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科普,一文讀懂人臉識別技術(shù)

2020-4-27 9:57:50瀏覽次數(shù):

人臉識別(Face Recognition)是一種依據(jù)人的面部特征(如統(tǒng)計或幾何特征等),自動進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù),又稱為面像識別、人像識別、相貌識別、面孔識別、面部識別等。通常我們所說的人臉識別是基于光學(xué)人臉圖像的身份識別與驗證的簡稱。

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根據(jù)人臉識別行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀;到2016年,全球生物識別市場規(guī)模在127.13億美元左右,其中人臉識別規(guī)模約26.53億美元,占比在20%左右。預(yù)計到2021年,全球人臉識別市場預(yù)計將達(dá)到63.7億美元,按預(yù)計期間的復(fù)合增長率達(dá)17.83%。估算我國人臉識別市場規(guī)模約占全球市場的10%左右。2010-2016年,我國人臉識別市場規(guī)模逐年增長,年均復(fù)合增長率達(dá)27%。2016年,我國人臉識別行業(yè)市場規(guī)模約為17.25億元,同比增長27.97%,增速較上年上升4.64個百分點。

下面,我們就帶大家了解人臉識別涉及的十個關(guān)鍵技術(shù)。

1.人臉檢測(Face Detection):是檢測出圖像中人臉?biāo)谖恢玫囊豁椉夹g(shù)。

人臉檢測算法的輸入是一張圖片,輸出是人臉框坐標(biāo)序列(0個人臉框或1個人臉框或多個人臉框)。一般情況下,輸出的人臉坐標(biāo)框為一個正朝上的正方形,但也有一些人臉檢測技術(shù)輸出的是正朝上的矩形,或者是帶旋轉(zhuǎn)方向的矩形。

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人臉檢測結(jié)果舉例(綠色框為人臉檢測結(jié)果)


2.人臉配準(zhǔn)(Face Alignment):是定位出人臉上五官關(guān)鍵點坐標(biāo)的一項技術(shù)。

人臉配準(zhǔn)算法的輸入是“一張人臉圖片”加“人臉坐標(biāo)框”,輸出五官關(guān)鍵點的坐標(biāo)序列。五官關(guān)鍵點的數(shù)量是預(yù)先設(shè)定好的一個固定數(shù)值,可以根據(jù)不同的語義來定義(常見的有5點、68點、90點等等)。

圖片2.jpg

人臉配準(zhǔn)結(jié)果舉例(右圖中的綠色點位人臉配準(zhǔn)結(jié)果)


3.人臉屬性識別(Face Attribute):是識別出人臉的性別、年齡、姿態(tài)、表情等屬性值的一項技術(shù)。

一般的人臉屬性識別算法的輸入是“一張人臉圖”和“人臉五官關(guān)鍵點坐標(biāo)”,輸出是人臉相應(yīng)的屬性值。人臉屬性識別算法一般會根據(jù)人臉五官關(guān)鍵點坐標(biāo)將人臉對齊(旋轉(zhuǎn)、縮放、扣取等操作后,將人臉調(diào)整到預(yù)定的大小和形態(tài)),然后進(jìn)行屬性分析。

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人臉屬性識別過程(最右側(cè)文字為屬性識別結(jié)果)


4.人臉提特征(Face Feature Extraction):是將一張人臉圖像轉(zhuǎn)化為一串固定長度的數(shù)值的過程。這個數(shù)值串被稱為“人臉特征(Face Feature)”,具有表征這個人臉特點的能力。

人臉提特征過程的輸入也是 “一張人臉圖”和“人臉五官關(guān)鍵點坐標(biāo)”,輸出是人臉相應(yīng)的一個數(shù)值串(特征)。人臉提特征算法都會根據(jù)人臉五官關(guān)鍵點坐標(biāo)將人臉對齊預(yù)定模式,然后計算特征。

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人臉提特征過程(最右側(cè)數(shù)值串為“人臉特征”)


5.人臉比對(Face Compare):是衡量兩個人臉之間相似度的算法。

人臉比對算法的輸入是兩個人臉特征(注:人臉特征由前面的人臉提特征算法獲得),輸出是兩個特征之間的相似度。人臉驗證、人臉識別、人臉檢索都是在人臉比對的基礎(chǔ)上加一些策略來實現(xiàn)。相對人臉提特征過程,單次的人臉比對耗時極短,幾乎可以忽略。

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人臉對比過程(右側(cè)的相似度為人臉比對輸出的結(jié)果)


6.人臉驗證(Face Verification):是判定兩個人臉圖是否為同一人的算法。

它的輸入是兩個人臉特征,通過人臉比對獲得兩個人臉特征的相似度,通過與預(yù)設(shè)的閾值比較來驗證這兩個人臉特征是否屬于同一人(即相似度大于閾值,為同一人;小于閾值為不同)。

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人臉驗證過程說明(最右側(cè)“是同一人”為人臉驗證的輸出)


7.人臉識別(Face Recognition):是識別出輸入人臉圖對應(yīng)身份的算法。

它的輸入一個人臉特征,通過和注冊在庫中N個身份對應(yīng)的特征進(jìn)行逐個比對,找出“一個”與輸入特征相似度最高的特征。將這個最高相似度值和預(yù)設(shè)的閾值相比較,如果大于閾值,則返回該特征對應(yīng)的身份,否則返回“不在庫中”。

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人臉識別過程(右側(cè)身份“jason”為人臉識別結(jié)果)


8.人臉檢索:是查找和輸入人臉相似的人臉序列的算法。

人臉檢索通過將輸入的人臉和一個集合中的說有人臉進(jìn)行比對,根據(jù)比對后的相似度對集合中的人臉進(jìn)行排序。根據(jù)相似度從高到低排序的人臉序列即使人臉檢索的結(jié)果。

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人臉檢索過程(右側(cè)綠框內(nèi)排序序列為檢索結(jié)果)


9.人臉聚類(Face Cluster):是將一個集合內(nèi)的人臉根據(jù)身份進(jìn)行分組的算法。

人臉聚類也通過將集合內(nèi)所有的人臉兩兩之間做人臉比對,再根據(jù)這些相似度值進(jìn)行分析,將屬于同一個身份的人劃分到一個組里。

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人臉聚類過程(右側(cè)綠框內(nèi)按身份的分組結(jié)果為聚類結(jié)果)


10.人臉活體(Face Liveness):是判斷人臉圖像是來自真人還是來自攻擊假體(照片、視頻等)的方法。

和前面所提到的人臉技術(shù)相比,人臉活體不是一個單純算法,而是一個問題的解法。這個解法將用戶交互和算法緊密結(jié)合,不同的交互方式對應(yīng)于完全不同的算法。


人臉識別技術(shù)目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于金融、司法、軍隊、公安、邊檢、安防等領(lǐng)域。隨著平安城市、智能醫(yī)療、樓宇、交通和智慧生活的建設(shè)和發(fā)展,人臉識別產(chǎn)品將越來越深入我們的生活。



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