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人臉識別技術(shù)原理及應(yīng)用前景分析

責(zé)任編輯:editor006

作者:妖界之箭

2015-08-03 16:15:06

摘自:安防監(jiān)控網(wǎng)

人臉識別技術(shù)是基于人的臉部特征,對輸入的人臉圖象或者視頻流 首先判斷其是否存在人臉 , 如果存在人臉,則進(jìn)一步的給出每個(gè)臉的位置、大小和各個(gè)主要面部器官的位置信息。

人臉識別技術(shù)是基于人的臉部特征,對輸入的人臉圖象或者視頻流 . 首先判斷其是否存在人臉 , 如果存在人臉,則進(jìn)一步的給出每個(gè)臉的位置、大小和各個(gè)主要面部器官的位置信息。并依據(jù)這些信息,進(jìn)一步提取每個(gè)人臉中所蘊(yùn)涵的身份特征,并將其與已知的人臉進(jìn)行對比,從而識別每個(gè)人臉的身份。

人臉識別技術(shù)原理分析

人臉由于其易采集的特性,受到很多行業(yè)客戶的關(guān)注,特別是公安、海關(guān)、商場等。人類每天都在進(jìn)行人臉識別,因此也最能接受這種身份認(rèn)證方式。人臉識別的研究始于上世紀(jì)中期,經(jīng)歷了數(shù)十年的努力,現(xiàn)在已經(jīng)可以應(yīng)用在我們的實(shí)際生活中,為我們提供各種便利。

人臉識別主要分為人臉檢測(face detection)、特征提取(feature extraction)和人臉識別(face recognition)三個(gè)過程.

人臉檢測:人臉檢測是指從輸入圖像中檢測并提取人臉圖像,通常采用haar特征和Adaboost算法 訓(xùn)練級聯(lián)分類器對圖像中的每一塊進(jìn)行分類。如果某一矩形區(qū)域通過了級聯(lián)分類器,則被判別為人臉圖像。

特征提取:特征提取是指通過一些數(shù)字來表征人臉信息,這些數(shù)字就是我們要提取的特征。常見的人臉特征分為兩類,一類是幾何特征,另一類是表征特征。幾何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之間的幾何關(guān)系,如距離、面積和角度等。由于算法利用了一些直觀的特征,計(jì)算量小。不過,由于其所需的特征點(diǎn)不能精確選擇,限制了它的應(yīng)用范圍。另外,當(dāng)光照變化、人臉有外物遮擋、面部表情變化時(shí),特征變化較大。所以說,這類算法只適合于人臉圖像的粗略識別,無法在實(shí)際中應(yīng)用。

表征特征利用人臉圖像的灰度信息,通過一些算法提取全局或局部特征。其中比較常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先將圖像分成若干區(qū)域,在每個(gè)區(qū)域的像素640x960鄰域中用中心值作閾值化,將結(jié)果看成是二進(jìn)制數(shù)。圖3顯示了一個(gè)LBP算子。LBP算子的特點(diǎn)是對單調(diào)灰度變化保持不變。每個(gè)區(qū)域通過這樣的運(yùn)算得到一組直方圖,然后將所有的直方圖連起來組成一個(gè)大的直方圖并進(jìn)行直方圖匹配計(jì)算進(jìn)行分類。

人臉識別:這里提到的人臉識別是狹義的人臉識別,即將待識別人臉?biāo)崛〉奶卣髋c數(shù)據(jù)庫中人臉的特征進(jìn)行對比,根據(jù)相似度判別分類。而人臉識別又可以分為兩個(gè)大類:一類是確認(rèn),這是人臉圖像與數(shù)據(jù)庫中已存的該人圖像比對的過程,回答你是不是你的問題;另一類是辨認(rèn),這是人臉圖像與數(shù)據(jù)庫中已存的所有圖像匹配的過程,回答你是誰的問題。顯然,人臉辨認(rèn)要比人臉確認(rèn)困難,因?yàn)楸嬲J(rèn)需要進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的匹配。常用的分類器有最近鄰分類器、支持向量機(jī)等。

與指紋應(yīng)用方式類似,人臉識別技術(shù)目前比較成熟的也是考勤機(jī)。因?yàn)樵诳记谙到y(tǒng)中,用戶是主動配合的,可以在特定的環(huán)境下獲取符合要求的人臉。這就為人臉識別提供了良好的輸入源,往往可以得到滿意的結(jié)果。但是在一些公共場所安裝的視頻監(jiān)控探頭,由于光線、角度問題,得到的人臉圖像很難比對成功。這也是未來人臉識別技術(shù)發(fā)展必須要解決的難題之一。

