人臉與人體的其它生物特征(指紋、虹膜等)一樣與生俱來,它的性和不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提,與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點:
非強制性:用戶不需要配合人臉采集設備,幾乎可以在無意識的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像,這樣的取樣方式?jīng)]有“強制性”;
非接觸性:用戶不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像;
并發(fā)性:在實際應用場景下可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別;
除此之外,還符合視覺特性:“以貌識人”的特性,以及操作簡單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點。
人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分,分別為:人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。
人臉圖像采集及檢測
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(tài)圖像、動態(tài)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(nèi)時,采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。
人臉圖像特征提取
人臉圖像特征提?。喝四樧R別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)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(shù)特征或統(tǒng)計學習的表征方法。
基于知識的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù),其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成,對這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關系的幾何描述,可作為識別人臉的重要特征,這些特征被稱為幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。
現(xiàn)有的人臉識別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是,在用戶不配合、采集條件不理想的情況下,現(xiàn)有系統(tǒng)的識別率將陡然下降。比如,人臉比對時,與系統(tǒng)中存儲的人臉有出入,例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。
人臉識別的優(yōu)勢在于其自然性和不被被測個體察覺的特點。
所謂自然性,是指該識別方式同人類(甚至其他生物)進行個體識別時所利用的生物特征相同。例如人臉識別,人類也是通過觀察比較人臉區(qū)分和確認身份的,另外具有自然性的識別還有語音識別、體形識別等,而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性,因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區(qū)別個體。
不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要,這會使該識別方法不令人反感,并且因為不容易引起人的注意而不容易被欺。人臉識別具有這方面的特點,它完全利用可見光獲取人臉圖像信息,而不同于指紋識別或者虹膜識別,需要利用電子壓力傳感器采集指紋,或者利用紅外線采集虹膜圖像,這些特殊的采集方式很容易被人察覺,從而更有可能被偽裝欺。
人臉識別主要用于身份識別。由于視頻監(jiān)控正在快速普及,眾多的視頻監(jiān)控應用迫切需要一種遠距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識別技術,以求遠距離快速確認人員身份,實現(xiàn)智能預警。人臉識別技術無疑是佳的選擇,采用快速人臉檢測技術可以從監(jiān)控視頻圖象中實時查找人臉,并與人臉數(shù)據(jù)庫進行實時比對,從而實現(xiàn)快速身份識別。
所屬分類:網(wǎng)絡設備/網(wǎng)絡安防監(jiān)控
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