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如何理解人臉識別1:1、1:N、M:N三種模式,人臉識別三大技術和四大特征,刷臉有什么好處

來源: 2020/5/9 21:56:18??????點擊:

人臉識別現在已經在安防行業得到成熟的應用,想必大家都多少有所接觸。不知道大家是否聽過人臉識別的1:1,1:N,M:N模式,下面帶大家快速理解這三種識別模式。

人臉識別技術在日常生活中主要有兩種用途,一是用來進行人臉驗證(又叫人臉比對),驗證“你是不是某某人”,還有一種用于人臉識別,驗證“你是誰”。

1:1模式

人臉驗證做的是1:1的比對,其身份驗證模式本質上是計算機對當前人臉與人像數據庫進行快速人臉比對,并得出是否匹配的過程,可以簡單理解為證明你就是你。就是我們先告訴人臉識別系統,我是張三,然后用來驗證站在機器面前的“我”到底是不是張三。

這種模式最常見的應用場景便是人臉解鎖,終端設備只需將用戶事先注冊的照片與臨場采集的照片做對比,判斷是否為同一人,即可完成身份驗證。

1:1作為一種靜態比對,一般在金融、信息安全領域中應用較多。例如在機場、高鐵站安檢時,受檢人員手持身份證等證件,通過檢查通道,同時對受檢人員的外貌及身份證信息進行識別,此過程就是典型的1:1模式的人臉識別。

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1:N模式

人臉識別做的是1:N的比對,即系統采集了“我”的一張照片之后,從海量的人像數據庫中找到與當前使用者人臉數據相符合的圖像,并進行匹配,找出來“我是誰”。比如疑犯追蹤,小區門禁,會場簽到,以及新零售概念里的客戶識別。

1:N人臉識別模式,同時具有動態比對與非配合兩種特點。動態對比是指通過對動態視頻流的截取來獲得人臉數據并進一步比對的過程;而非配合性是指識別的過程表現出非強制性與高效性的特點,識別對象無需到特定的位置便能完成人臉識別的工作。

由于這兩個特性使1:N身份認證模式能迅速落地于公共安全管理與VIP客戶人臉識別等場景,但其難度要遠高于靜態1:1,因為機器面臨著光線、角度、距離等挑戰。

M:N模式

M:N 是通過計算機對場景內所有人進行面部識別并與人像數據庫進行比對的過程。M:N作為一種動態人臉比對,其使用率非常高,能充分應用于多種場景,例如公安布控,迎賓,機器人應用等。

M:N模式難度和要求較大,因為其必須依靠海量的人臉數據庫才能運行,并且由于識別基數大,圖像采集設備受環境影響等因素,使M:N模式可能產生較高的錯誤率從而影響識別結果。

人臉識別三大關鍵技術

一、基于特征的人臉檢測技術:通過采用顏色、輪廓、紋理、結構或者直方圖特征等進行人臉檢測。

二、基于模板匹配人臉檢測技術:從數據庫當中提取人臉模板,接著采取一定模板匹配策略,使抓取人臉圖像與從模板庫提取圖片相匹配,由相關性的高低和所匹配的模板大小確定人臉大小以及位置信息。

三、基于統計的人臉檢測技術:通過對于“人臉”和“非人臉”的圖像大量搜集構成的人臉正、負樣本庫,采用統計方法強化訓練該系統,從而實現對人臉和非人臉的模式進行檢測和分類。

人臉識別四大特征

1、幾何特征:從面部點之間的距離和比率作為特征,識別速度快,內存要求比較小,對于光照敏感度降低。

2、基于模型特征:根據不同特征狀態所具有概率不同而提取人臉圖像特征。

3、基于統計特征:將人臉圖像視為隨機向量,并用統計方法辨別不同人臉特征模式,比較典型的有特征臉、獨立成分分析、奇異值分解等。

4、基于神經網絡特征:利用大量神經單元對人臉圖像特征進行聯想存儲和記憶,根據不同神經單元狀態的概率實現對人臉圖像準確識別。

人臉識別是根據所提取的人臉圖像特征采用相關識別算法進行人臉確認或辨別。即將已檢測到的待識別人臉與數據庫中已知人臉進行比較匹配,得出相關信息,該過程的關鍵是選擇適當的人臉表征方式與匹配策略,系統的構造與人臉的表征方式密切相關。一般根據所提特征而選擇不同識別算法進行度量,常用的包括距離度量、支持向量機、神經網絡、k均值聚類等。

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刷臉有什么好處

人臉識別技術,是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。因為人臉與人體的其他生物特征(指紋、虹膜等)是獨一無二的,因此通過人臉進行身份識別,無論從理論還是現實都是可行的。一般來說人臉識別技術在日常生活中主要是有兩種用途,一是用來驗證“你是不是誰”,這是1∶1的人臉驗證。這種方式需要預先輸入人員資料,待其提出申請時,加以驗證。

第二個應用的場景,是讓系統自動識別出來“這人是誰”。系統采集了申請人一張照片之后,快速從海量人員資料庫中自動找出這人的身份。

人臉識別屬于非接觸式識別技術,操作更方便快捷。推廣方面,當前普通攝像頭可以作為傳感器,人臉識別主要依靠人臉識別軟件和算法進行處理,普通攝像頭可以作為采集人臉信息的傳感器,推廣起來成本比較低,客戶也較容易接受。簡言之,不需要強制地采集用戶信息,也不需要用戶接觸識別設備,使得人臉識別技術的前景非常廣闊。

在如今的實際應用中,1∶1的人臉驗證,在可控的環境下,已經基本上達到了可使用的地步,在生活中的應用場景也越來越豐富,可用于公安、機場、邊防口岸、安防等多個重要行業及領域,以及智能門禁、門鎖、考勤等民用市場。




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