人臉識(shí)別的工作原理

人臉識(shí)別顧名思義就是識(shí)別人臉的系統(tǒng)，人臉識(shí)別系統(tǒng)采用區(qū)域特征分析算法，融合計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)與生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理于一體，利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)從視頻中提取人像特征點(diǎn)，利用生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理進(jìn)行分析建立數(shù)學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)在大規(guī)模人臉圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行人臉檢索。從各種采集源獲取的人臉圖像可以迅速地與預(yù)先存儲(chǔ)的數(shù)以千萬(wàn)計(jì)的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)如逃犯照片庫(kù)、失蹤人口照片庫(kù)、常住人口照片庫(kù)等）完成比較，返回一個(gè)包含若干相似人臉圖像的匹配列表。支持照片比照片、視頻流比照片、視頻流比視頻流等多種方式。可以實(shí)現(xiàn)在局域網(wǎng)、內(nèi)部網(wǎng)、Internet上進(jìn)行照片比對(duì)和身份確認(rèn)。

人臉識(shí)別的應(yīng)用

想必大家在乘坐火車時(shí)也發(fā)現(xiàn)了國(guó)內(nèi)一些火車站安裝了人臉識(shí)別系統(tǒng)，與之前的工作人員“人證核對(duì)”的環(huán)節(jié)相比，人臉識(shí)別顯得更加人性化和率，同時(shí)也節(jié)約了大量人力成本，特別是在春運(yùn)、暑運(yùn)以及客運(yùn)高峰期，人臉識(shí)別顯然更加具有優(yōu)勢(shì)。國(guó)內(nèi)很多人接觸人臉識(shí)別大概就是從火車站了解的，的確，火車站為人臉識(shí)別的商用進(jìn)度起到了推進(jìn)器的作用，也為人臉識(shí)別的廣泛應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

起初由于人臉識(shí)別技術(shù)的不完善，以及相關(guān)設(shè)備價(jià)格昂貴，而且對(duì)場(chǎng)地、改造、安裝、調(diào)試、維護(hù)的要求較高，所以，全國(guó)只有部分大型城市的火車站安裝了人臉識(shí)別系統(tǒng)。人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展非常迅速，在識(shí)別準(zhǔn)確率、識(shí)別效率、硬件尺寸等方面都有了很大進(jìn)步。市場(chǎng)上常規(guī)人臉識(shí)別設(shè)備已經(jīng)可以達(dá)到秒識(shí)別效率和98％的識(shí)別準(zhǔn)確率，從這個(gè)參數(shù)上講，已經(jīng)和全球最先進(jìn)的人臉識(shí)別技術(shù)相差無(wú)幾，中國(guó)人臉識(shí)別產(chǎn)品早已經(jīng)打破了國(guó)外的技術(shù)壟斷。

人臉識(shí)別的研究不斷深入，研究者開始關(guān)注面向真實(shí)條件的人臉識(shí)別問題，主要包括以下四個(gè)方面的研究：

1）提出不同的人臉空間模型，包括以線性判別分析為代表的線性建模方法，以Kernel方法為代表的非線性建模方法和基于3D信息的3D人臉識(shí)別方法。

2）深入分析和研究影響人臉識(shí)別的因素，包括光照不變?nèi)四樧R(shí)別、姿態(tài)不變?nèi)四樧R(shí)別和表情不變?nèi)四樧R(shí)別等。

3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face, LBP Face等）和深度學(xué)習(xí)方法。

4）利用新的數(shù)據(jù)源，例如基于視頻的人臉識(shí)別和基于素描、近紅外圖像的人臉識(shí)別。