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人脸识别技术优缺点,人脸识别技术原理

现如今,在案件侦破,小区门禁,手机解锁等等方面,我们都需要用到人脸识别技术,这项技术应用到了很多场景当中,对于日常生活来说也提供了不少便利,下面我们就将为大家介绍人脸识别技术。 image.png 一、人脸识别技术优缺点 人脸识别技术适用范围是相当广,在使用上也是非常方便,它是通过根据人们脸部生物特征来进行身份的确认,通过这样方式,我们可以不用带其它证件或者是进行其它操作 虽然人脸识别技术优点非常多,但是我们也需要注意到它缺点,因为人类脸部或多或少存在着一定相似性,所以对于人脸外形来说,它是很不稳定,而且有些人脸识别技术还可能会导致信息泄露。 二、人脸识别技术原理 人脸识别识别技术一种,主要是通过人类面部特征来进行身份确认,在判断出是否存在人脸之后,就会开始检测脸部位置和大小,根据检测出来信息,就可以提出身份特征,然后和已知的人脸之间进行对此 人脸识别技术在现在社会中已经越来越普遍了,我们也日常生活中随处可见人脸识别技术,有些小区也是可以通过人脸识别技术来确定身份,不过我们在进行人脸识别的过程,也要多加注意保护自己信息。

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人脸识别技术真相

人脸识别已经超过了人类工作效率,但是,在某些应用中实际实现时还存在问题。 从2014年开始,更大训练数据集、GPU以及神经网络架构快速发展进一步提高了人脸识别在通向现实世界可靠应用更为丰富上下文中效率。 人脸识别的应用可以分类两类:身份验证和识别。 另一方面,人脸识别计算一对多相似性,从而在预先做好识别的人物图库中正确地识别出测试图像。它主要应用是把未标记照片和已知资料进行匹配。其中,执法机关会使用这项技术从人群中识别出他们感兴趣的人。 英国大都会警察局最近在节日期间使用人脸识别的情况就可以说明在现场人群中推广实验室实验还存在困难,超过95%匹配都是误报。 可靠起见,人脸识别需要大型训练数据集和强大匹配模型。 当前,人脸识别面临挑战包括实现不同姿势、不同年龄人脸变体识别的健壮性、使用“照片简图(photo-sketches)”代替真正照片、处理低分辨率照片、识别遮挡、彩妆及欺骗技术。

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    人脸识别人脸检测重要性

    现如今,人脸识别技术应用可谓是非常广泛,被应用于身份认证,监控,安全检查,机器学习,面部表情识别,虚拟现实及虚拟导航等领域。 人脸识别技术是一种利用计算机识别和跟踪人脸特征以确定个体身份技术。 人脸识别技术核心组成部分包括:图像采集,特征提取,特征比较和识别。图像采集是指将摄像头或数字照相机用于采集人脸图像过程。人脸图像可以通过检测和跟踪过程中获取。 特征提取是指从人脸图像中提取出可用于识别个体身份的人脸特征过程。特征比较是指将从采集的人脸图像中提取特征与现有的特征数据库中特征进行比较,以确定人脸特征过程。 最后,识别是指利用人脸特征比较后数据来确定个体身份过程。 那么在整个人脸识别的整个工程当中,必然是少不了人脸检测,它承担着很重要职责。 首先摄像头在捕捉到图像中,需要用人脸检测技术,检测这张图片当中是否有人脸,检测到人脸以及人脸位置之后,才进行后续特征提取、特征对比等步骤,最后才形成一个完整的人脸识别过程。

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    人脸识别模型动手实践!

