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人臉識別到底是什么?
人臉識別,是視覺模式識別的一個細(xì)分問題,也大概是最難解決的一個問題。其實(shí)我們?nèi)嗣繒r每刻都在進(jìn)行視覺模式識別,我們通過眼睛獲得視覺信息,這些信息經(jīng)過大腦的處理被識別為有意義的概念。于是我們知道了放在我們面前的是水杯、書本,還是什么別的東西。我們也無時無刻不在進(jìn)行人臉識別,我們每天生活中遇到無數(shù)的 人,從中認(rèn)出那些熟人,和他們打招呼,打交道,忽略其他的陌生人。甚至躲開那些我們欠了錢還暫時還不上的人。然而這項(xiàng)看似簡單的任務(wù),對機(jī)器來說卻并不那么容易實(shí)現(xiàn)。
對計算機(jī)來講,一幅圖像信息,無論是靜態(tài)的圖片,還是動態(tài)視頻中的一幀,都是一個由眾多像素點(diǎn)組成的矩陣。比如一個1080p的數(shù)字圖像,是一個由1980*1080個像素點(diǎn)組成矩陣,每個像素點(diǎn),如果是8bit的rgb格式,則是3個取值在0-255的數(shù)。機(jī)器需要在這些數(shù)據(jù)中,找出某一部分?jǐn)?shù)據(jù)代表了何種概念:哪一部分?jǐn)?shù)據(jù)是水杯,哪一部分是書本,哪一部分是人臉,這是視覺模式識別中的粗分類問題。
而人臉識別,需要在所有機(jī)器認(rèn)為是人臉的那部分?jǐn)?shù)據(jù)中,區(qū)分這個人臉屬于誰,這是個細(xì)分類問題。
人臉可以分為多少類呢?
取決與所處理問題的人臉庫大小,人臉庫中有多少目標(biāo)人臉,就需要機(jī)器進(jìn)行相應(yīng)數(shù)量的細(xì)分類。如果想要機(jī)器認(rèn)出每個他看到的人,則這世界上有多少人,人臉就可以分為多少類,而這些類別之間的區(qū)別是非常細(xì)微的。由此可見人臉識別問題的難度。更不要提,這件事還要受到光照,角度,人臉部的裝飾物等各種因素的影響。這也不難解釋為什么人臉識別技術(shù)目前還沒有大量應(yīng)用
在日常生活中,大部分人只能在科幻電影中接觸人臉識別了。
人臉檢測與人臉識別
完成人臉識別的工作,要經(jīng)過幾個步驟。首先計算機(jī)需要在圖像或視頻中找到人臉的位置,這部分工作一般叫做人臉檢測。如前所述,這是一種粗分類,具體到人臉檢測中,實(shí)際上是二分類,計算機(jī)只需要判斷目標(biāo)圖像是或者不是人臉。但由于并不能事先確定人臉的大小和位置,計算機(jī)需要以每個可能的人臉大小對全圖進(jìn)行掃描,逐個判斷子窗口所截取的圖像是否為人臉。而每次掃描過程,子窗口移動的步長可能是幾個像素。
所以你可以大致想象下,作一張圖的人臉檢測,計算機(jī)需要作多少次二分類判斷。
人臉檢測步驟從一張圖中獲得人臉的位置和大小,并將該部分圖像送給后續(xù)步驟,包括:人臉部件點(diǎn)定位,人臉圖像的對齊和歸一化,人臉圖像質(zhì)量選取,特征提取,特征比對。所有步驟完成后,才能得知該人臉的身份。
當(dāng)然,我們也可以單獨(dú)使用人臉檢測功能來完成某些應(yīng)用,比如當(dāng)前大部分照相機(jī),及手機(jī)攝像頭都有人臉檢測功能,可以自動獲得人臉位置,從而對圖片作一些自動調(diào)焦和優(yōu)化。甚至對人臉做一些初步的判斷,比如性別、年齡,甚至顏值。
1v1人臉驗(yàn)證與1vN人臉查找
電影里主人公通過各種方式,蒙混過層層身份驗(yàn)證,成功進(jìn)入某機(jī)要部門,這是電影中經(jīng)常出現(xiàn)的情節(jié)。而這層層的身份驗(yàn)證就經(jīng)常包括人臉識別。在這種應(yīng)用中,使用者往往需要提供自己的身份。
比如使用門卡,計算機(jī)可以通過門卡在后臺中獲取門卡所有者的人臉樣本,將其與當(dāng)前使用門卡人的人臉圖像進(jìn)行對比,以確認(rèn)當(dāng)前使用門卡的人與門卡的所有者是否匹配,如此可以避免撿到你門卡的人輕松混入公司。