什么是人脸识别技术?人脸识别技术能否辨别撞脸呢?

人工智能

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人脸识别技术知识普及

  人脸识别技术是一种用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行一系列比对的、基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术,通常也叫人像识别或面部识别。

  将待识别人脸所提取的特征与数据库中人脸的特征进行对比,根据相似度判别分类。而人脸识别又可以分为两个大类:一类是确认,这是人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程,回答你是不是你的问题;另一类是辨认,这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹配的过程,回答你是谁的问题。显然,人脸辨认要比人脸确认困难,因为辨认需要进行海量数据的匹配。

  

  与指纹应用方式类似,人脸识别技术目前比较成熟的也是考勤机。因为在考勤系统中,用户是主动配合的,可以在特定的环境下获取符合要求的人脸。这就为人脸识别提供了良好的输入源,往往可以得到满意的结果。但是在一些公共场所安装的视频监控探头,由于光线、角度问题,得到的人脸图像很难比对成功。这也是未来人脸识别技术发展必须要解决的难题之一。

  

  人脸识别目前来讲具体分为以下几个步骤:

  1、人脸检测:根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸,即在一幅图像或一系列图像(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。

  2、人脸图像预处理:系统获取的原始图形由于受到各种条件的限制和随机干扰,必须在图像处理的早期阶段进行灰度校正、噪声过滤图像预处理。人脸图像预处理主要包括:人脸对准,人脸图像增强,以及归一化等工作。

  

  3、人脸图像特征提取:人脸识别提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。

  4、人脸图像匹配与识别:人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸的特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类:一类是人脸确认,是一对一进行图像比较的过程,根据其相似程度来判断是否是同一个人,相似程度一般以能否超过某以量化阈值为依据。

  另一类是人脸辨认,是一对多进行图像对比,将某人面像与数据库中的多人的人脸进行对比,并根据比对结果来鉴定此人身份,或找到其中最相似的人脸,并按照相似程度的大小输出检测结果。乌镇互联网大会中的刷脸注册系统,百度大厦的闸机,人停留1到2秒即可通过,这就是1:N的人脸识别。

  

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