    作者:宋志龙,算法工程师,Datawhale成员 人脸识别已经成为生活中越来越常见技术,其中最关键问题就是安全,而活体检测技术又是保证人脸识别安全性一个重要手段,本文将向大家简单介绍活体检测, 并动手完成一个活体检测模型训练,最终实现对摄像头或者视频中活体进行识别。 我们可以达成效果 人脸识别的技术关键——活体检测 一般提到人脸识别技术,即指人脸比对或人脸匹配,即将待识别人脸和系统中已经提前录入的人脸信息(如身份证照片)进行特征比对,而在使用神经网络提取特征进行比对之前 ,需要首先对识别到的人脸进行活体检测,以确定摄像头前的人是个活人。 因此整个人脸识别过程一般为(并非一定要这样):人脸检测 -> 关键点检测 -> 人脸对齐 -> 活体检测 -> 人脸特征提取 -> 人脸比对。

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    人脸识别技术发展历程

    人脸识别历史沿革 对人脸识别的研究可以追溯到20世纪六七十年代,经过几十年曲折发展,如今该技术已经日趋成熟。 最早与人脸识别相关研究并不是在计算机工程领域,而是在心理学领域。 这一时期的人脸识别过程主要以大量人工操作为主,识别过程几乎全部需要操作人员来完成,因此,这样系统是无法自行完成人脸识别过程。 第二阶段:人机交互式识别阶段 人脸识别技术在这一阶段得到了进一步发展,研究者可以使用算法来完成对人脸高级表示,或者可以以一些简单表示方法来代表人脸图片高级特征。 但是,这部分人脸识别方法仍然需要研究人员高度参与,例如在人脸识别过程中需要引入操作人员先验知识,识别过程并没有完全摆脱人工干预。 第三阶段:自动人脸识别阶段 只有将识别过程自动化才可以真正达到人脸识别的效果。而这项技术发展,离不开机器学习发展。

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    动态人脸识别技术研究

    但是静态人脸识别获取图像过程并不友善。比如在商场中,被识别对象不愿意在被监视情况下完成服务,静态人脸识别因图像获取不友善性导致使用者减少。 动态人脸识别原理 2.1动态人脸识别系统框架 人脸识别是一项热门计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身生物特征来区分生物体个体。 图4-1为动态人脸识别在智能卡中身份鉴定。 图4-1 动态人脸识别在智能卡中身份鉴定 (2)视频监控 应用面捕捉,动态人脸识别技术可以在监控范围内跟踪一个人和确定他位置。 在监控范围内发现人脸,不论其远近和位置,能连续地跟踪他们并将他们从背景中分离出来,将他与监控列表进行对比。整个过程完全是无须干预,连续地和实时。 图4-2 动态人脸识别技术在网上追逃领域上应用 (3)面数据压缩 能将面纹数据压缩到84字节以内便于智能卡,条形码或其他存储空间有限设备中,可实现监控系统联动(如图4-3),内线电话连接,可视对讲等功能

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    OpenCV人脸识别之三:识别自己

    本系列人脸识别文章用是opencv2,最新版opencv3.2代码请参考文章: OpenCV之识别自己脸——C++源码放送(请在上一篇文章末尾查看) 在之前《OpenCV人脸识别之一:数据收集和预处理 》和《OpenCV人脸识别之二:模型训练》两篇博客中,已经把人脸识别的整个流程全部交代清楚了。 包括今天这篇人脸识别方面的内容都已经在上述第二篇博客中代码中有所体现。只是今天内容会让结果更加形象化。仅此而已。可以说,本篇内容是前面诸多内容一个整合。所以今天内容也很简洁。 2、加载人脸检测器,加载人脸模型。 3、人脸检测 4、把检测到的人脸人脸模型里面的对比,找出这是谁脸。 5、如果人脸是自己,显示自己名字。 stop) { cap >> frame; //建立用于存放人脸向量容器 vector<Rect> faces(0);

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    人脸表情识别】基于视频的人脸表情识别不得不读论文

    上一篇专栏文章我们介绍了基于视频的人脸表情识别的相关概念,了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用几个数据集以及经典实现方法。 类似地,Kim等人[2]用3、5帧的人脸图像实现基于视频序列表情识别和微表情识别任务。用这类方法最大优点就是不需要用到序列全部数据,训练更简单,推理所需要参数也更少。 对各种人脸表情变化模式鲁棒LSTM 在之前专栏讨论基于图片的人脸表情识别时,我们了解到人身份、姿态、光照等模式变化会对识别效果造成较大影响。在基于视频的人脸表情识别中,这种情况同样存在。 含注意力机制基于视频人脸表情识别 前面提到,如果能够提前获得人脸序列表情峰值帧,将有利于提升基于视频的人脸表情识别的准确率,但实现这样算法并不容易。 利用背景信息辅助表情识别 在基于视频的人脸表情识别中,研究者往往会将研究重点放在如何捕获脸部动态变化上。

