一文全面了解人脸识别

客利得
2020-06-03 11:38

人脸识别是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一系列与脸部相关的技术处理,包括人脸检测、人脸关键点检测、人脸验证等。

人脸识别

一、人脸识别具有哪些天然优势

1、非强制性:采集方式不容易被残觉,被识别的人脸图像可以主动获取。

2、非接触性:用户不需要与设备接触。

3、并发性:能够同时进行多个人脸的检测、跟踪和识别。

二、人脸识别的技术流程

人脸识别系统一般主要包括4个组成部分,分别为人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及人脸图像匹配与识别。

1、人脸图像采集及检测

人脸识别的第一步就是人脸的图像采集及检测。人脸图像采集是指通过摄像镜头把人脸图像采集下来,如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等。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。

人脸检测属于目标检测(object detection)的一部分,主要涉及以下两个方面:

(1)对要检测的目标对象进行概率统计,从而得到待检测对象的一些特征,建立起目标检测模型;

(2)用得到的模型来匹配输入的图像,如果有匹配则输出匹配的区域,没有就什么也不做。

2、人脸图像预处理

人脸图像预处理是基于人脸检测的结果,对图像进行处理,为后面的特征提取服务。系统获取的人脸图像可能受到各种条件的限制和随机干扰,需要进行缩放、旋转、拉伸、光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、规范化、几何参正、过滤以及锐化等图像预处理。

3、人脸图像特征提取

人脸图像特征提取就是将人脸图像信息数字化,将一张人脸图像转变为的一串数字(一般称为特征向量)。例如,对一张脸,找到它的眼睛左边、嘴唇右边、鼻子、下巴等位置,利用特征点间的欧氏距离、曲率和角度等提取出特征分量,最终把相关的特征连接成一个长的特征向量。

4、人脸图像匹配与识别

人脸图像匹配与识别就是把提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的人脸特征模板进行搜索匹配,根据相似程度对身份信息进行判断,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。这一过程又分为两类:一类是确认,是一对一(1:1)进行图像比较,换句话说就是证明“你就是你”,一般用在金融的核实身份和信息安全领域;另一类是辨认,是一对多(1:N)进行图像匹配,也就是说在N个人中找到你,一般的N可以是一个视频流,只要人走进识别范围就完成识别工作,一般用在安防领域。

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