人脸识别十大经典算法(技术必入的人脸识别4-4-5算法轨迹科普版)

在人脸识别技术应用盛行的当下,我们从技术层面来聊聊4-4-5算法轨迹(即4个特点、4个步骤、5个难点及算法的发展轨迹),我们的生活中已经无时无刻不被人脸识别的应用包裹着,核心目的就是要判断图片和视频中人脸的身份是什么。

人脸识别是身份识别的一种,比如,我们住宿酒店,我们人脸识别跟身份证匹配登记办理入住手续,它跟身份证识别、指纹识别、虹膜识别都是相似的,可以将人脸识别和大家熟悉的身份证做对比。打开支付宝登录,会出现人脸识别验证是否是本人操作;工商注册时也需要人脸识别判断是否是本人登录;上班考勤打卡或是进出门禁系统也会进行人脸识别……人脸识别的应用领域已经十分成熟了。基础的3个步骤就可以完成,第一步,录入人脸信息,第二步,将信息存入数据库,第三步,当需要验证身份时,刷脸识别的过程就是采集新信息的过程,然后后台进行将新采集信息和数据库信息作比对,完成刷脸验证比对成功就可以了。

人脸识别十大经典算法(技术必入的人脸识别4-4-5算法轨迹科普版)(1)

人脸识别和其他身份识别相比,具有便捷性、非强制性、非接触性和并行处理四大特点,基于人脸属于生物特征,不需要携带类似身份证的东西,在识别的过程甚至不需要识别对象的配合,只要摄像头拍摄到人脸就可以进行识别,例如安防领域就是如此。在安全性方面,尤其是疫情频发的当下,接触式感染的危险系数增强,有了人脸识别,根本不需要跟设备进行接触就可以识别辨别,相比指纹更能避免交叉感染。同时人脸识别的处理效率更高,可以平行处理。比如摄像头捕捉到的多个人,或者照片里的多张人脸,可以同时识别处理,不需要像指纹或者是虹膜识别那样,一个一个的来比对处理!

正是因为人脸识别技术有以上4点不可比拟的优势,所以越来越受到各个领域的欢迎和广泛应用。生活中更是随处可见。那么要想实现人脸识别,就需要完成4个关键步骤,第一步是人脸检测,第二步是人脸对齐,第三步是人脸编码,第四步是人脸匹配。

人脸识别十大经典算法(技术必入的人脸识别4-4-5算法轨迹科普版)(2)

首先,我们要了解人脸检测的目的是什么?检测是为了系统捕捉和寻找画面中人脸的位置。当识别到有人脸出现在画面中时,不管这个脸是谁,都会标记出人脸的坐标信息,或者将人脸切割出来。具体实现的原理,我们需要先了解方向梯度直方图(HOG)。在这个过程中需要先将图片灰度化,接着会系统计算出图像中像素的梯度。这样就可以将图像转变成HOG形式,那么人脸位置就顺利标注和判断出来。

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完成人脸检测之后,接着要将不同角度的人脸图像对齐成同一种标准的形状。这个阶段就是人脸对齐。人脸的特征点会第一时间被定位识别和对齐,然后通过仿射、旋转、缩放等这些几何变换,使各个特征点,比如将眼睛、嘴等部位移到相同位置,进行对齐处理。

人脸识别十大经典算法(技术必入的人脸识别4-4-5算法轨迹科普版)(4)

接下来就要进行人脸编码,人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量,人脸像素值转化成特征向量,形成模板(template)。同一个主体的所有人脸在正常情况下,都应该映射到相似的特征向量。

人脸识别十大经典算法(技术必入的人脸识别4-4-5算法轨迹科普版)(5)

最后一步就是人脸匹配,在识别比对时,新人脸数据与原始录入的数据会构建模块,新旧数据两个模板会进行比较,从而计算出相似度分值,用该分值判断是否比对成功。

人脸识别十大经典算法(技术必入的人脸识别4-4-5算法轨迹科普版)(6)

我们要聊的人脸识别4-4-5算法轨迹,人脸识别也是最有挑战性的生物识别方法之一。人脸识别的难点在于,人脸图像具有高度的可变性,这5个可变性难点包括头部姿势可变性、年龄可变性、是否遮挡(遮挡的范围和部位)、光照条件可变性、人脸表情可变性。

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想要确保这些可变性的准确判断,就需要深度学习算法,并进行不断试错不断训练不断优化的过程。人脸识别领域,也是从传统机器学习算法过度到深度学习算法的。

人脸识别十大经典算法(技术必入的人脸识别4-4-5算法轨迹科普版)(8)

在深度学习阶段的研究和应用,富唐国际开发者中心旗下云播AI为代表的在研发领域取得好成绩的这些厂商,开始发展实际业务为起点,比如智能美业领域,虚拟试妆试戴、虚拟染发、虚拟换装、智慧门店等通过不断扩大实际数据集合,算法性能也在逐渐的提升。

人脸识别的应用变得越来越广泛,只要跟身份识别相关的未来都有可能使用人脸识别。典型的应用场景包括安全类行业:门禁系统、安防系统、无人超市、电子护照及身份证、自主服务系统(如ATM)、信息安全系统,如刷脸支付。美业行业:比如彩妆实体店用肌柒AI魔镜虚拟试口红、彩妆、眼影;美发店一键试发色,换发型等。娱乐型行业应用:如抖音、快手等短视频直播APP里的部分贴纸道具等。

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