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    研究人脸识别中包含训练数据对个体人脸识别的影响(CS CY)

    现代的人脸识别系统利用包含数十万张特定人脸图像数据集来训练深度卷积神经网络,以学习将任意个人脸映射到其身份向量表示嵌入空间。 人脸识别系统在人脸验证(1:1)和人脸识别(1:N)任务中性能,直接关系到嵌入空间区分身份能力。 在这项工作中,我们审计ArcFace,一个最先进,开源的人脸识别系统,在一个大规模的人脸识别实验中,有超过一百万张分散注意力图像。 我们发现,在该模型训练数据中,个人排名-1人脸识别正确率为79.71%,而那些不存在的人正确率为75.73%。 这种准确性上微小差异表明,使用深度学习的人脸识别系统对接受培训个人效果更好,如果考虑到所有主要开源人脸识别培训数据集在收集过程中都没有获得个人知情同意,这就会产生严重隐私问题。

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    如何识别出轮廓准确和宽

    问题来源:实际项目中,需要给出识别轮廓长度和宽度。初步分析: ? 显然是更符合实际情况,当然,叶柄这里产生了干扰,但那是另一个问题。 获得主方向后,下一步就是如何获得准确和宽。 ,这里pca获得center并不是绝对center,而且在中线两边,轮廓到中线长度不一定一样。 为了获得最精确结果,就需要直接去求出每个边长度,并且绘制出来。思路很简单,就是通过中线(及其中线垂线)将原轮廓分为两个部分,分别求这两个部分到中线最大距离(加起来就是,分开来就是位置)。 求轴端点: ? 求得到中线最远距离点(蓝色),这也就是到中线距离。 ? 距离计算很多时候只是点循环。

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    有效遮挡检测鲁棒人脸识别

    所以,有提出一个有效识别方法,由以下三个部分组成。 遮挡检测部分。 对于第一步检测到遮挡,利用马尔科夫随机场增强其结构信息,并产生一个二进制掩膜(遮挡像素为1,非遮挡为0)。 提取图像局部Gabor二进制模型直方图序列(LGBPHS)特征用于人脸识别。 遮挡人脸识别 实验数据:AR库上选取80个人(男女各一半)240张无遮挡人脸,每人三张图像分别为自然表情,微笑和生气。选取三种光照条件下240张围巾遮挡图像和眼镜遮挡图像。 总结 这种在遮挡情况下精确检测的人脸识别框架,使用马尔科夫随机场模型精确定位遮挡位置,然后从非遮挡位置提取特征用于人脸识别。实验结果表明该框架方法要优于其他传统方法。 在未来研究研究方向上,在通常情况下遮挡(包括眼镜,围巾也,胡须,头发,戴帽子等)检测至关重要。

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    android实现人脸识别技术示例代码

    1.前沿 人工智能时代快速来临,其中人脸识别是当前比较热门技术,在国内也越来越多运用,例如刷脸打卡,刷脸APP,身份识别人脸门禁等。 当前的人脸识别技术分为WEBAPI和SDK调用两种方式,WEBAPI需要实时联网,SDK调用可以离线使用。 本次使用虹软提供的人脸识别的SDK,此SDK也可根据不同应用场景设计,针对性强。 简单来说,就是机后置摄像头,识别摄像头中实时拍到的人脸信息,如果人库注册过,则显示识别后的人脸信息,如登记名字;如果不在,提示未注册。 3.人脸识别的过程 人脸识别包括两个必备过程,人脸注册和实时识别人脸注册是指把人脸特征信息注册到人脸信息库中。 人脸注册来源可以有很多种,比如 国家身份证库 企业自建人脸识别库 互联网大数据库 人脸特征提取是一个不可逆过程,你无法从人脸特征信息还原一个人脸部照片。

