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    • Part 01●??人臉識(shí)別技術(shù)概述?●
    • Part 02●??人臉檢測(cè)?●
    • Part 03●??人臉特征?●
    • Part 04●??人臉識(shí)別?●
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五分鐘技術(shù)趣談 | 人臉識(shí)別知多少?

2023/07/03
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作者:金劍超

單位:中國移動(dòng)智慧家庭運(yùn)營中心

近年來,隨著人工智能技術(shù)的高速發(fā)展,人臉識(shí)別正在融入人們的日常生活,悄然改變?nèi)藗兊纳盍?xí)慣,例如刷臉支付、刷臉開手機(jī)、刷臉通行等。那么機(jī)器是如何識(shí)別這是一個(gè)人?它又是怎么辨別是誰的呢?接下來讓我們共同探秘,揭開這“黑科技”背后的面紗。

Part 01●??人臉識(shí)別技術(shù)概述?

人臉識(shí)別技術(shù)屬于生物特征識(shí)別技術(shù),是一種依據(jù)人人臉的若干特征(如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等)自動(dòng)進(jìn)行身份識(shí)別的技術(shù),又被稱為面像識(shí)別、人像識(shí)別、相貌識(shí)別、面孔識(shí)別、面部識(shí)別等。其主要利用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,通過人臉檢測(cè)技術(shù)分析其是否存在人臉,存在則給出人臉?biāo)谖恢?、大小和面部關(guān)鍵器官的位置信息;再根據(jù)這些信息提取所蘊(yùn)涵的身份特征,并將其與已知的人臉特征進(jìn)行對(duì)比,從而識(shí)別每個(gè)人臉的身份。

Part 02●??人臉檢測(cè)?

人臉檢測(cè)是人臉識(shí)別和人臉分析系統(tǒng)的關(guān)鍵第一步,主要用于解決“人臉在哪里”的問題,在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小,并提供給后續(xù)的人臉特征分析和識(shí)別。早期的人臉檢測(cè)工作主要基于人工精心設(shè)計(jì)的局部描述子進(jìn)行特征提取,主要可分為4類基于知識(shí)的人臉檢測(cè)方法、基于模型的人臉檢測(cè)方法、基于特征的人臉檢測(cè)方法、基于外觀的人臉檢測(cè)方法,其中比較比較經(jīng)典的作品有haar cascades分類器、HOG(Histogram of Oriented Gridients)特征檢測(cè)算法。但傳統(tǒng)的檢測(cè)對(duì)于多種變異因素的具有挑戰(zhàn)性的圖像,人臉檢測(cè)精度有限。

隨著深度學(xué)習(xí)的蓬勃發(fā)展,逐漸演變出許多基于不同深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的人臉檢測(cè)方法,主要有基于級(jí)聯(lián)cnn模型、基于R-CNN模型、單發(fā)探測(cè)器模型、基于特征金字塔網(wǎng)絡(luò)模型、基于變形金剛模型等,極大的改善了傳統(tǒng)人臉檢測(cè)、識(shí)別在特征提取、精確度、可擴(kuò)展性方面均有諸多不足。MTCNN是其中一個(gè)比較優(yōu)秀的人臉檢測(cè)模型,該模型通過三個(gè)階段的深度卷積網(wǎng)絡(luò),以粗到細(xì)的方式預(yù)測(cè)人臉和地標(biāo)位置,具體步驟為:第一階段:通過淺層CNN快速生成候選窗口;第二階段:通過更復(fù)雜的CNN拒絕大量非面部窗口來細(xì)化窗口;第三階段:使用更強(qiáng)大的CNN再次細(xì)化結(jié)果并輸出五個(gè)面部標(biāo)志位置。

Part 03●??人臉特征?

人臉特征也稱人臉表征,是人臉的某些特征,比如臉的長度、臉的寬度、唇部寬度、鼻子長度等,人臉特征提取就是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模得到向量化人臉特征的過程。人臉特征提取按照技術(shù)特點(diǎn)大致可分為三類:基于全局信息的Holistic方法、基于局部信息的Local特征方法、基于深度學(xué)習(xí)的方法。基于深度學(xué)習(xí)的人臉特征可以從數(shù)據(jù)集中自動(dòng)學(xué)習(xí)特征,如果數(shù)據(jù)集能夠覆蓋足夠的魯棒性數(shù)據(jù)(如光照、姿態(tài)、表情等),則算法能適應(yīng)各種挑戰(zhàn),也是當(dāng)前的主流人臉特征提取方法。

Part 04●??人臉識(shí)別?

人臉識(shí)別是人臉比對(duì)的過程,通過比對(duì)提取的人臉特征獲兩個(gè)人臉的相似度,判斷方法為比較兩個(gè)特征間的歐式距離(L2距離)或者余弦距離(cosine距離):L2距離越小,相似度越高;cos距離夾角越小,cos距離越大相似度越高。根據(jù)比對(duì)的數(shù)量不同,又可分為1:1和1:N。1:1最常見的場(chǎng)景就是人證比對(duì),比如我們?cè)诔烁哞F時(shí)所遇到的這種設(shè)備。1:N是1張人臉和底庫中的N張人臉進(jìn)行比對(duì),比如在考勤機(jī)中,我們的人臉底庫中包含全公司的所有人臉照片。

 

 

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