當(dāng)今，生物識別技術(shù)飛速發(fā)展。作為公共場所安全防務(wù)重要的技術(shù)手段，生物識別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于政府、軍隊、銀行、交通等公共設(shè)施。特別的，通過視頻圖像的人臉識別技術(shù)，以其源數(shù)據(jù)采集容易、成本較低廉等眾多優(yōu)勢越來越得到安防產(chǎn)業(yè)的重視。相比于指紋識別、虹膜識別、筆跡鑒定、DNA鑒定等技術(shù)，人臉識別僅僅需要在重要場所部署攝像設(shè)備，經(jīng)過比對算法運算，比對的速度十分快捷。但是作為廣泛存在的人臉數(shù)據(jù)，容易采集的圖像數(shù)據(jù)，在人物不同表情、年齡等狀態(tài)下人臉數(shù)據(jù)往往呈現(xiàn)出不盡相同的姿態(tài)。在一般的人臉圖像中，可以用來識別的圖像特性往往不易提取，而且極易受到圖像質(zhì)量、人物表情姿勢、光照條件、面部遮擋等諸多因素的影響。如何提高識別的準(zhǔn)確率是人臉識別技術(shù)的最大課題。
傳統(tǒng)人臉識別技術(shù)與發(fā)展
傳統(tǒng)的人臉識別技術(shù)必定經(jīng)過“人臉檢測”、“特征提取”和“識別算法”這3個步驟。其中基于Boosting的人臉檢測算法已經(jīng)相對成熟，部分大廠商的人臉檢測技術(shù)更是達(dá)到了國內(nèi)領(lǐng)先水平。同時其中個別廠商的人臉檢測SDK可以支持5路同時檢測最小尺寸達(dá)20×20像素的人臉目標(biāo)，在人臉左右旋轉(zhuǎn)45度之內(nèi)，準(zhǔn)確率可以達(dá)到98%以上。
人臉圖像的“特征提取”是將圖像信息數(shù)字化，一張人臉圖像轉(zhuǎn)變?yōu)榈囊淮當(dāng)?shù)字(一般稱為特征向量)需要具有生物個體唯一性、可以測量、用于識別和驗證等特征。幾何模板參數(shù)是早期的提取方法，近年來出現(xiàn)的Gabor、LBP、SIFT等基于圖像紋理的特征提取方式都取得了良好的效果。然而，很多特征提取方式得出的特征向量數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了原有的圖像數(shù)據(jù)量，從而引發(fā)所謂的“維度災(zāi)難”，不利于特征的存儲、計算，更不利于識別。一方面，需要在圖像最有信息量的部分計算、提取特征，另一方面，可以通過采用降維方法來避免“維度災(zāi)難”。
“識別算法”指的是分類特征向量的方法，LDA、SVM分類器、貝葉斯模型等都是具有代表性的分類識別算法?；诙喑叨雀呔SLBP/SIFT特征降維的貝葉斯模型等方法是近年來傳統(tǒng)人臉識別架構(gòu)最新的研究成果。
人臉比對算法
在2014年北京召開的國際安全產(chǎn)品博覽會上，就發(fā)現(xiàn)一款基于糾錯碼的視頻身份認(rèn)證系統(tǒng)，并獲得很好的反響。該系統(tǒng)通過攝像機跟蹤抓拍一張人臉圖片，并與預(yù)先登錄的人臉圖像比對，以確定使用該證件的是否為其本人。算法最大的特色是，算法可以精確定位人臉49個關(guān)鍵部位的位置，通過關(guān)鍵部位信息校正圖像從而一定程度上彌補了人物表情造成的差異。僅在關(guān)鍵點附近計算特征也極大地減少了系統(tǒng)開銷并提高了運行速度。此外，人臉關(guān)鍵點檢測方法，可以用于人臉的表情、動作檢測，從而可以用于實現(xiàn)包括人物性別、年齡等屬性的檢測，以及活體人臉檢測、遮擋物(如眼鏡)檢測及去除等眾多應(yīng)用場景。在安博會上，這套視頻身份認(rèn)證系統(tǒng)就包含一套完整強大的眼鏡檢測與去除算法，使得即使目標(biāo)佩戴(或摘除)眼鏡也能獲得準(zhǔn)確的認(rèn)證結(jié)果。
人臉比對算法是對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征描述和分類的問題，在計算機領(lǐng)域稱作模式識別或模式分類。模式識別試圖表述屬于特定類別的數(shù)據(jù)特性，建立一個數(shù)學(xué)模型使得屬于一個類別的數(shù)據(jù)差別盡量的小，而不同類別則存在較大的差別。模式識別方法多種多樣，但在傳統(tǒng)的人臉識別體系中，所有的方法都建立在特征向量已知的情況下。人為設(shè)定的特征提取過程在一定程度上制約了傳統(tǒng)架構(gòu)的人臉比對算法的性能。而且傳統(tǒng)的識別方法在一定程度上依賴于用來訓(xùn)練學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)，不能快捷的將最新的數(shù)據(jù)反映到最新的模型中。
人臉識別技術(shù)的未來
傳統(tǒng)人臉識別技術(shù)必須要使用人工設(shè)定的特征提取規(guī)則計算特征向量，近年來，“深度學(xué)習(xí)”架構(gòu)的出現(xiàn)使圖像識別技術(shù)的架構(gòu)理念出現(xiàn)了革命性的變化。
深度學(xué)習(xí)架構(gòu)最大的特色是利用深度網(wǎng)絡(luò)強大的表述能力，“自動學(xué)習(xí)”提取有利于識別分類的圖像信息。系統(tǒng)將不斷隨著識別的進(jìn)行而更新預(yù)測參數(shù)，海量的圖像數(shù)據(jù)有利于提高準(zhǔn)確率。近年來，隨著存儲設(shè)備、計算設(shè)備等硬件性能的增強，原本制約深度架構(gòu)性能的瓶頸一一得到解決。同時，大數(shù)據(jù)時代所帶來的需求與機遇也都促使深度學(xué)習(xí)這種全新的思維方式越來越多的被應(yīng)用于各種模式識別問題中。在人臉識別領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)架構(gòu)已經(jīng)獲得了遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方式，甚至出現(xiàn)超過人眼的識別結(jié)果。
然而，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)架構(gòu)對于技術(shù)人員的專業(yè)知識和經(jīng)驗要求是很高的。同時，海量的人臉數(shù)據(jù)也并非所有的企業(yè)所能獲得的。所以在強大的技術(shù)力量與資源支持下，目前不少廠商也在正在努力構(gòu)建一套自己的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，相信在不遠(yuǎn)的將來，準(zhǔn)確率更高的人臉比對方法很快將出現(xiàn)在市場上。
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