什么是人脸识别,人脸识别算法大致分为几种?

2020-02-20 15:59小马智慧停车官网
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如果要给人脸识别下个定义,它是利用人的生物特征实现个体区分的一种技术,一般包括图像采集、特征定位、身份的确认和查找三个环节。简单来说,人脸识别就是从图像中提取面部特征关键点,比如骨骼特征、眉毛高度等,通过比对输出结果。

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虽然iPhoneX的FaceID让计算机视觉领域的创业者兴奋不已,但此人脸识别非彼人脸识别。苹果的FaceID并没有采用普通摄像头的方式,而是采用红外主动识别的技术,这样就可以做到三维立体识别,增强了安全系数。


在具体的应用场景中,人脸识别大致可以分为1:1、1:N、N:N三种。


1:1等级的人脸识别,实现的是最初级的“证明你是你”。从字面上就可以看出,1:1是用户提前上传个人照片储存于系统中,每次验证时,线下拍照与系统中存储的照片信息进行对比,进而确定“你是不是你”。


举个例子,我们在车站过安检时,检票员拿着你的身份证跟你本人做对比,证明你是不是身份证上的本人,这种场景就是1:1的场景。手机解锁、刷脸支付、网上买票、医院挂号、政府惠民工程项目,以及各种证券开户、电信开户、互联网金融开户……这都是1:1人脸识别的应用场景。同其他方式相比,1:1识别准确率高,对算力的要求也相对较低。


而1:N的人脸识别算法则主要用于人脸检索,“证明你是谁”。与1:1的一一对照不同,1:N需要一张照片同系统中的海量照片进行对比,根据相似度排列出多个对比结果。而排在第一顺位的结果,未必准确。


1:N人脸识别算法主要应用在安防领域,如用于排查犯罪嫌疑人、寻找走失儿童等。专注于动态人像识别的初创企业云天励飞在2015年开始就与深圳龙岗区警方合作,在当地地铁口、火车站、城中村、商超等场所建设“深目”系统。上线几个月后,便协助警方成功告破两起命案。


应用在安防领域的1:N人脸识别,其特点是动态和非配合。所谓动态,即系统识别的不是图片,而是摄像头采集的视频。非配合是指识别对象不用感知到摄像头的位置并配合完成识别工作,识别对象处于被动状态。这在提高采集便捷性的同时,也意味着你的行踪已经被完全暴露。