补一补漏,商机就在眼前

人脸识别到底是什么

人脸识别,是视觉模式识别的一个细分问题,也大概是最难解决的一个问题。 其实我们人每时每刻都在进行视觉模式识别,我们通过眼睛获得视觉信息,这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、书本,还是什么别的东西。我们也无时无刻不在进行人脸识别,我们每天生活中遇到无数的人,从中认出那些熟人,和他们打招呼,打交道,忽略其他的陌生人。甚至躲开那些我们欠了钱还暂时还不上的人。

然而这项看似简单的任务,对机器来说却并不那么容易实现。对计算机来讲,一幅图像信息,无论是静态的图片,还是动态视频中的一帧,都是一个由众多像素点组成的矩阵。比如一个1080p的数字图像,是一个由1980*1080个像素点组成矩阵,每个像素点,如果是8bit的rgb格式,则是3个取值在0-255的数。机器需要在这些数据中,找出某一部分数据代表了何种概念:哪一部分数据是水杯,哪一部分是书本,哪一部分是人脸,这是视觉模式识别中的粗分类问题。

而人脸识别,需要在所有机器认为是人脸的那部分数据中,区分这个人脸属于谁,这是个细分类问题。

人脸识别多少事

人脸检测

人脸检测就是在一副图像或一序列图像(比如视频)中判断是否有人脸,若有则返回人脸的大小、位置等信息。这是一种粗分类,具体到人脸检测中,实际上是二分类,计算机只需要判断目标图像是或者不是人脸。但由于并不能事先确定人脸的大小和位置,计算机需要以每个可能的人脸大小对全图进行扫描,逐个判断子窗口所截取的图像是否为人脸。而每次扫描过程,子窗口移动的步长可能是几个像素。所以你可以大致想象下,作一张图的人脸检测,计算机需要作多少次二分类判断。

人脸识别

人脸识别则是在假设图像或者图像序列中有人脸的情况下,根据人脸的特征判断人的身份等信息。人脸识别步骤先是在一个区域中获得人脸的位置和大小,并将该部分图像送给后续步骤,包括:人脸部件点定位,人脸图像的对齐和归一化,人脸图像质量选取,特征提取,特征比对。所有步骤完成后,才能得知该人脸的身份。

1v1

人脸验证

主人公通过各种方式,蒙混过层层身份验证,成功进入某机要部门,这是电影中经常出现的情节。而这层层的身份验证就经常包括人脸识别。

在这种应用中,使用者往往需要提供自己的身份。比如使用门卡,计算机可以通过门卡在后台中获取门卡所有者的人脸样本,将其与当前使用门卡人的人脸图像进行对比,以确认当前使用门卡的人与门卡的所有者是否匹配,如此可以避免捡到你门卡的人轻松混入公司。  这是一种1v1的身份验证,计算机对当前人脸和库存人脸进行一次比对,是对其他验证方式的一种辅助,从而提高身份验证的可靠性。

1vN

人脸查找

《机械战警》中的桥段,机械战警可以联机查找一个保存了所有通缉犯数据的人脸库,每次他遇到一个人,都会先获取该人的人脸信息,用所获得信息去通缉犯数据库中去逐个比对,如果发现匹配度足够高的,就当场抓捕。事实上这就是1vN人脸查找。每次人脸识别,计算机要作n次人脸比对,n为待识别库中的人脸模板数。

如果要求计算机只凭借人脸识别出一个人的身份,这就是一种1vN的人脸查找。其目标人脸库是一个由n个人脸组成的“熟人库”,随着n的增大,准确识别的难度也会增大,一次识别所需要的计算时间也会增加。

人脸识别应用场景大盘点

人脸识别市场热度高涨,其应用场景得到跨越式发展的根本原因在于技术革新。未来,人脸识别行业的竞争加剧会使得其应用范围更广,出现更多的细分领域。

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浙江万维识别技术有限公司

高端人脸识别软硬件产品提供商

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