人臉識別的工作原理是什么？

什么是人臉識別？

人臉識別是一種軟件層面的算法，用于通過(guò)處理視頻幀或數字圖像來(lái)驗證或識別一個(gè)人的身份，其中該人的臉是可見(jiàn)的。面部識別技術(shù)有幾種不同的工作方法，但是他們通常會(huì )將圖像中的面部特征與數據庫中的面部特征進(jìn)行比較。

人臉識別處理的4個(gè)步驟

特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )被訓練用來(lái)檢測人臉的標簽，并將人臉與圖像中的其他物體區分開(kāi)來(lái)。標簽是人類(lèi)普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。

任何人臉檢測和識別系統或軟件都繞不開(kāi)人臉識別算法。業(yè)界將這些算法分為兩種：

1. 幾何方法側重于區分特征

簡(jiǎn)而言之就將2D照片投影到3D模型上

例如：當一張臉被包裹在3D模型周?chē)鷷r(shí)，會(huì )顯示出在靜態(tài)和平坦的圖像中更難找到的顯著(zhù)特征。位深度投影可以解決2D面部識別的局限性，在這種情況下，你不需要在苛刻的光照條件下拍攝圖像，就能達到較高的精確度。

1. 光度統計方法用于從圖像中提取數值

即每個(gè)像素都被替換為相對光照的對比度表示，這意味著(zhù)它顯示了像素的亮度與周?chē)袼氐膶Ρ惹闆r，此測量方法使在多種照明形式中識別同一個(gè)面變得更容易。

人臉識別算法是基于數學(xué)計算的，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )同時(shí)進(jìn)行大量的數學(xué)運算。這些算法執行三個(gè)主要任務(wù)：在圖像、視頻或實(shí)時(shí)流媒體中檢測人臉、計算人臉的數學(xué)模型，并將模型與訓練集或數據庫進(jìn)行比較以識別或驗證人臉是否符合數據庫中的信息。由于沒(méi)有一種完美的人臉識別算法，每種方法都有其在特定條件下的優(yōu)勢所在，本文將介紹14種常見(jiàn)的面部識別算法: 

• 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(CNN)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(CNN)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(ANN)在AI業(yè)界近些年發(fā)展有很多突破，它是深度學(xué)習（DL）中最常用的算法之一。DL是機器學(xué)習（ML）的子集，DL模型學(xué)習直接對圖像、視頻、文本或聲音執行分類(lèi)任務(wù)，該模型在CV、NLP和最大的圖像分類(lèi)數據集(Image Net)等領(lǐng)域都取得了較為重大的成果。CNN具有卷積層和池層，每一層都要學(xué)會(huì )檢測不同的成像特征。

• Eeigenfaces

如果需要確定圖像數據集中人臉?lè )讲畹娜四槞z測時(shí)，就需要用到Eeigenfaces算法。它利用這些變量，通過(guò)機器學(xué)習對人臉進(jìn)行編碼和解碼。一組Eeigenfaces是通過(guò)對大量人臉圖像的統計分析確定的“標準化人臉成分”的集合。面部特征被賦予常數值，因為這種方法不使用數字圖片，而是使用統計數據庫。任何人臉都是這些值的不同百分比的組合。

• Fisherfaces

Fisherfaces也是常見(jiàn)的人臉識別算法之一，作為對 Eeigenfaces 算法的一種改進(jìn)，它經(jīng)常被拿來(lái)與 Eigenfaces 進(jìn)行比較，并且在訓練過(guò)程中被認為達到了更高的優(yōu)化層級。這種算法的關(guān)鍵優(yōu)勢是它能夠插值和外推照明和面部表情的變化。在模型的預訓練階段，已有報告指出將基于Fisherfaces與基于PCA的算法相結合，可以達到93%的準確率。

• PCA

主成分分析(PCA)是一種通用的統計方法，具有許多實(shí)際的應用。在人臉識別工作流程中，PCA的目標是在保留最相關(guān)信息的同時(shí)減小源數據的大小。它產(chǎn)生一組加權的特征向量，然后由這些特征向量構成特征臉——不同人臉圖像的廣泛集合。特征臉的線(xiàn)性組合代表訓練集中的每一張圖像。PCA用于接收這些特征向量，這些特征向量來(lái)自訓練圖像集的協(xié)方差矩陣。對于每個(gè)圖像，計算其主要成分(從5到200)。其他組件編碼面孔和噪音之間的細微差別。識別過(guò)程包括將未知圖像的主要組成部分與所有其他圖像的組成部分進(jìn)行比較。

• SVM

支持向量機( support vector machine—SVM )是一種利用二組分類(lèi)原理區分人臉和非人臉的ML算法。對于每一類(lèi)，SVM模型接收一個(gè)標記的訓練數據集來(lái)分類(lèi)新的測試數據。研究者應用線(xiàn)性和非線(xiàn)性SVM訓練模型進(jìn)行人臉識別。最近的結果表明，非線(xiàn)性訓練機具有更大的余量和更好的識別和分類(lèi)結果。

• Haar Cascade

Haar Cascade是一種目標檢測方法，用于在圖像上定位目標。該算法從大量正值和負值樣本中學(xué)習-前者包含感興趣的對象，后者包含您要查找的對象以外的任何對象。經(jīng)過(guò)訓練，分類(lèi)器可以在新的圖像上找到感興趣的對象。將該方法應用于刑事識別中，并結合局部二值模式算法進(jìn)行人臉識別。Haar級聯(lián)分類(lèi)器使用200個(gè)(滿(mǎn)分6000個(gè))特征，即使在表情不同的情況下也能確保85-95%的識別率。

