解析人脸识别系统的技术流程

作者: 人工智能小破孩 2019-06-25 13:47:50

人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。

解析人脸识别系统的技术流程

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主;人脸识别系统成功的关键在于是否拥有***的核心算法,并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度;“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的***应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

解析人脸识别系统的技术流程

人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸图像采集及检测

人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。

主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法,Adaboost算法是一种用来分类的方法,它把一些比较弱的分类方法合在一起,组合出新的很强的分类方法。

人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器),按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器,再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器,有效地提高分类器的检测速度。

人脸图像预处理

人脸图像预处理:对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果,对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰,往往不能直接使用,必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言,其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

人脸图像特征提取

人脸图像特征提取:人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据,其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成,对这些局部和它们之间结构关系的几何描述,可作为识别人脸的重要特征,这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

人脸图像匹配与识别

人脸图像匹配与识别:提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类:一类是确认,是一对一进行图像比较的过程,另一类是辨认,是一对多进行图像匹配对比的过程。

人脸识别 AI 人工智能
上一篇:Web攻击检测的机器学习深度实践 下一篇:当热钱不再涌动 2019人工智能行业冷暖观察
评论
取消
暂无评论,快去成为第一个评论的人吧

更多资讯推荐

AI免费公开课一网打尽!14个类别、230门课程,GitHub标星6k+

要说这两年最火的机器学习课程,当属吴恩达的Machine Learning。这原本是吴恩达在斯坦福大学开授的课程,课程视频在网络上受到了学习者的广泛好评,后来还推出了专门的网课。

轻沉 ·  1天前
“脑控+AI” 让人用“本能”驾驶 精选

“脑控”即用脑电波来操纵机器设备。这是人类数百年来的梦想——只需要念头一动,机械或设备就已经按照你的想法运转。就像电影《阿凡达》里所演绎的那样,虽然身有残疾,却能通过脑控让另一个“自己”肆意生活。

佚名 ·  1天前
中芯国际量产14nm制程芯片 这是AIoT时代最有价值的制造

中芯国际近日表示,通过加大研发投入,14nm制程工艺芯片已经实现量产,并将于2021年正式出货。

佚名 ·  1天前
调查显示88%的中国员工信任机器人胜过人类老板 精选

中国员工在职场更信任机器人?一项调查显示,有约 88% 的中国员工对机器人的信任程度超过人类上司。

·  1天前
超过Google,微信AI在NLP领域又获一项世界第一

微信AI,NLP领域又获一项世界第一,这次是在机器阅读理解方面。

乾明 ·  3天前
AI如何改善采矿行业现状? 精选

人工智能的引入,有望将采矿业转化成一个更安全、利润空间更大且更为环保的行业。

佚名 ·  3天前
大小仅1MB!超轻量级的人脸识别模型火爆Github

近日,用户Linzaer在Github上开源了一款适用于边缘计算设备、移动端设备以及 PC 的超轻量级通用人脸检测模型,该模型文件大小仅1MB,一经开源就霸榜Github Trending榜单。

佚名 ·  3天前
大数据和人工智能如何协同工作

人工智能和机器学习如何帮助组织从大数据中获得更好的业务见解?需要了解人工智能和大数据分析的下一步发展。大数据技术并不像几年前那样广受关注,但这并不意味着大数据技术没有得到发展。如果说有什么不同的话,那就是大数据的规模正在变得越来越大。

Kevin Casey ·  2019-10-17 11:13:27
Copyright©2005-2019 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载