人臉識(shí)別:業(yè)界**
1、識(shí)別率更高
比以色列face.com 人臉識(shí)別系統(tǒng)準(zhǔn)確率高 25%比國(guó)內(nèi)某知名人臉識(shí)別商用系統(tǒng)準(zhǔn)確率高55%
2、識(shí)別速度更快
單臺(tái)服務(wù)器每秒可完成1500 萬(wàn)次人臉比對(duì)在移動(dòng)終端上人臉檢測(cè)幀率是 Google 的 3 倍
3、對(duì)人臉容忍度更高
人臉姿態(tài)變化30 度內(nèi)可識(shí)別,60 度內(nèi)可檢測(cè)人臉大小*低50 像素可識(shí)別,28 像素可檢測(cè)
4、在海量(百萬(wàn)級(jí)以上)人臉庫(kù)應(yīng)用場(chǎng)景下,人臉識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá) 92%
識(shí)別率幾乎不受帽子、胡子、眼睛、發(fā)型等面部遮擋的影響。
在18-50 年齡范圍內(nèi),依舊可以保持 90%以上的識(shí)別準(zhǔn)確率。
人臉識(shí)別是指能夠識(shí)別或驗(yàn)證圖像或視頻中的主體的身份的技術(shù)。**人臉識(shí)別算法誕生于七十年代初 [1,2]。自那以后,它們的準(zhǔn)確度已經(jīng)大幅提升,現(xiàn)在相比于指紋或虹膜識(shí)別等傳統(tǒng)上被認(rèn)為更加穩(wěn)健的生物識(shí)別方法,人們往往更偏愛(ài)人臉識(shí)別。讓人臉識(shí)別比其它生物識(shí)別方法更受歡迎的一大不同之處是人臉識(shí)別本質(zhì)上是非侵入性的。比如,指紋識(shí)別需要用戶將手指按在傳感器上,虹膜識(shí)別需要用戶與相機(jī)靠得很近,語(yǔ)音識(shí)別則需要用戶大聲說(shuō)話。相對(duì)而言,現(xiàn)代人臉識(shí)別系統(tǒng)僅需要用戶處于相機(jī)的視野內(nèi)(假設(shè)他們與相機(jī)的距離也合理)。這使得人臉識(shí)別成為了對(duì)用戶*友好的生物識(shí)別方法。這也意味著人臉識(shí)別的潛在應(yīng)用范圍更廣,因?yàn)樗部杀徊渴鹪谟脩舨黄谕c系統(tǒng)合作的環(huán)境中,比如監(jiān)控系統(tǒng)中。人臉識(shí)別的其它常見(jiàn)應(yīng)用還包括訪問(wèn)控制、欺詐檢測(cè)、身份認(rèn)證和社交媒體。
先進(jìn)的特征提取算法
采用獨(dú)特的自適應(yīng)的分層特征學(xué)習(xí)算法,再現(xiàn)系統(tǒng)能針對(duì)任意的識(shí)別任務(wù)通過(guò)學(xué)習(xí)自動(dòng)生成*優(yōu)的特征提取,從而不斷增加新的檢索特征,具有其他系統(tǒng)無(wú)法比擬的自學(xué)習(xí)性和可擴(kuò)展性。
人臉比對(duì)
面貌比對(duì)是對(duì)被檢測(cè)到的面貌像進(jìn)行身份確認(rèn)或在面像庫(kù)中進(jìn)行目標(biāo)搜索。這實(shí)際上就是說(shuō),將采樣到的面像與庫(kù)存的面像依次進(jìn)行比對(duì),并找出*佳的匹配對(duì)象。所以,面像的描述決定了面像識(shí)別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法:
①特征向量法
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性,然后再計(jì)算出它們的幾何特征量,而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。
②面紋模板法
該方法是在庫(kù)中存儲(chǔ)若干標(biāo)準(zhǔn)面像模板或面像器官模板,在進(jìn)行比對(duì)時(shí),將采樣面像所有象素與庫(kù)中所有模板采用歸一化相關(guān)量度量進(jìn)行匹配。此外,還有采用模式識(shí)別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。
人臉識(shí)別技術(shù)的核心實(shí)際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識(shí)別算法。”這種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對(duì)應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識(shí)別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中所有的原始參數(shù)進(jìn)行比較、判斷與確認(rèn)。一般要求判斷時(shí)間低于1秒。
豐富的智能檢索特征
涵蓋了幾乎所有以人和車(chē)為主體的關(guān)鍵可檢索特征,是目前業(yè)界檢索特征*為豐富的視頻智能檢索系統(tǒng)。
人臉的識(shí)別過(guò)程
一般分三步:
(1)首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機(jī)采集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件,并將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼儲(chǔ)存起來(lái)。
(2)獲取當(dāng)前的人體面像。即用攝像機(jī)捕捉的當(dāng)前出入人員的面像,或取照片輸入,并將當(dāng)前的面像文件生成面紋編碼。
