什么是3D人脸识别技术?看完就清楚了

2019 年 09 月 11 日

随着人脸识别技术的迅速发展,识别精度及速度的有效提升为人脸识别在更多领域的应用提供了基础,也从2D人脸识别发展到3D人脸识别技术。并且应用在多个领域的多个方面,例如门禁、考勤、商业、教育、安防等。那3D人脸识别技术的发展现状是如何呢?与2D人脸识别技术相比有什么优势呢?


什么是3D人脸识别技术?看完就清楚了


3D人脸识别技术主要分为硬件以及算法两大部分,算法是实现人脸识别的基础,硬件是承载算法,让人脸识别得以实现的实体部件。这两个是缺一不可,两者相互协作,才可以实现人脸识别。


而3D人脸识别硬件技术主要分为三类,结构光、TOF和双目测距。

(1)结构光:结构光要投射到特定的光信息到物体表面后,然后由摄像头采集。根据物体造成的光信号的变化来计算物体的深度信息,从而复原整个三维空间,可以进行短距离的识别。

(2)TOF系统:这是一种光雷达系统,可从发射极向对象发射光脉冲,接收器就可以通过计算光脉冲从发射器到对象,再以像素格式返回到接收器的运行时间来确定被测量对象的距离,可以进行远距离识别。

(3)双目测距:也叫双目视觉,这是通过利用双摄像头拍摄物体,再通过三角形原理计算物体距离。


但结构光技术容易受到光的影响,不适合强光下应用,虽然说TOF技术的整体性能好,但分辨率不高,而双目测距则是不适合在昏暗的环境和特征不明显的环境下应用。如今在智能手机应用到3D人脸识别解锁,在这三种技术中,双目视觉技术不适合在夜间实现3D人脸识别解锁。而TOF技术具备有响应时间更快,可以抗光照,深度信息精确度高、可以远距离识别等优势,但也有着分辨率低、功耗高、模块大等劣势。而结构光技术则可以在低光下识别,并且分辨率更高,成本、功耗比较适中,但比较容易受到阳光影响,而且识别距离短等缺点。


而应用在手机上的人脸识别解锁,结构光技术比TOF技术拥有优势,因为手机3D人脸识别解锁是短距离解锁,不需要用到远距离,让识别度更高。


3D人脸识别技术算法,是三维脸部识别算法,主要有这几种算法。

(1)基于图像特征的方法:就是采取从3D结构中分离出姿态的算法。需要先进行匹配人脸整体的尺寸轮廓和三维空间方向,然后在保持固定姿态的情况下,做脸部不同特征点的局部匹配。

(2)基于模型可变参数的方法:这是把通用人脸模型的3D变形和基于距离映射的矩阵迭代最小相结合,来恢复头部姿态和3D人脸。这是需要随着模型的形变关联关系的改变来不断更新姿态参数,重复这一个过程到最小化尺度达到要求。基于模型可变参数的方法与基于图像特征的方法的区别是在于,图像特征的方法要在人脸姿态每一次变化后,重新搜索特征点的坐标,而前者只是要调整3D变形模型的参数。

(3)基于深度学习的算法:这是利用3D结构光设备采集景的彩色、红外、深度图片,来获取的3D人脸训练数据。


3D人脸识别技术具有的优势

(1)采集获得的脸部的3D形状数据可以看作是不随光照、视图的变化而发生变化。因此,化妆、美颜、戴眼镜等附属物对图像影响会比较大,而对3D数据影响并不明显。为此,3D人脸识别具有光照不变、姿态不变的特点。

(2)3D人脸识别是通过3D摄像头立体成像,可以识别视野内空间得每个点位的三维坐标信息,从而提升分析判断的准确性,使得人脸识别功能能够分辨出伪造图片、视频、面具等的攻击,比较适合在金融领域和智能手机等安全级别要求高的场景应用。


而3D人脸识别技术与2D人脸识别技术相比较,识别准确率更高,但3D人脸识别技术需要要3D摄像机来进行采集,而且3D建模过程需要的计算量较大,对硬件要求较高。人脸识别公司认为,随着人工智能技术的不断发展,3D人脸识别技术会应用在更多的领域,更广泛的应用。

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文章来源:畅视智能


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