人臉識別系統的研究始於20世紀60年代,80年代後隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高,而真正進入初級的應用階段則在 90年後期,以美國、德國和日本的技術實現為主。
一、聊聊什麼是人臉識別
1.人臉識別技術原理分析
人臉識別主要分為人臉檢測(face detection)、特徵提取(feature extraction)和人臉識別(face recognition)三個過程。
人臉檢測:人臉檢測是指從輸入影象中檢測並提取人臉影象,通常採用haar特徵和adaboost演算法 訓練級聯分類器對影象中的每一塊進行分類。如果某一矩形區域通過了級聯分類器,則被判別為人臉影象。
特徵提取:特徵提取是指通過一些數字來表徵人臉資訊,這些數字就是我們要提取的特徵。
常見的人臉特徵分為兩類,一類是幾何特徵,另一類是表徵特徵。幾何 特徵是指眼睛、鼻子和嘴等面部特徵之間的幾何關係,如距離、面積和角度等。由於演算法利用了一些直觀的特徵,計算量小。
不過,由於其所需的特徵點不能精確選擇,限制了它的應用範圍。另外,當光照變化、人臉有外物遮擋、面部表情變化時,特徵變化較大。所以說,這類演算法只適合於人臉影象的粗略識別,無法在實際中應用。
表徵特徵利用人臉影象的灰度資訊,通過一些演算法提取全域性或區域性特徵。其中比較常用的特徵提取演算法是lbp演算法。lbp方法首先將 影象分成若干區域,在每個區域的畫素640x960鄰域中用中心值作閾值化,將結果看成是二進位制數。
圖3顯示了乙個lbp運算元。lbp運算元的特點是對單調 灰度變化保持不變。每個區域通過這樣的運算得到一組直方圖,然後將所有的直方圖連起來組成乙個大的直方圖並進行直方圖匹配計算進行分類。
人臉識別:這裡提到的人臉識別是狹義的人臉識別,即將待識別人臉所提取的特徵與資料庫中人臉的特徵進行對比,根據相似度判別分類。而人臉識別又可以分為兩個大類:一類是確認,這是人臉影象與資料庫中已存的該人影象比對的過程,回答你是不是你的問題;
另一類是辨認,這是人臉影象與資料庫中已存的所有影象匹 配的過程,回答你是誰的問題。顯然,人臉辨認要比人臉確認困難,因為辨認需要進行海量資料的匹配。常用的分類器有最近鄰分類器、支援向量機等。
與指紋應用方式類似,人臉識別技術目前比較成熟的也是考勤機。因為在考勤系統中,使用者是主動配合的,可以在特定的環境下獲取符合要求的人臉。這就為人臉 識別提供了良好的輸入源,往往可以得到滿意的結果。
2.人臉識別技術特點
人臉與人體的其它生物特徵(指紋、虹膜等)一樣與生俱來,它的唯一性和不易被複製的良好特性為身份鑑別提供了必要的前提,與其它型別的生物識別比較人臉識別具有如下特點:
非強制性:使用者不需要專門配合人臉採集裝置,幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉影象,這樣的取樣方式沒有「強制性」;
非接觸性:使用者不需要和裝置直接接觸就能獲取人臉影象;
併發性: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、結果直觀、隱蔽性好等特點。
3、人臉識別技術應用前景
1)企業、住宅安全和管理。如人臉識別門禁考勤系統,人臉識別防盜門等。
2)電子護照及身份證。這或許是未來規模最大的應用,國際民航組織(icao)已確定,從2023年起,其118個成員國家和地區,必須使用機讀護照,人臉識別技術是首推識別模式,該規定已經成為國際標準。
3)公安、司法和刑偵。如利用人臉識別系統和網路,在全國範圍內搜捕逃犯。
4)自助服務。如銀行的自動提款機,如果使用者卡片和密碼被盜,就會被他人冒取現金。如果同時應用人臉識別就會避免這種情況的發生。
5)資訊保安。如計算機登入、電子政務和電子商務。
二、解決方案——智慧型銀行人臉識別解決方案
實現櫃檯實名開戶、遠端實名開戶、實名支付等人證核實,智慧型門禁,智慧型考勤,訪客記錄,貴賓識別,理財資訊廣告精準推送等系列尊享服務,確保資金交易安全、管理優化,業務便捷、服務周到,是銀行拓寬業務領域,重塑服務流程,提公升服務品質,增強市場競爭力的重要手段。
方案特點
高準確度,離線工作:世界領先的演算法,徹底解決跨年齡問題、小識別問題,無需連線公安訪問證件大圖,也可以100%識別證件真偽、是否本人。
黑名單預警,門禁控制:首創黑名單預警、白名單自動識別開門,有效保障客戶人身財產安全。
分級管理,人臉查詢:由於採集資料小,儲存沒有壓力,採用前端、終端、平台**儲存,方便事後快速查詢、資料備份。二次業務辦理時,可快速識別。
可見光線,多人識別:基於深度學習的可見光人臉識別技術,對環境要求不高,滿足各種有光線條件使用,符合人眼習慣,同時可以識別10人以上。
系統組網,資料分析:成熟產品系統級應用解決方案,讓每乙個識別裝置都是資料採集終端,為大資料分析、事件預警、事故預防提供有效資料。
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