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人臉識別真有那麽靈?一起來探討下

時間:2020-09-09 瀏覽次數:105

   人臉識別是一種基於人的臉部特征信息進行身份辨識的生物認證技術。係統自動在圖像視頻中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行一係列相關技術處理,得到人臉識別關鍵信息,並與預留的目標人臉信息進行比對,判斷其相似度。通常也叫做人像比對、人像識別、麵部識別。
  人臉識別主要包括人臉預處理、特征提取、人臉分類三大模塊。預處理模塊需要將圖片或視頻中的人臉檢測出來,並對眼睛、鼻子、嘴巴等關鍵特征點進行定位;由於圖片的尺寸(像素)不同,人像可能是側著臉,或者歪著頭,這些都會影響人臉識別效果,因此需要利用特征點對人臉進行對齊和歸一化。人臉預處理模塊中各種技術現階段都比較成熟,不僅在人臉識別中,在拍照對焦、表情檢測中都有應用。
  人臉特征提取是指從人臉圖片中挑選出能夠z佳描述這張人臉的信息,使其能大限度區別其它人臉,是目前人臉識別中熱門的研究方向。通常,根據其構成形式,人臉圖像的特征可以分為基於子空間的特征、基於形狀紋理的特征、基於稀疏表示的特征和基於神經網絡的特征四類。完成特征提取之後,需要用他們與需要驗證人臉特征進行比對,判斷輸入的兩張圖像是否為同一個人。
  人臉特征提取是人臉識別中的關鍵部分,此前采用傳統的基於紋理、子空間、稀疏表示的方法,係統準確率不到97%。此後深度神經網絡被用到人臉識別的特征提取中,在LFW數據集上準確度超過97.45%-這一FBI特工的人臉識別準確率。此後基於深度神經網絡的特征提取,準確度不斷被刷,新的準確度已超過99.9%。
  顯然,人臉識別尤其不可比擬的優點,識別和注冊操作簡單、人臉特征基本穩定、具備人(眼)可辨識。但是人臉識別無法區分長得很像的臉(雙胞胎,較強的化妝術等),也不能判別人臉是來自現場采集,還是預先拍攝的照片或者視頻。因此隻憑人臉識別是無法準確的認定身份的。

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