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    人臉識別技術的趨向發展進程

    發布者:九竹物聯技術有限公司 發布時間:2019-11-7 11:30:46 點擊次數:520 關閉
    人臉識別是一種基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術,通常也叫做人像識別、面部識別。
    人臉識別系統的研究始于20世紀60年代,80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高,而真正進入初級的應用階段則在90年后期;近幾年隨著以深度學習為主的人工智能技術進步,人臉識別技術得到了迅猛的發展!叭四樧R別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術,是綜合性比較強的系統工程技術。
    人臉識別流程
    人臉識別系統通常包括幾個過程:人臉圖像采集及檢測、關鍵點提取、人臉規整(圖像處理)、人臉特征提取和人臉識別比對。
    人臉圖像采集。不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來,比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時,采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。
    人臉檢測。人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理,即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。
    關鍵點提取(特征提取)。人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取,也稱人臉表征,它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類:一種是基于知識的表征方法;另外一種是基于代數特征或統計學習的表征方法。
    人臉規整(預處理)。對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果,對圖像進行處理并最終服務于特征提取的過程。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾,往往不能直接使用,必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言,其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。
    人臉識別比對(匹配與識別)。提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模板進行搜索匹配,通過設定一個閾值,當相似度超過這一閾值,則把匹配得到的結果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較,根據相似程度對人臉的身份信息進行判斷?煞譃1:1、1:N、屬性識別。其中1:1是將2張人臉對應的特征值向量進行比對,1:N是將1張人臉照片的特征值向量和另外N張人臉對應的特征值向量進行比對,輸出相似度高或者相似度排名前X的人臉。
    重要關鍵技
    基于大數據的深度學習
    在人臉識別原理一節中提到了一些特征提取和分類算法,可以理解為是一種淺層的學習模型。淺層學習可以在一定規模的數據集下可以發揮較強的表達能力,但當數據量不斷增大時,這些模型就會處于欠擬合的狀態。通俗點說就是數據量太大,模型不夠復雜,覆蓋不了所有數據。所以說,深度學習是近年來特別熱門的研究課題。
    基于大數據的深度學習,將是人臉識別技術的主要趨勢之一。深度學習,往往含有更深的層次結構。越是低層,特征越簡單,越是高層,特征越抽象,但越接近所要表達的意圖。舉個例子,從字到詞,再到句,到語義,是層層深化的過程,臻舒視 這就是一個典型的深層結構;氐綀D像分析的范疇,對于一個圖片來說,低級的特征是像素,也就是0到255的矩陣。通過像素,無法理解圖片里的目標是什么,但我們可以從像素中找到了邊緣特征,然后用邊緣特征組合成不同的部件,最后形成了不同種類的目標物,這個才是我們所想要實現的。
    利用深度學習提取出的人臉特征,相比傳統技術,更能表示人臉之間的相關性,輔之有效的分類方法,能夠顯著提高算法識別率。深度學習非常依賴大數據,這也是為什么這項技術在近幾年取得突破的原因。更多更豐富的樣本數據加入到訓練模型中,意味著算法模型將更通用,更貼近現實世界模型。另一方面,深度學習的理論性還需要加強,模型還需要優化。這一點,相信在眾多學術界和工業界同仁的努力下,深度學習將取得更大的成功。屆時人臉識別應用,或許能如現在的車牌識別技術一樣,深入到我們的生活中。www.9306a.com
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