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    有效遮挡检测鲁棒人脸识别

    所以,有提出一个有效识别方法,由以下三个部分组成。 遮挡检测部分。 对于第一步检测到遮挡,利用马尔科夫随机场增强其结构信息,并产生一个二进制掩膜(遮挡像素为1,非遮挡为0)。 提取图像局部Gabor二进制模型直方图序列(LGBPHS)特征用于人脸识别。 遮挡人脸识别 实验数据:AR库上选取80个人(男女各一半)240张无遮挡人脸,每人三张图像分别为自然表情,微笑和生气。选取三种光照条件下240张围巾遮挡图像和眼镜遮挡图像。 总结 这种在遮挡情况下精确检测的人脸识别框架,使用马尔科夫随机场模型精确定位遮挡位置,然后从非遮挡位置提取特征用于人脸识别。实验结果表明该框架方法要优于其他传统方法。 在未来研究研究方向上,在通常情况下遮挡(包括眼镜,围巾也,胡须,头发,戴帽子等)检测至关重要。

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    Python人脸识别—我眼里只有你

    人脸识别总感觉特别高深,但是因为Python中已经有很多前辈写好了一些库,可以直接调用,大大降低了人脸识别的难度。 之前在网上看到陈晓眼里只有陈妍希照片,特别喜欢,想自己用python中dlib人脸识别库实现这个功能。 所以到网上找了下资料,成功用python实现了这个功能,现在把实现方法分享给大家。 三、标记人脸中68个点位置 我用一张肖战硬照,标记五官中68个点位置,方便大家找到眼睛位置。 cv2.imdecode(np.fromfile(bg,dtype=np.uint8),-1) detector = dlib.get_frontal_face_detector() #用它来检测人脸 ,返回图中人脸个数和坐标位置: faces = detector(img,1) points = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat

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    基于PaddlePaddle实现快速人脸识别模型

    前言 本项目参考了ArcFace损失函数,同时参考了PP-OCRv2模型结构,意在开发一个模型较小,但识别准确率较高且推理速度快一种人脸识别项目,该项目训练数据使用emore数据集,一共有85742 在执行预测之前,先要在face_db目录下存放人脸图片,每张图片只包含一个人脸,并以该人脸名称命名,这建立一个人脸库。之后识别都会跟这些图片对比,找出匹配成功的人脸。。 这里使用的人脸检测是MTCNN模型,这个模型具有速度快,模型小特点,源码地址:PaddlePaddle-MTCNN 如果是通过图片路径预测,请执行下面命令。 python infer.py --image_path=temp/test.jpg 日志输出如下: 人脸检测时间:45ms 人脸识别时间:6ms 人脸对比结果: [('杨幂', 0.61594474) , 1], [269, 67, 327, 121, 1]] 识别人脸名称: ['杨幂', '迪丽热巴'] 总识别时间:53ms 如果是通过相机预测,请执行下面命令。

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    基于Pytorch实现快速人脸识别模型

    前言 本项目参考了ArcFace损失函数结合MobileNet,意在开发一个模型较小,但识别准确率较高且推理速度快一种人脸识别项目,该项目训练数据使用emore数据集,一共有85742个人,共5822653 在执行预测之前,先要在face_db目录下存放人脸图片,每张图片只包含一个人脸,并以该人脸名称命名,这建立一个人脸库。之后识别都会跟这些图片对比,找出匹配成功的人脸。。 这里使用的人脸检测是MTCNN模型,这个模型具有速度快,模型小特点,源码地址:Pytorch-MTCNN 如果是通过图片路径预测,请执行下面命令。 python infer.py --image_path=temp/test.jpg 日志输出如下: 人脸检测时间:38ms 人脸识别时间:11ms 人脸对比结果: [('迪丽热巴', 0.7030987 , 1], [156, 80, 215, 134, 1]] 识别人脸名称: ['迪丽热巴', '杨幂'] 总识别时间:82ms 如果是通过相机预测,请执行下面命令。

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