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揭秘人 脸识别技术小知识    日期:2019-05-30

随着科 学技术水平的不断提高,人脸识 别已经普遍存在人们生活中,例如人脸识别锁,手机上,上海奥 畅智能科技有限公司是一家以人工智能(AI)为核心 的应用解决方案提供商,以人脸识别、行为分析、语言分析、数据分析、智能感应、机器人、物联网 等技术为基础为多个领域打造专业智能的行业应用方案,有旗下人脸识别品牌KorRich(科睿齐),奥畅科 技坚持从用户角度出发,为用户解决实际问题,解决行业痛点,是一家 可以为用户 提供定制型应用方案,根据多 年来的行业的经验,上海奥 畅智能科技有限公司小编揭秘人 脸识别技术小知识。
奥畅智 能科技揭秘人脸识别的定义:人脸识别(FaceRecognition,FR)是一种 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。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 检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。
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;近几年 随着以深度学习为主的人工智能技术进步,人脸识 别技术得到了迅猛的发展。“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,是综合 性比较强的系统工程技术。
奥畅智 能科技揭秘人脸识别流程
人脸识 别系统通常包括几个过程:人脸图像采集及检测、关键点提取、人脸规整(图像处理)、人脸特 征提取和人脸识别比对。
人脸图像采集。不同的 人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表 情等方面都可以得到很好的采集。当用户 在采集设备的拍摄范围内时,采集设 备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测。人脸检 测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图 像中准确标定出人脸的位置和大小。

关键点提取(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的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对 人脸进行特征建模的过程。人脸特 征提取的方法归纳起来分为两大类:一种是 基于知识的表征方法;另外一 种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

人脸规整(预处理)。对于人 脸的图像预处理是基于人脸检测结果,对图像 进行处理并终服务于特征提取的过程。系统获 取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰,往往不能直接使用,必须在 图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过 滤等图像预处理。对于人脸图像而言,其预处 理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

人脸识别比对(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。人脸识 别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相 似程度对人脸的身份信息进行判断。可分为1:1、1:N、属性识别。其中1:1是将2张人脸 对应的特征值向量进行比对,1:N是将1张人脸 照片的特征值向量和另外N张人脸 对应的特征值向量进行比对,输出相 似度高或者相似度排名前X的人脸。

奥畅智 能科技揭秘人脸特征分析算法
人脸识 别技术中被普遍采用的区域特征分析算法,它融合 了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计 算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生 物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征模板。利用已 建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析,根据分 析的结果来给出一个相似值。通过这 个值即可确定是否为同一人。

人脸识别的方法很多,主要的 人脸识别方法有:

(1)几何特 征的人脸识别方法:几何特征可以是眼、鼻、嘴等的 形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快,需要的内存小,但识别率较低。

(2)基于特征脸(PCA)的人脸识别方法:特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法,KL变换是 图像压缩的一种正交变换。高维的图像空间经过KL变换后 得到一组新的正交基,保留其 中重要的正交基,由这些 基可以张成低维线性空间。如果假 设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性,就可以 将这些投影用作识别的特征矢量,这就是 特征脸方法的基本思想。这些方 法需要较多的训练样本,而且完 全是基于图像灰度的统计特性的。目前有 一些改进型的特征脸方法。

(3)神经网 络的人脸识别方法:神经网 络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区 域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方 法同样需要较多的样本进行训练,而在许多应用中,样本数量是很有限的。

(4)弹性图 匹配的人脸识别方法:弹性图 匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离,并采用 属性拓扑图来代表人脸,拓扑图 的任一顶点均包含一特征向量,用来记 录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法 结合了灰度特性和几何因素,在比对 时可以允许图像存在弹性形变,在克服 表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果,同时对 于单个人也不再需要多个样本进行训练。

(5)线段Hausdorff距离(LHD)的人脸识别方法:心理学的研究表明,人类在识别轮廓图(比如漫画)的速度 和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于 从人脸灰度图像中提取出来的线段图的,它定义 的是两个线段集之间的距离,与众不同的是,LHD并不建 立不同线段集之间线段的一一对应关系,因此它 更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明,LHD在不同 光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现,但是它 在大表情的情况下识别效果不好。
6)支持向量机(SVM)的人脸识别方法:支持向 量机是统计模式识别领域的一个新的热点,它试图 使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协,从而提 高学习机的性能。支持向 量机主要解决的是一个2分类问题,它的基 本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率,但是它 需要大量的训练样本(每类300个),这在实 际应用中往往是不现实的。而且支 持向量机训练时间长,方法实现复杂,该函数 的取法没有统一的理论。
奥畅智 能科技揭秘重要关键技术
基于大 数据的深度学习
在人脸 识别原理一节中提到了一些特征提取和分类算法,可以理 解为是一种浅层的学习模型。浅层学 习可以在一定规模的数据集下可以发挥较强的表达能力,但当数 据量不断增大时,这些模 型就会处于欠拟合的状态。通俗点 说就是数据量太大,模型不够复杂,覆盖不了全部数据。所以说,深度学 习是近年来特别热门的研究课题。
基于大 数据的深度学习,将是人 脸识别技术的主要趋势之一。深度学习,往往含 有更深的层次结构。越是低层,特征越简单,越是高层,特征越抽象,但越接 近所要表达的意图。举个例子,从字到词,再到句,到语义,是层层深化的过程,这就是 一个典型的深层结构。回到图像分析的范畴,对于一个图片来说,低级的特征是像素,也就是0到255的矩阵。通过像素,无法理 解图片里的目标是什么,但我们 可以从像素中找到了边缘特征,然后用 边缘特征组合成不同的部件,后形成 了不同种类的目标物,这个才 是我们所想要实现的。
利用深 度学习提取出的人脸特征,相比传统技术,更能表 示人脸之间的相关性,辅之有效的分类方法,能够明 显提高算法识别率。深度学 习非常依赖大数据,这也是 为什么这项技术在近几年取得突破的原因。更多更 丰富的样本数据加入到训练模型中,意味着 算法模型将更通用,更贴近现实世界模型。另一方面,深度学 习的理论性还需要加强,模型还需要优化。这一点,相信在 众多学术界和工业界同仁的努力下,深度学 习将取得更大的成功。届时人脸识别应用,或许能 如现在的车牌识别技术一样,深入到我们的生活中。
奥畅智能科技揭秘3D人脸识别技术
3D人脸识 别技术是人脸识别重要发展发现。目前大 部分的人脸识别应用的范畴限定在2D图像上。人脸实 质上是一个立体模型,而2D人脸识 别容易受到姿态、光照、表情等因素影响,是因为2D图像本身有一个缺陷,无法很 好地表示深度信息。如果说 深度学习是从人的认知角度来理解人脸识别,那么3D技术就 是从现实模型来反映人脸识别。
目前关于3D人脸识 别方向的算法研究并没有2D人脸识 别技术那么丰富和深入,许多因 素限制了这项技术的发展。首先,3D人脸识 别往往需要特定的采集设备,如3D摄像机或双目摄像机。目前这 类采集设备价格还比较昂贵,主要用于特定场景。其次,3D建模过 程需要的计算量较大,对硬件要求较高,也限制了目前的应用。第三,3D人脸识 别数据库比较稀少,研究者 缺少训练样本和测试样本,无法开 展更深入的理论研究。相信随 着未来芯片技术和传感器的发展,当计算 能力不再收到制约,3D采集设 备成本大幅下降的时候,3D人脸识 别将取得重要突破。人脸识 别技术已经普遍的应用在我们生活中了,如果有 关于人脸识别的相关问题,欢迎前来咨询。


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