• 3D識別

3D人臉識別技術(shù)的底層邏輯是基于識別是人類(lèi)頭骨的獨特結構，因為每個(gè)人的頭骨結構都是第一無(wú)二的，它們可以用幾十個(gè)參數來(lái)描述。這種面部識別方法基于將3D面部掃描與數據庫模式進(jìn)行比較。它有一個(gè)特殊的優(yōu)勢——化妝、面部毛發(fā)、眼鏡和類(lèi)似因素不會(huì )影響檢測和識別過(guò)程。最新的研究使用了在規則的2D網(wǎng)格上繪制三維幾何信息的技術(shù)。它允許將3D數據的描述性與2D數據的計算效率相結合，并顯示了在FRGC v2(人臉識別大挑戰3D人臉數據庫)上報告的最高性能。

• 皮膚紋理分析

皮膚識別技術(shù)在皮膚檢測、圖像濾波、手勢分析等領(lǐng)域有著(zhù)廣泛的應用。它通常使用高分辨率的圖像。皮膚紋理分析的特殊情況使用不同的獨特參數，如色沉、瘢痕、毛孔、卟啉分布等參數。最近的一項基于紋理特征和膚色結合的研究顯示了有趣的結果。研究人員使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)開(kāi)發(fā)和測試皮膚識別系統。項目中使用的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )將輸入紋理圖像分為“皮膚”和“非皮膚”，并顯示出很高的識別效率與準確性。

• 熱成像儀

熱像儀是一種用于監測被測表面溫度分布的裝置。溫度分布顯示為與溫度對應的不同顏色的彩色圖片。這項技術(shù)已經(jīng)有了幾個(gè)適應全球變化的實(shí)際應用——基于智能手機的免疫證書(shū)、遠程發(fā)燒檢測和熱面部識別。熱人臉識別模型是基于人臉的獨特溫度模式。人體溫度的標簽是用熱紅外(IR)來(lái)測量的。熱成像儀人臉識別也具備與3D識別同樣的優(yōu)勢，即化妝、面部毛發(fā)、帽子和眼鏡不會(huì )影響其準確性，它甚至還能精確的區分雙胞胎兄弟姐妹。

• 自適應神經(jīng)模糊干擾系統

自適應神經(jīng)模糊干擾系統(ANFIS)是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。該系統綜合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )原理和模糊邏輯原理，并將它們的優(yōu)點(diǎn)融合在一個(gè)單一的結構中。在預處理階段，采用自適應神經(jīng)模糊推理系統對從數據集中提取的圖像特征進(jìn)行分類(lèi)。數據科學(xué)家將這種方法與各種特征提取算法結合起來(lái)。一些項目的測試結果表明：采用二維主成分分析進(jìn)行特征提取后，ANFIS 的分類(lèi)準確率達到了97.1% 。

• 局部二值模式直方圖（LBPH ）

這種方法使用了一種簡(jiǎn)單有效的計算機視覺(jué)紋理操作局部二值模式，它通過(guò)設置每個(gè)像素的鄰域閾值并將結果作為二進(jìn)制數來(lái)標記圖像中的像素。在學(xué)習階段，LBPH 算法為每個(gè)被標記和分類(lèi)的圖像創(chuàng )建直方圖。每個(gè)直方圖代表訓練集中的每個(gè)圖像。這樣，實(shí)際的識別過(guò)程就意味著(zhù)比較任意兩幅圖像的直方圖。

• FaceNet

人臉識別系統 FaceNet 是由谷歌研究人員于2015年開(kāi)發(fā)的，基于人臉識別基準數據集?？捎玫念A先培訓模型和各種開(kāi)放源碼的第三方實(shí)現使這個(gè)系統相當廣泛地推廣。FaceNet 在調查研究、測試性能和準確性方面比早期開(kāi)發(fā)的其他算法都有出色的表現。FaceNet 精確提取人臉嵌入信息，用于后期人臉識別系統訓練的高質(zhì)量特征。

• NEC

該解決方案由日本NEC科技公司開(kāi)發(fā)，可以在識別年齡變化的同時(shí)，高度準確地識別人。該解決方案使用自適應區域混合匹配(Adaptive Region Mixed Matching)，這是一個(gè)專(zhuān)注于高度相似的片段進(jìn)行映射的模型。NEC技術(shù)將輸入圖像和注冊圖像分成小段，只關(guān)注更相似的段。即使戴著(zhù)口罩或眼鏡，也能顯示出更高的識別準確率。作為其基礎算法，NEC解決方案使用廣義學(xué)習向量量化(GLVQ)。

• 曠視 (FACE++)

中國曠視科技在推出人臉識別應用平臺后，已經(jīng)成為世界知名公司。這是一個(gè)多用途的軟件。該算法基于圖像檢測和模糊圖像搜索技術(shù)。這個(gè)技術(shù)解決方案使用了公司專(zhuān)有的基于大數據的深度學(xué)習框架MegEngine。該公司的技術(shù)成功地完成了面部信息抽取識別，包括幾個(gè)關(guān)鍵特征: 人臉和人臉檢測和跟蹤、人臉識別和聚類(lèi)、關(guān)鍵點(diǎn)檢測、人臉屬性估計和人臉搜索引擎。

隨著(zhù)工業(yè)界對準確率的更高要求，想要進(jìn)一步提升模型的泛化能力，需要將不同算法組合來(lái)解決面部識別過(guò)程中的許多常規問(wèn)題：比如面部表情、姿勢、光照條件、圖像噪聲等因素對識別過(guò)程帶來(lái)的差異。最新的實(shí)驗將LBP算法與先進(jìn)的圖像處理技術(shù)相結合: 雙邊濾波、直方圖均衡化、對比度調整和圖像混合，通過(guò)結合后的算法取得了長(cháng)足的進(jìn)步。

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