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一文讀懂人臉識別技術

作者:時間:2019-02-11來源:網絡收藏

  近日,技術因多次在抓逃犯的過程中“立功”,再度走“紅”。從20世紀60年代起,研究開啟,發展到今天有哪些進展?該產業里的競爭,是人工智能投資泡沫帶來的浮躁,還是市場規模將持續突進?

本文引用地址:http://www.954562.live/article/201902/397451.htm

  何謂技術?

  20世紀60年代,人臉識別工程化應用研究正式開啟。初期的方法主要利用了人臉的幾何結構,通過分析人臉器官特征點及其之間的拓撲關系進行辨識。這種方法簡單直觀,但是一旦人臉姿態、表情發生變化,則精度嚴重下降。

  如今的解決方案多是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術。它可以克服光線變化的影響,已經取得了卓越的識別性能,在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能超過三維圖像人臉識別。

  劃重點!

  1.人臉識別技術原理:

  一是建立一個包含大批量人臉圖像的數據庫;二是通過各種方式來獲得當前要進行識別的目標人臉圖像;三是將目標人臉圖像與數據庫中既有的人臉圖像進行比對和篩選。

  2.人臉識別技術流程:

  (1)圖像的采集與預處理

  人臉圖像的采集一般分為兩種途徑,有人臉圖像的批量導入和人臉圖像的實時采集;預處理的目的是在系統對人臉圖像的檢測基礎之上,對人臉圖像做出進一步的處理以利于人臉圖像的特征提取。

  (2)人臉檢測

  人臉檢測方法可分為三類,分別是基于膚色模型的檢測、基于邊緣特征的檢測、基于統計理論方法。

  (3)人臉特征提取

  目前主流的人臉識別系統可支持使用的特征通??煞譃槿四樢曈X特征、人臉圖像像素統計特征等,而人臉圖像的特征提取就是針對人臉上的一些具體特征來提取的。

  (4)人臉識別和活體鑒別

  實際的人臉識別系統一般需要增加活體鑒別環節,因為生物特征識別的共同問題之一就是要區別該信號是否來自于真正的生物體,這種信號包括要求人左右轉頭,眨眼睛,開開口說句話等。

  技術不斷發展

  市場上應用最多的是三種方案,包括3D結構光方案、ToF 3D方案和雙目立體成像方案。

  1.3D結構光技術

  3D結構光技術(Structured Light)是通過光學手段獲取被拍攝物體的三維結構,再將獲取到的信息進行更深入的應用。這種方案在未來將很有前景,可拓展空間更加廣闊,比如5G通信、AR以及其他與3D建模等相關的領域都可以發揮它獨有的關鍵作用。

  例如,iphone x/xr/xs/xsmax、oppo Find x、mate20pro等都是采用了3D結果光技術原理。

  3D 結構光也有它的局限,相比傳統的攝像頭,3D 結構光可以工作的距離要短一些,最長距離一般在 1 米左右,OPPO給出的數據是60cm遠精度也能控制在±1mm范圍。

  2.ToF

  ToF(Time Of Flight,時差測距技術),簡單來說,是指發出一道經過處理的光,碰到物體以后會反射回來,捕捉來回的時間,因為已知光速和調制光的波長,所以能快速準確計算出到物體的距離。

  ToF技術的普及與發展指日可待,vivo已經搶占先機,而且蘋果分析師也曾預測2019年iPhone也許會有重大創新就包括采用ToF技術。

  3.雙目立體成像

  雙目立體成像(Stereo System)是利用雙攝像頭拍攝物體,再通過三角形原理計算物體距離。已經上市的華為nova3采用的就是雙目3D人臉識別方案。

  雙目方案的原理最簡單,成本也比較低。

  技術發展方向

  結合三維信息:二維和三維信息融合使特征更加魯棒多特征融合

  多特征融合:單一特征難以應對復雜的光照和姿態變化

  大規模人臉比對:面向海量數據的人臉比對與搜索

  :在大數據條件下充分發揮深度神經網絡強大的學習能力

  寫在最后

  隨著人工智能的發展,在全球信息化、云計算、大數據的背景下,生物識別技術的應用面會越來越大。其中人臉識別技術會朝著網絡化、云技術、多模式融合的趨勢發展。

  國內外巨頭紛紛加碼人臉識別技術,我國相關集成應用的企業就有數百家,至于誰家算法更勝一籌,并不是重點問題。此時,我們是否要考慮:避免熱點過度炒作,企業推出真正符合用戶需求、市場所需的技術服務,才是關鍵所在?



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