人脸识别基础算法和应用算法

2019 年 09 月 25 日

人脸识别算法中可以分为基础算法和应用算法,一张人脸首先是要基础算法,经过人脸检测、特征关键点处理,质量模型过滤后,才可以到应用层算法做处理,并应用到实际场景中。那么人脸识别的基础算法与应用算法有哪些内容呢?


人脸识别基础算法和应用算法


人脸识别的基础算法

人脸检测:这是将一张照片或一段视频流中的人脸检测出来,并且输出人脸矩阵坐标。可以用作截取人脸,用在后续的人脸比对、人脸搜索等算法。人脸检测是基于二分类模型,通过深度学习训练样本识别是否为人脸。


特征关键点:这是将检测到人脸后,把人脸的特征点标记出来,而且每个特征点都有自己属性,可以表示是脸部位置。在不同的场景有不同的用处,人脸摆正对齐是对于抓取的人脸不是正方向的,要摆正后再进行人脸比对、搜索等。而人脸处理则是应用在社交娱乐应用中的人脸特效,需要检测到人脸特征关键后,在对关键部位有针对性处理。它的原理是将人脸照片的关键点做上标记,通过深度学习、分类模型,让算法可以检测到特征点并识别特征点的属性。


质量模型:就是对人脸照片的角度、光照、模糊度等进行评估,让符合要求的人脸可以进行人脸识别。适应在不同业务中对照片的需求,例如在一些场景,需要戴口罩也可以识别,如医院,而有些场景则是不能有遮挡物才可以识别。还可以提升人脸比对、人脸搜索等人脸识别的准确率。它的原理主要是利用回归模型,对每张照片标记模糊、光照、遮挡的分值,然后进行监督训练后,输入照片即可输出对应的质量分值。


人脸识别的应用算法

活体检测:这一个算法主要应用在身份认证上,确定识别的人员是否为真人。在技术上,目前主要有两大类,对硬件依赖度比较低的,例如动作活体,静默活体;而对硬件有一定要求,需要和硬件适配的有双目活体、3D结构光活体等。在原理上,通过采集人脸照片,并将照片做上标记,为真样本还是假样本,并送到模型中训练从而得出算法。


人脸对比:就是将两张人脸照片进行比对,得出相似度。可以通过现场采集人脸与已有的人脸库进行比对,还可以事先上传人脸信息到系统中,或者是将身份证信息上传,与人脸库做对比。可以应用在刷脸支付、刷脸登陆以及身份证验证的场景中。


人脸搜索:就是将采集到的人脸,和数据库中的人脸全部进行比对,得出相似度最高的几张人脸库照片,而且得出相似度,超过一定阈值,则是认可为同一人,即识别成功。可以应用在门禁、考勤以及安防领域的场景。而人脸搜索的准确率,是要结合人脸数据库中人脸照片的数量,数据库中人脸照片越多,识别准确率可能会比较低,识别时间会慢一些。但随着人脸识别技术的进步,人脸识别的准确率越来越高。

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文章来源:畅视智能


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