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轻松了解人脸识别原理

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基本概念

人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。

发展历史

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主;人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法,并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度;“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

技术分类

目前主流的人脸识别方式主要有两种:1、基于可见光图像的人脸识别;2、基于主动近红外图像的多光源人脸识别。

基于可见光图像的人脸识别:这也是人们熟悉的识别方式,已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷,尤其在环境光照发生变化时,识别效果会急剧下降,无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别,和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟,识别效果不尽人意。

基于主动近红外图像的多光源人脸识别:它可以克服光线变化的影响,已经取得了卓越的识别性能,在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近几年发展迅速,使人脸识别技术逐渐走向实用化。

应用特点

人脸与人体的其它生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来,它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提,与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点:

非强制性:用户不需要专门配合人脸采集设备,几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像,这样的取样方式没有“强制性”。

非接触性:用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像。

并发性:在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。

技术流程

人脸识别系统主要包括四个流程:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及人脸图像匹配与识别。

人脸图像采集及检测:通过摄像机等设备采集人脸信息并将人脸信息中的关键信息分离出来。

人脸图像预处理:基于人脸检测结果,对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。

人脸图像特征提取:人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等,人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行特征建模的过程。

人脸图像匹配与识别:提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。

识别算法

基于人脸特征点的识别算法(Feature-based recognition algorithms)。

基于整幅人脸图像的识别算法(Appearance-based recognition algorithms)。

基于模板的识别算法(Template-based recognition algorithms)。

利用神经网络进行识别的算法(Recognition algorithms using neural network)

优势/困难

优势

自然性:识别方式同人类(甚至其他生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别,人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的,另外具有自然性的识别还有虹膜识别、语音识别、体形识别等,而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性,因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。

不被察觉:识别方法不令人反感,并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点,它完全利用可见光获取人脸图像信息,而不同于指纹识别或者虹膜识别,需要利用电子压力传感器采集指纹,或者利用红外线采集虹膜图像,这些特殊的采集方式很容易被人察觉,从而更有可能被伪装欺骗。

困难

相似性:不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的,但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。

易变性:人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。

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