(3)用當(dāng)前的面紋編碼與檔案庫(kù)存的比對(duì)。即將當(dāng)前的面像的面紋編碼與檔案庫(kù)存中的面紋編碼進(jìn)行檢索比對(duì)。上述的“面紋編碼”方式是根據(jù)人臉臉部的本質(zhì)特征和開(kāi)頭來(lái)工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調(diào)、面部毛發(fā)、發(fā)型、眼鏡、表情和姿態(tài)的變化,具有強(qiáng)大的可靠性,從而使它可以從百萬(wàn)人中精確地辨認(rèn)出某個(gè)人。人臉的識(shí)別過(guò)程,利用普通的圖像處理設(shè)備就能自動(dòng)、連續(xù)、實(shí)時(shí)地完成。
該產(chǎn)品集人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、密碼于一體,功能強(qiáng)大適合于不同場(chǎng)景和多種需求,在操作使用上極其簡(jiǎn)單方便,安裝快捷簡(jiǎn)單,略懂電工知識(shí)便可輕松搞定。
人臉識(shí)別系統(tǒng)通常由以下構(gòu)建模塊組成:
人臉檢測(cè)。人臉檢測(cè)器用于尋找圖像中人臉的位置,如果有人臉,就返回包含每張人臉的邊界框的坐標(biāo)。如圖 3a 所示。
人臉對(duì)齊。人臉對(duì)齊的目標(biāo)是使用一組位于圖像中固定位置的參考點(diǎn)來(lái)縮放和裁剪人臉圖像。這個(gè)過(guò)程通常需要使用一個(gè)特征點(diǎn)檢測(cè)器來(lái)尋找一組人臉特征點(diǎn),在簡(jiǎn)單的 2D 對(duì)齊情況中,即為尋找*適合參考點(diǎn)的*佳仿射變換。圖 3b 和 3c 展示了兩張使用了同一組參考點(diǎn)對(duì)齊后的人臉圖像。更復(fù)雜的 3D 對(duì)齊算法(如 [16])還能實(shí)現(xiàn)人臉正面化,即將人臉的姿勢(shì)調(diào)整到正面向前。
人臉表征。在人臉表征階段,人臉圖像的像素值會(huì)被轉(zhuǎn)換成緊湊且可判別的特征向量,這也被稱(chēng)為模板(template)。理想情況下,同一個(gè)主體的所有人臉都應(yīng)該映射到相似的特征向量。
人臉匹配。在人臉匹配構(gòu)建模塊中,兩個(gè)模板會(huì)進(jìn)行比較,從而得到一個(gè)相似度分?jǐn)?shù),該分?jǐn)?shù)給出了兩者屬于同一個(gè)主體的可能性。
人臉建模與檢索
系統(tǒng)可以將登記入庫(kù)的人像數(shù)據(jù)進(jìn)行建模提取人臉的特征,并將其生成人臉模板(人臉特征文件)保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中。在進(jìn)行人臉?biāo)阉鲿r(shí)(搜索式),將*的人像進(jìn)行建模,再將其與數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有人的模板相比對(duì)識(shí)別,*終將根據(jù)所比對(duì)的相似值列出*相似的人員列表。
司機(jī)打開(kāi)升降機(jī)外籠門(mén)鎖,進(jìn)入轎箱,再依次關(guān)好外門(mén)和箱門(mén),將鑰匙插入升降機(jī)操作臺(tái),并啟動(dòng)電源,隨即面部朝向一臺(tái)液晶顯示器,面部識(shí)別系統(tǒng)便開(kāi)始辨認(rèn)人臉。系統(tǒng)確認(rèn)“刷對(duì)臉”后,司機(jī)才能操作升降機(jī)起落。升降機(jī)每次落地后,系統(tǒng)將自動(dòng)關(guān)閉升降機(jī),重新啟動(dòng)需再次進(jìn)行人臉識(shí)別。
問(wèn):人臉識(shí)別技術(shù)小知識(shí)?
答:人臉識(shí)別技術(shù)是一種基于人臉特征信息的生物識(shí)別技術(shù)。這一系列相關(guān)技術(shù),通常也稱(chēng)為肖像識(shí)別技術(shù),采用攝像機(jī)采集包含人臉的圖像,并自動(dòng)檢測(cè)和跟蹤圖像中的人臉,從而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行人臉檢測(cè)比較。傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)主要基于可見(jiàn)光圖像,這也是一種常見(jiàn)的識(shí)別方法。簡(jiǎn)單說(shuō),這是一個(gè)讓電腦認(rèn)出你的過(guò)程。
人臉識(shí)別技術(shù)主要是基于人臉圖像特征的提取和比較。面部識(shí)別系統(tǒng)搜索提取的面部圖像的特征數(shù)據(jù)并將其與存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的特征模板進(jìn)行匹配,并且當(dāng)人臉與輸入的信息吻合時(shí)輸出匹配結(jié)果。
將待識(shí)別的人臉特征與獲取的人臉特征模板進(jìn)行比較,根據(jù)人臉識(shí)別技術(shù)判斷人臉的身份信息。該過(guò)程分為兩種類(lèi)型:一種是確認(rèn),即一對(duì)一的圖像比較過(guò)程,另一種是識(shí)別,即一對(duì)多的圖像匹配和比較過(guò)程。
理論的面部識(shí)別具體包含搭建人臉識(shí)別技術(shù)的一連串有關(guān)技術(shù)性,包含面部圖象收集、面部精準(zhǔn)定位、面部識(shí)別歸一化處理、真實(shí)身份確定及其真實(shí)身份搜索等;而范疇的面部識(shí)別專(zhuān)指根據(jù)面部開(kāi)展真實(shí)身份確定或是真實(shí)身份搜索的技術(shù)性或系統(tǒng)軟件。
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