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人臉識別建模與檢索
系統(tǒng)可以將登記入庫的人像數(shù)據(jù)進(jìn)行建模提取人臉的特征,并將其生成人臉模板(人臉特征文件)保存到數(shù)據(jù)庫中。在進(jìn)行人臉?biāo)阉鲿r(搜索式),將人像進(jìn)行建模,再將其與數(shù)據(jù)庫中的所有人的模板相比對識別,終將根據(jù)所比對的相似值列出相似的人員列表。系統(tǒng)可以識別得出攝像頭前的人是一個真正的人還是一張照片。以此杜絕使用者用照片作假。此項技術(shù)需要使用者作臉部表情的配合動作。
人臉識別技術(shù)檢測
面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像,并分離出這種面像。一般有下列幾種方法:
①參考模板法
首先設(shè)計一個或數(shù)個標(biāo)準(zhǔn)人臉的模板,然后計算測試采集的樣品與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度,并通過閾值來判斷是否存在人臉;
②人臉規(guī)則法
由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征,所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉;
③樣品學(xué)習(xí)法
這種方法即采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器;
④膚色模型法
這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進(jìn)行檢測。
⑤特征子臉法
這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間,并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
值得提出的是,上述5種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。
當(dāng)下人臉識別在生活中被應(yīng)用得愈加廣泛。那么,人臉識別是如何對人臉關(guān)鍵特征進(jìn)行識別的?
人臉比對是通過計算兩張照片灰度值矩陣的距離來實現(xiàn)的,圖像預(yù)處理通過各種手段拉近了兩個矩陣間的距離,從而讓計算出來的結(jié)果更精準(zhǔn)。
但這樣就夠了嗎?我們的計算是基于像素點的灰度值開展的,在計算中,各個像素點都參與運算,具有同等的重要性,對結(jié)果的貢獻(xiàn)度也是一樣的。
早聽到人臉識別概念還是從科幻電影中,通過一個人的面部特征,機器可以知道“你是誰”。隨著技術(shù)的進(jìn)步,人臉識別已經(jīng)走入了人們的生活,iPhone手機上的Face ID就是其中的代表產(chǎn)品,次讓這項技術(shù)與消費者有了近距離的接觸。Face ID于2017年在iPhone X上推出,該技術(shù)取代了蘋果的Touch ID指紋掃描系統(tǒng)。Face ID使用“True Depth攝像頭系統(tǒng)”,該系統(tǒng)由傳感器、攝像頭和位于手機顯示屏頂部的點投影儀組成,可創(chuàng)建使用者的臉部詳細(xì)3D圖形。每次用戶看手機時,系統(tǒng)都會進(jìn)行安全的身份驗證檢查,以便在識別到用戶本人的情況下快速、直觀地對設(shè)備進(jìn)行或?qū)Ω犊钸M(jìn)行授權(quán)。