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超牛的人脸识别技术
脸识别技术是基于人的面部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,如此神奇的技术背后是需要一整套复杂的程序完成的,主要包括人脸检测、关键点检测和人脸识别“三部曲”。人脸检测主要依靠摄像头等硬件捕捉图像,关键点检测和人脸识别则依靠深度学习算法、三维动态人脸识别和超低分辨率人脸识别技术。
追捕目标的特工逆行在人群中,目之所及,每位迎面走来的行人,都会被特工所戴的隐形眼镜捕捉面部画面进而识别身份信息,电影《碟中谍4》中这令人赞叹的经典一幕,依靠的正是人脸识别技术。
电影《速度与激情7》中的“天眼计划”同样让人惊叹:头戴一个黑框眼镜,就可以对海底、地面和天空中的任何物体扫描图像,迅速识别符合特征的目标物,从而找到开启“天眼”的关键人物。
电影场景中神秘的人脸识别技术其实早已走进生活变为现实。就像电影里用于识别特定人物一样,当今的安防领域也需要人脸识别技术抓捕犯罪嫌疑人,而且已成为案件侦破的关键利器。
人脸识别技术是基于人的面部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,如此神奇的技术背后是需要一整套复杂的程序完成的,主要包括人脸检测、关键点检测和人脸识别“三部曲”。人脸检测主要依靠摄像头等硬件捕捉图像,关键点检测和人脸识别则依靠深度学习算法、三维动态人脸识别和超低分辨率人脸识别技术。
找到“脸在哪”是基础
人脸识别技术是通过人的面部特征进行身份识别的,所以首先需要找到“人脸图像”,从众多图像中定位“脸在哪”,这就是人脸检测的环节。看似一个简单的“挑选”过程其实大有门道。面对多种物体的图像信息时,需要采用特定算法才可智能挑选出“人脸图像”,找到“脸在哪”。我国已研发出“深度卷积检测网络”,从而同时学习人脸和非人脸的特征,帮助计算机准确找到“脸在哪”。此算法中,图像从层级结构的最低层开始被输入,然后再依次传输到不同的层,每层通过一个数字滤波器去获得图像的最显著特征。这个方法可以保证在图像平移、缩放或旋转下获得稳定的检测结果和图像特征。该算法已通过FDDB (Face Detection Data Set and Benchmark)公开数据库平台的测试,目前已在多个场景下的人脸检测中使用,为人脸识别技术的后续环节做好铺垫。
算法的先进和优越保证了准确定位“脸在哪”的顺利完成,这主要是在收集众多图像信息后进行的,不免让我们思考:能否在图像采集的同时就利用该算法智能定位“脸在哪”?
如此一来可以过滤掉非人脸图像,提高人脸识别效率。
多数情况下,图像采集通过摄像头完成。试想,如果所有图像都进入人脸检测环节,会加大运算负担、降低效率。就像“天眼计划”那样,从全世界的所有物体中搜索图像,工作量极其庞大,这也导致该计划只能停留在电影中。对此,很多企业开始加快芯片研发速度。上海凌简信息科技有限公司副总经理张亮指出,安防企业目前主攻研发可以内置于摄像头的智能芯片,实现采集图像的同时准确找到“脸在哪”,从而大大加快工作效率。如此看来,也许“天眼计划”真的能走进生活,让每个人通过一副眼镜“想找谁就找谁”。
弄清“这是谁的脸”是核心
在准确找到“脸在哪”之后,就进入了人脸识别技术的核心环节——关键点检测、人脸识别了。这个核心环节在于,通过眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸颊轮廓特征关键点和面部表情网,找出彼此之间的关联,最终判定这些图像是否为同一个人。就像《碟中谍》中的特工可以识别特定人物那样,捕捉关键点信息和特征后,对人脸图像智能分析就可快速知道“这是谁的脸”。
两大环节是人脸识别技术的核心,当然离不开强大的技术支撑。其中的三大利器——深度学习算法、三维动态人脸识别、超低分辨率人脸识别正是最吸引人之处。这三大技术合力,可以达到最高99.77%的识别准确率,即使是录像中的超低分辨率的图像也可以准确还原,让犯罪分子“原形毕露”。
