、分类和目标检测的相关技术、图像识别的特点和应用领域。在项目任务中，手写数字识别和目标检测这两个项目分别是分类任务和目标检测任务的案例实现。任务中涉及图像特征表示、图像预处理、图像分类和目标检测的相关知识。读者可以在学习图像识别理论的基础上动手实践，加深对图像识别的理解。项目小结

目前的图像识别技术是作为一个工具来帮助我们与外部世界进行交互，为我们自身的视觉提供强有力的辅助和增强，所有的行动还需我们自己完成。而当机器真正具有了视觉之后，它们完全有可能代替我们去完成这些行动。目前的图像识别还存在着很多困难，但是随着人类对自己视觉的逐步了解，一个通用的图像识别技术终会被研究成功。未来的图像识别技术将会同其他人工智能技术融合在一起，更加智能地出现在我们的生活中，为人类社会的更多领域带来重大的应用。项目展望感谢观看！人脸识别项目五IntroductiontoArtificialIntelligence人工智能导论CONTENTS01项目概述02思政聚焦0304项目相关知识05项目任务06项目小结与展望思维导图07项目重难点01项目概述“眼睛是心灵的窗户”，通过眼睛，我们可以观察周围的任何事物，可以看到很多风景，可以捕捉许多对我们有用的信息。同样，计算机视觉也是一双“眼睛”，通过它，计算机可以感知环境、获取信息。我们可以将计算机视觉理解为计算机的“眼睛”，但是计算机的“眼睛”只是对生物视觉的一种模拟而已。人

脸识别---计算机视觉技术介绍02思维导图项目介绍03项目重难点理解人脸识别的六步基本流程：采集、人脸检测、预处理、特征提取、特征比对、识别决策。理解人脸特征的两种表示方式：基于知识的表征，与基于几何特征、模板匹配的方法。项目重难点项目重点人脸特征提取算法逻辑，尤其是关键点定位与特征建模的原理。理解相似度阈值对识别结果的影响。认识照片、视频假冒等安全威胁，理解人脸活体检测技术的重要性。项目难点04思政聚焦人脸识别是人工智能计算机视觉最具代表性的应用，正深度嵌入日常生活：手机解锁、移动支付、智慧门禁与课堂考勤，“刷脸”带来便捷的同时，也将每个人唯一且不可更改的生物特征交由技术处理。希望在引导学生掌握技术原理与实现方法的同时，树立"以人为本"的技术伦理观。在运用人脸识别提升效率的同时，须坚守“科技向善”的底线，杜绝将图像识别技术滥用于违规监控与身份滥用，尊重个体的隐私自主权。同学们在动手实践时，不仅思考“能不能做”，更要追问“应不应该做”“如何负责任地做”。唯有在技术创新与人文关怀之间求得平衡，人工智能才能真正造福于人。从“刷脸”便利到技术向善：以人为本的人脸识别伦理观05项目相关知识5.1人脸识别过程图1人脸识别过程人脸采集人脸检测预处理特征提取特征比对识别决策基于几何特征的人脸识别010203040506人脸识别常用方法基于神经网络的人脸识别基于特征脸(PCA)的人脸识别方法弹性图匹配的人脸识别方法线段Hausdorff距离(LHD)的人脸识别方法支持向量机(SVM)的人脸识别方法07多光源人脸识别技术5.2人脸特征提取方法基于人脸特征点的识别算法

通过对特征点进行局部特征纹理征提取，然后结合各部分的相对位置关系得到要优化的目标函数并构造迭代的方法，在给定的人脸图片上首先定位到眼睛等部位的位置，然后提取各特征点之间的分布形状特征和特征点自身具有的纹理、轮廓等特征，计算不同人脸的特征的“距离”从而对人脸进行识别。基于整幅人脸图像的识别算法

通过信息理论中对人脸图像进行分析，寻找对信息最高效的编码，具体化来说，将图像作为一个高维的数据输入，通过子空间的划分（子空间划分可以借助傅立叶变换来理解，用一组基底的线性组合表示当前的信号，达到既降维又好分类的目的）得到对人脸图像最有效的表达，并由此来对人脸进行识别，也称子空间方法或特征脸方法。06

项目任务

5.3

任务1：人脸检测1、任务描述人脸检测是将上传的人脸图像，采用上文讲述的人脸预处理方法将人脸图片转化为灰度图，进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果是有人脸则返回脸的位置、大小和姿态。2、技术分析人脸检测处理流程如下图所示：获取人脸图像图像转为灰度图获取人脸框xy坐标获取眼镜框xy坐标

任务2：人脸验证1、任务描述人脸验证是将上传的两张人脸图像，首先是运用任务1中的人脸检测法得到图片中人脸位置的xy坐标人脸框之后，对人脸框内的人脸进行人脸关键点定位，得到面部关键点所在的x,y坐标，得到面部关键点之后可运用坐标轴变换得到扭正后的人脸，接下来通过运用训练好的深度神经网络将输入的人脸图像转换成一个特征向量表示并进行比较，得到相似度值后判断两张人脸图像是否同一个人。人脸验证处理流程如下图所示：

任务3：AI人脸融合技术1、任务描述

AI人脸融合技术是将上传的两张人脸图像，获得人脸的关键坐标，后台运用算法计算合成人脸关键点坐标，再通过三角剖分对两张人脸进行融合处理，生