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人脸识别走进现实,你被识破了吗

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人脸识别走进现实,你被识破了吗

发布日期:2019-04-13 作者:速尔科技 点击:

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人脸识别到底是什么?


       人脸识别,是视觉模式识别的一个细分问题,也大概是最难解决的一个问题。其实我们人每时每刻都在进行视觉模式识别,我们通过眼睛获得视觉信息,这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、书本,还是什么别的东西。我们也无时无刻不在进行人脸识别,我们每天生活中遇到无数的 人,从中认出那些熟人,和他们打招呼,打交道,忽略其他的陌生人。甚至躲开那些我们欠了钱还暂时还不上的人。然而这项看似简单的任务,对机器来说却并不那么容易实现。


       对计算机来讲,一幅图像信息,无论是静态的图片,还是动态视频中的一帧,都是一个由众多像素点组成的矩阵。比如一个1080p的数字图像,是一个由1980*1080个像素点组成矩阵,每个像素点,如果是8bit的rgb格式,则是3个取值在0-255的数。器需要在这些数据中,找出某一部分数据代表了何种概念:哪一部分数据是水杯,哪一部分是书本,哪一部分是人脸,这是视觉模式识别中的粗分类问题。


      而人脸识别,需要在所有机器认为是人脸的那部分数据中,区分这个人脸属于谁,这是个细分类问题。


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人脸可以分为多少类呢?


       取决与所处理问题的人脸库大小,人脸库中有多少目标人脸,就需要机器进行相应数量的细分类。如果想要机器认出每个他看到的人,则这世界上有多少人,人脸就可以分为多少类,而这些类别之间的区别是非常细微的。由此可见人脸识别问题的难度。不要提,这件事还要受到光照,角度,人脸部的装饰物等各种因素的影响。这也不难解释为什么人脸识别技术目前还没有大量应用


在日常生活中,大部分人只能在科幻电影中接触人脸识别了。


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人脸检测与人脸识别


        完成人脸识别的工作,要经过几个步骤。首先计算机需要在图像或视频中找到人脸的位置,这部分工作一般叫做人脸检测。如前所述,这是一种粗分类,具体到人脸检测中,实际上是二分类,计算机只需要判断目标图像是或者不是人脸。但由于并不能事先


确定人脸的大小和位置,计算机需要以每个可能的人脸大小对全图进行扫描,逐个判断子窗口所截取的图像是否为人脸。而每次扫描过程,子窗口移动的步长可能是几个像素。

     所以你可以大致想象下,作一张图的人脸检测,计算机需要作多少次二分类判断。

    人脸检测步骤从一张图中获得人脸的位置和大小,并将该部分图像送给后续步骤,包括:人脸部件点定位,人脸图像的对齐和归

一化,人脸图像质量选取,特征提取,特征比对。所有步骤完成后,才能得知该人脸的身份。

    当然,我们也可以单独使用人脸检测功能来完成某些应用,比如当前大部分照相机,及手机摄像头都有人脸检测功能,可以自动

获得人脸位置,从而对图片作一些自动调焦和优化。甚至对人脸做一些初步的判断,比如性别、年龄,甚至颜值。


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1v1人脸验证与1vN人脸查找

     电影里主人公通过各种方式,蒙混过层层身份验证,成功进入某机要部门,这是电影中经常出现的情节。而这层层的身份验证就经常包括人脸识别。在这种应用中,使用者往往需要提供自己的身份。

        比如使用门卡,计算机可以通过门卡在后台中获取门卡所有者的人脸样本,将其与当前使用门卡人的人脸图像进行对比,以确认当前使用门卡的人与门卡的所有者是否匹配,如此可以避免捡到你门卡的人轻松混入公司。


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