将三维快速测量系统与自主开发的三维人脸识别软件有机结合，集自动人脸检测、自适应调光、三维测量与识别、身份认证为一体，构成可实时进行三维人脸测量与识别的自动化系统（闸机为应用场景之一）

成果简介当前，视频监控得到了迅速发展。视频监控普遍存在的问题是：人脸图像分辨率低下。对于低分辨率的人脸图像，需要清晰化目标人的人脸图像和确定监控中目标人的真实身份，这是一个国际性难题。成果应用应用于2008年北京奥运是奥运史上首次将人脸识别技术作为人员身份识别的智能化手段引入其安保工作，是人脸识别技术在华发展的里程碑。 ------摘自人民日报海外版（2012年02月25日） 应用于户籍查重湛江市对全市6123812张二代证人脸图像进行人脸识别，共查出12314对重复户口，查出8名网上逃犯。 对我国人脸识别应用呈现爆发性增长起到了推动作用应用于视频图像侦察清华大学在低分辨率人脸图像重建的新进展：对瞳距大于12像素的人脸图像进行重建，重建像的人脸识别率为：在10万异源数据库中（如二代证数据库），前100名的识别率大于70%在10万同源数据库中，前100名的识别率大于80%

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能

生物特征识别是模式识别、图像处理、人工智能等学科领域的一个前沿研究方向，是涉及国家社会公共安全的战略高技术，同时也是电子信息产业新的增长点。从今年开始，我国已经开始计划在第二代身份证和电子护照中嵌入生物特征信息以提高个体身份认证的可靠性，生物特征识别技术在国家的人口管理、安全反恐、机场安检、出入境边检、门禁与安全系统、权限控制、对象监控、金融防伪、电子商务、社保福利等领域发挥重要作用。

本项目实现自然视觉监控环境下单/多人的人脸检测、跟踪及识别。系统能 实现单样本条件下，完成视频中所出现人物的身份判别，能应对自然监控环境下 的光照、姿态、表情变化及面部遮挡物的改变。目前，系统识别精度在千人库小 规模测试中达到 95%以上，识别速度为 25 帧/秒。系统主要特点在于： (1) 不同环境下的人脸特征点标记：以主动外观模型为基础，初始化后 经过一组级联回归器的数次迭代来优化标记点，最终得到足够精度的标记点。方 法能适应多姿态、多表情以及多种光照等自然环境下的人脸。 (2) 高效的有效人脸检测、跟踪及确认机制：在监控视频中，人脸在某 些帧会出现模糊、严重遮挡而使得脸部特征严重缺失，此时所捕捉到的人脸已不 适合进行识别。为此，通过建立高效的模糊及遮挡判别机制，自动抛弃原始检测 到的非人脸和非正常人脸，完成非连续帧多个人脸的有效跟踪。 (3) 鲁棒且具有区分度的人脸特征提取机制：考虑到校正后的人脸仍然 与原始样本人脸存在差距，从多个尺度从校正后的归一化人脸中提取不变性特征， 能适应多种环境改变，同时设计特征投影空间，进一步加强样本区分度。 (4) 高速有效的识别确认机制：为提高识别的准确性，建立视频识别序 列中正确识别确认机制，通过 voting 方式，删除序列中的误识别，保留正确识 别结果。 此外，为提高系统对人脸表情和眼镜等遮挡物的适应性，正在进行二次版本 的提升工作，目前已完成人脸表情归正以及遮挡物自动摘除的仿真，部分仿真结果

利用手机上的 APP 刷人脸，进行识别后，驱动门禁开关。由于手机比较普及，出入门禁的人，无需携带其他识别物，就能自由进出。成本低、方便快捷。

项目简介： 本项目针对复杂的实际工业环境，基于机器学习最新理论成果和机器视觉基本原理，研究并实现了具有较强鲁棒性的变电站传统机械式电表远程智能读数系统。首先通过图像的预处理对电表区域进行初步定位，然后在此有效范围中利用电表指针的几何形状特点对其进行精准定位，最后通过指针与表盘刻度的相对位置计算电表读数，最终实现了在复杂环境下对电表快速、可靠、精确地远程智能读数，代替了低效的传统人工抄表和数据录入，具有可推广应用的工业价值。 运用机器学习和计算机视觉技术，首先获取指针式仪表表盘图像，然后采用数字图像处理技术提取和识别目标，最后实现指针式仪表示值的自动判读，从而避免人工判读示值工作量大、容易出错等问题。本项目的主要工作内容有：电表特征配置、指针类表计读数判别、建立前馈式神经网络模型、图像智能化判断。 由于工业环境复杂多变，在数据采集过程中不定期地会出现各种故障和干扰。这些极端情况下所采集到的图片若进入系统进行智能读数分析，所得到的分析结果往往是不可信或者无意义的。所以，根据图像的像素分布特点进行分析，系统将自动拒绝对质量过差的问题图像进行分析判断，并向变电站工作人员发送相关警告提示。在提高系统读数结果可靠性的同时，及时发现设备问题并通知工作人员，有利于尽早排除故障、防患于未然。主要技术指标：识别正确率：92.5%；识别速度<3s。 应用范围：项目目前已进入产业化阶段，成果权属为我校独自拥有。

RFID即射频识别，是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象，可快速地进行物品追踪和数据交换。识别工作无须人工干预，可工作于各种环境。RFID技术可同时识别多个对象，操作快捷方便。 本项目以电力井为对象，开发了手持式及桌面型RFID电缆信息化系统。项目开发的手持式RFID电缆信息化系统，由手持式读写器、UHF超高频射频卡及其读写软件组成，适用于电力井现场采集及电缆信息维护；项目开发的桌面型RFID电缆信息化系统，由桌面型读写器、UHF超高频射频卡及其读写软件组成，适用于办公室中对电力井电缆信息化管理工作。系统可处理中英文字符信息，手持式系统通过GPRS技术可实现远程数据维护。

已有样品/n采用自主研发的人脸识别技术，识别率达到国际先进水平。已经在 多个案例中使用。 该项目广泛应用于平安城市、智慧城市、智能安防、门禁、司法鉴 定、公安侦查方面，具有较好的市场前景。