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2021-03-25 09:24:20
在人工智能技术体系中,人脸识别无疑是应用场景较广泛的生物识别技术。人脸识别技术是指从人脸图像中提取有效的特征信息后,利用计算机进行分析,从而进行身份认证的一种先进技术。当前人脸识别技术的研究已经成为人工智能与识别领域的热点。国内主要玩家有旷视、商汤、依图、优图、云天励飞等人脸识别管理系统,其产品主要应用于和金融领域。
近两年来,随着人脸识别技术的快速迭代(据说每半年都会有一个质的飞跃),人脸识别适用的细分场景越来越多,并逐渐从大安防转向民用和商用应用市场。可以说,现阶段,人脸识别技术已经在我们的生活中随处可见,如公寓门禁闸机、社区刷脸,刷脸支付、刷脸考勤和刷脸取款等等。而因为它非接触式、方便、可靠,人们也正逐渐接受这种应用方式,虽然人脸识别具有一定的安全风险。
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性,然后再计算出它们的几何特征量,而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像模板,在进行比对时,将采样面像所有象素与库中所有模板采用化相关量度量进行匹配。此外,还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
(2)面部跟踪
面貌跟踪就是指对被检验到的面貌开展动态性总体目标跟踪。实际选用根据模型的方式 或根据健身运动与模型紧密结合的方式 。除此之外,利用皮肤颜色模型跟踪也不可多得一种简洁明了而合理的方式。
(3)人脸比对
面貌核对是对被检验到的面貌像开展确定或在面像库中开展总体目标检索。这事实上就是,将取样到的面像与库存量的面像先后开展核对,并找到的配对目标。因此,面像的叙述决策了面像分辨的具体做法与特性。
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