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人脸识别技术

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人脸识别技术
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       人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别属于生物特征识别技术,是对人体作为生物体本身的生物特征来区分生物体个体。常见的人脸识别采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,也叫做人像识别、面部识别。

       人脸与人体的其它生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来,它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提,与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点:

       ◆ 非强制性:用户不需要专门配合人脸采集设备,几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像,这样的取样方式没有“强制性”;

       ◆ 非接触性:用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像;

       ◆ 并发性:在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别;
       ◆ 其他特性:人脸识别还具备了多源性、视觉可判、操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

       人脸识别技术主要分为基于可见光图像的人脸识别技术和基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。基于可见光图像的人脸识别技术在环境光照发生变化时,识别效果会急剧下降。基于主动近红外图像的人脸识别技术收环境光线变化的影响较小,已经在精度、稳定性和速度方面都取得了出色的识别性能。

 

       人脸识别技术主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集、人脸检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及人脸匹配与识别。

 

       1)人脸图像采集: 不同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。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。

       2) 人脸检测: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。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。

       3) 人脸图像预处理: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。

       4) 人脸图像特征提取: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。对眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部特点和它们之间结构关系的几何描述,可作为识别人脸的重要几何特征。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。

       5)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。

       近年来以卷积神经网络应用于人脸识别领域的基于深度学习的人脸识别技术得到了快速发展。在深度学习出现以前,人脸识别方法一般分为高维人工特征提取(例如:LBP, Gabor等)和降维两个步骤,代表性的降维方法有PCA, LDA等子空间学习方法和LPP等流行学习方法;在深度学习方法流行之后,代表性方法为从原始的图像空间直接学习判别性的人脸表示。

       维尔人脸识别算法通过PCA算法求得训练样本集的特征空间,在此基础上执行LDA算法获得融合的特征空间。通过融合PCA与LDA的特征空间获得两者结合的特征空间后,采用结合粗糙集和模糊神经网络的方法对特征空间中的数据进行训练和识别,取得了优秀的识别效果。

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