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發(fā)布時間：2021-10-27 09:02
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人臉識別建模與檢索
系統(tǒng)可以將登記入庫的人像數(shù)據(jù)進行建模提取人臉的特征，并將其生成人臉模板（人臉特征文件）保存到數(shù)據(jù)庫中。在進行人臉搜索時（搜索式），將人像進行建模，再將其與數(shù)據(jù)庫中的所有人的模板相比對識別，終將根據(jù)所比對的相似值列出相似的人員列表。系統(tǒng)可以識別得出攝像頭前的人是一個真正的人還是一張照片。以此杜絕使用者用照片作假。此項技術(shù)需要使用者作臉部表情的配合動作。
人臉識別技術(shù)檢測
面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：
①參考模板法
首先設(shè)計一個或數(shù)個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；
②人臉規(guī)則法
由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉；
③樣品學(xué)習(xí)法
這種方法即采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器；
④膚色模型法
這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測。
⑤特征子臉法
這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。
當(dāng)下人臉識別在生活中被應(yīng)用得愈加廣泛。那么，人臉識別是如何對人臉關(guān)鍵特征進行識別的？
人臉比對是通過計算兩張照片灰度值矩陣的距離來實現(xiàn)的，圖像預(yù)處理通過各種手段拉近了兩個矩陣間的距離，從而讓計算出來的結(jié)果更精準。
但這樣就夠了嗎？我們的計算是基于像素點的灰度值開展的，在計算中，各個像素點都參與運算，具有同等的重要性，對結(jié)果的貢獻度也是一樣的。
早聽到人臉識別概念還是從科幻電影中，通過一個人的面部特征，機器可以知道“你是誰”。隨著技術(shù)的進步，人臉識別已經(jīng)走入了人們的生活，iPhone手機上的Face ID就是其中的代表產(chǎn)品，次讓這項技術(shù)與消費者有了近距離的接觸。Face ID于2017年在iPhone X上推出，該技術(shù)取代了蘋果的Touch ID指紋掃描系統(tǒng)。Face ID使用“True Depth攝像頭系統(tǒng)”，該系統(tǒng)由傳感器、攝像頭和位于手機顯示屏頂部的點投影儀組成，可創(chuàng)建使用者的臉部詳細3D圖形。每次用戶看手機時，系統(tǒng)都會進行安全的身份驗證檢查，以便在識別到用戶本人的情況下快速、直觀地對設(shè)備進行或?qū)Ω犊钸M行授權(quán)。