現(xiàn)在已有一些機(jī)構(gòu)、高校在進(jìn)行人臉識別新領(lǐng)域、新技術(shù)的研究。如遠(yuǎn)距離人臉識別技術(shù),3D人臉識別技術(shù)等。遠(yuǎn)距離人臉識別系統(tǒng)面臨兩個(gè)主要困難。一是如何從遠(yuǎn)距離獲取人臉圖像。其次,在得到的數(shù)據(jù)并不理想的情況下如何識別身份。從某種意義上來看,遠(yuǎn)距離人臉識別并不是一個(gè)特定的關(guān)鍵技術(shù)或基礎(chǔ)研究問題。它可看成是一個(gè)應(yīng)用和系統(tǒng)設(shè)計(jì)問題。通常有兩類解決方法用于獲取人臉圖片。一種是高清的固定式攝像機(jī),另一種是使用PTZ控制系統(tǒng)多攝像機(jī)系統(tǒng)。后者更適合于一般情況,不過其結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜,造價(jià)也更貴。后者需要考慮如何協(xié)調(diào)多臺攝像機(jī)的同步操作。一般地,系統(tǒng)由低分辨率廣角攝像機(jī)和高分辨率長焦攝像機(jī)組成。前者用于檢測和追蹤目標(biāo),后者用于人臉圖像采集和識別。目前遠(yuǎn)距離人臉識別技術(shù)還處于實(shí)驗(yàn)室階段,未來如果能夠解決上述問題,對人員布控這樣的應(yīng)用有著重要意義。

3D人臉識別能夠很好地克服2D人臉識別遇到的姿態(tài)、光照、表情等問題。主要原因是2D圖像無法很好地表示深度信息。通常,3D人臉識別方法使用3D掃描技術(shù)獲取3D人臉,然后建立3D人臉模型并用于識別。不過,3D人臉識別技術(shù)的缺點(diǎn)也是很明顯的。首先它需要額外的3D采集設(shè)備或雙目立體視覺技術(shù),其次,建模過程需要的計(jì)算量較大。相信隨著未來芯片技術(shù)的發(fā)展,當(dāng)計(jì)算能力不再受到制約,采集設(shè)備成本大幅下降的時(shí)候,3D人臉識別將會成為熱門技術(shù)之一。

人臉識別技術(shù)應(yīng)用前景

隨著技術(shù)的進(jìn)一步成熟和社會認(rèn)同度的提高,人臉識別技術(shù)將應(yīng)用在更多的領(lǐng)域。

人臉識別應(yīng)用中的挑戰(zhàn)

1、企業(yè)、住宅安全和管理。如人臉識別門禁考勤系統(tǒng),人臉識別防盜門等。

2、電子護(hù)照及身份證。這或許是未來規(guī)模最大的應(yīng)用,國際民航組織(ICAO)已確定,從2010年起,其118個(gè)成員國家和地區(qū),必須使用機(jī)讀護(hù)照,人臉識別技術(shù)是首推識別模式,該規(guī)定已經(jīng)成為國際標(biāo)準(zhǔn)。中國的電子護(hù)照計(jì)劃公安部一所正在加緊規(guī)劃和實(shí)施。

3、公安、司法和刑偵。如利用人臉識別系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò),在全國范圍內(nèi)搜捕逃犯。

4、自助服務(wù)。如銀行的自動提款機(jī),如果用戶卡片和密碼被盜,就會被他人冒取現(xiàn)金。如果同時(shí)應(yīng)用人臉識別就會避免這種情況的發(fā)生。

5、信息安全。如計(jì)算機(jī)登錄、電子政務(wù)和電子商務(wù)。在電子商務(wù)中交易全部在網(wǎng)上完成,電子政務(wù)中的很多審批流程也都搬到了網(wǎng)上。而當(dāng)前,交易或者審批的授權(quán)都是靠密碼來實(shí)現(xiàn),如果密碼被盜,就無法保證安全。但是使用生物特征,就可以做到當(dāng)事人在網(wǎng)上的數(shù)字身份和真實(shí)身份統(tǒng)一,從而大大增加電子商務(wù)和電子政務(wù)系統(tǒng)的可靠性。

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