2D人脸识别与3D人脸识别的现状如何

2019 年 10 月 23 日

人脸识别技术在实际应用中,有2D人脸识别技术与3D人脸识别技术的区别,不同的技术在识别时会有不同的效果。由于2D人脸识别在实际应用中会有识别准确率不高、活体检测准确率不高等问题的出现,为了弥补不足,3D人脸识别应运而生。那么,2D人脸识别与3D人脸识别的现状如何?


2D人脸识别与3D人脸识别的现状如何


2D人脸识别现状


2D人脸识别的优势是可以实现的算法比较多,有一套比较成熟的流程,人脸图像数据获取比较简单,只要普通摄像头就可以获取,因此基于2D图像数据的人脸识别应用比较多,在安防、监控、门禁、考勤、金融领域的身份认证、娱乐等多个场景都会有应用。


2D人脸识别可以根据其技术发展分为两大类:传统人脸识别和基于神经网络人脸识别。


传统人脸识别,主要采用数学方法,从图像矩阵中提取对应的特征,该特征为尺度不变特征,常用的算法有SURF、SIFT、HARRIS、GFTT等。 


基于神经网络人脸识别的2D人脸识别算法在各种人脸识别挑战赛、开源数据集上测试的识别准确率已达到99.80%,识别准确率是比较高的,但在金融环境仅是一种辅助手段,人脸识别后还要还其他的验证方式,比如输入手机号。


3D人脸识别现状


目前,3D人脸识别在市场上根据使用摄像头成像原理主要分为:3D结构光、TOF、双目立体视觉。


3D结构光是通过红外光投射器,将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上,再由专门的红外摄像头采集。利用三角形相似的原理进行计算,从而得到图像每个点的深度信息,最后得到三维数据。在一些智能手机上应用到基于3D结构光的人脸识别技术。


TOF就是激光测距,照射光源一般会采用方波脉冲调制,根据脉冲发射和接收的时间差来测算距离。采用TOF的方式获取3D数据主要在Kinect上实现,Kinect的目的是作为与机器的交互设备,用在游戏方面,获取并处理的是人体的姿态数据。


双目立体视觉是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。通过双摄像机从不同角度获取被测物的两幅数字图像,并基于视差原理恢复出物体的三维几何信息,得出图像上每个点的深度信息、最终得到三维数据。因为其成像原理对硬件要求比较高,尤其是相机的焦距、两个摄像头的平面位置,所以应用范围要比3D结构光和TOF少。


2D人脸识别与3D人脸识别各有各的优势与不足,随着人脸识别技术的发展,两者之间存在的问题也会得到解决。

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文章来源:畅视智能


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