跨年龄人脸识别技术是如何实现的

2019 年 10 月 30 日

在公安在寻找失踪人口过程中应用到人脸识别技术,但失踪人口会随着年龄的增长,失踪人脸型、眼睛、嘴角、额头、皮肤等标识特征会发生明显的变化,人脸识别率也会下降,对人脸识别技术会有更高的要求。如今可以应用跨年龄人脸识别技术寻亲寻人,那么跨年龄人脸识别技术是如何实现的呢?


跨年龄人脸识别技术是如何实现的


人脸识别系统主要由人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及人脸匹配与识别组成,如果其中一个环节出错,都会影响人脸识别的识别精准度。而对于跨年龄人脸识别技术来说,核心的难点就是在于人脸图像特征提取和人脸匹配与识别这两个环节。


人脸是由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成,这些局部和它们之间结构关系的几何描述,能作为识别人脸的重要特征,这也是人脸图像特征提取的人脸数据。但因为人的五官一般会随着年龄的增长而发生变化,人在幼年时期的人脸数据与长大后的人脸数据并不一致,会导致人脸识别技术在对失踪人员的幼年照片与长大后的人脸图片进行比对时,无法进行精准识别和匹配。


因此,在跨年龄寻亲过程中,在人脸图像特征提取的环节中,不但要提取失踪人幼年时期和疑似失踪人近期的人脸数据,还要利用大数据分析技术对被寻人员的童年五官特征进行分析,利用人工智能技术推断出该人员长大后的模样,然后对推测后的人脸数据进行提取,将推测后的人脸数据与疑似被寻人员近期的人脸数据进行识别和匹配。


在这过程中,基于失踪人幼年照片,利用人工智能技术对失踪人长大后的五官进行推测,是最为关键部分。而应用于跨年龄寻亲的人脸识别系统,应该由人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、人脸数据推测、人脸图像特征提取、人脸匹配与识别这六个环节构成。


跨年龄人脸识别技术是在常规的人脸识别技术基础上,通过人工智能深度学习五官的成长规律,根据数据分析推断出幼儿成长后的模样,解决同一个人在不同年龄段下的人脸识别问题。


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文章来源:畅视智能


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