为了更好了解相关技术的更多细节,赛迪网为此采访了一家人脸识别解决方案提供商。据相关部门负责人介绍,在算法的研发上,已经针对人脸识别应用设计了自己的“CNN卷积神经网络”,并通过卷积层和降维层大大降低了需要处理的数据量和计算量,提升了计算速度。算法提升依靠海量大数据的积累。通过标注化的图像数据对人脸识别算法进行训练,再通过产品和行业应用为用户提供智能化服务,海量大数据随着用户数量和调用次数而增长,这些数据又进一步为算法训练提供了教材,已经实现了数据、技术和产品的良性循环。
现实中,人脸图像多数是在人体活动时捕捉到的,并非一张简单的正面照。这种情况下的人脸识别会难度陡增,针对动态人脸,目前已研发出“三维动态人脸识别”技术,可以针对运动中捕获的人脸图像进行准确识别。通过人脸骨骼轮廓进行识别,保证在不同的光线、动态的情况下也能精确识别。这可以大大扩展人脸识别技术的应用场景,对环境不佳情况下采集的图像仍能弄清“这是谁的脸”。就像天眼计划里设想的那样,任何光线、动态、静态的场景下的人脸图像都能识别,就算化成灰也认得出来。
电影《速度与激情7》中的“天眼计划”同样让人惊叹:头戴一个黑框眼镜,就可以对海底、地面和天空中的任何物体扫描图像,迅速识别符合特征的目标物,从而找到开启“天眼”的关键人物。
电影场景中神秘的人脸识别技术其实早已走进生活变为现实。就像电影里用于识别特定人物一样,当今的安防领域也需要人脸识别技术抓捕犯罪嫌疑人,而且已成为案件侦破的关键利器。
人脸识别技术是基于人的面部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,如此神奇的技术背后是需要一整套复杂的程序完成的,主要包括人脸检测、关键点检测和人脸识别“三部曲”。人脸检测主要依靠摄像头等硬件捕捉图像,关键点检测和人脸识别则依靠深度学习算法、三维动态人脸识别和超低分辨率人脸识别技术。
找到“脸在哪”是基础
人脸识别技术是通过人的面部特征进行身份识别的,所以首先需要找到“人脸图像”,从众多图像中定位“脸在哪”,这就是人脸检测的环节。看似一个简单的“挑选”过程其实大有门道。面对多种物体的图像信息时,需要采用特定算法才可智能挑选出“人脸图像”,找到“脸在哪”。我国已研发出“深度卷积检测网络”,从而同时学习人脸和非人脸的特征,帮助计算机准确找到“脸在哪”。此算法中,图像从层级结构的最低层开始被输入,然后再依次传输到不同的层,每层通过一个数字滤波器去获得图像的最显著特征。这个方法可以保证在图像平移、缩放或旋转下获得稳定的检测结果和图像特征。该算法已通过FDDB (Face Detection Data Set and Benchmark)公开数据库平台的测试,目前已在多个场景下的人脸检测中使用,为人脸识别技术的后续环节做好铺垫。
算法的先进和优越保证了准确定位“脸在哪”的顺利完成,这主要是在收集众多图像信息后进行的,不免让我们思考:能否在图像采集的同时就利用该算法智能定位“脸在哪”?
如此一来可以过滤掉非人脸图像,提高人脸识别效率。
多数情况下,图像采集通过摄像头完成。试想,如果所有图像都进入人脸检测环节,会加大运算负担、降低效率。就像“天眼计划”那样,从全世界的所有物体中搜索图像,工作量极其庞大,这也导致该计划只能停留在电影中。对此,很多企业开始加快芯片研发速度。上海凌简信息科技有限公司副总经理张亮指出,安防企业目前主攻研发可以内置于摄像头的智能芯片,实现采集图像的同时准确找到“脸在哪”,从而大大加快工作效率。如此看来,也许“天眼计划”真的能走进生活,让每个人通过一副眼镜“想找谁就找谁”。
弄清“这是谁的脸”是核心
在准确找到“脸在哪”之后,就进入了人脸识别技术的核心环节——关键点检测、人脸识别了。这个核心环节在于,通过眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸颊轮廓特征关键点和面部表情网,找出彼此之间的关联,最终判定这些图像是否为同一个人。就像《碟中谍》中的特工可以识别特定人物那样,捕捉关键点信息和特征后,对人脸图像智能分析就可快速知道“这是谁的脸”。
两大环节是人脸识别技术的核心,当然离不开强大的技术支撑。其中的三大利器——深度学习算法、三维动态人脸识别、超低分辨率人脸识别正是最吸引人之处。这三大技术合力,可以达到最高99.77%的识别准确率,即使是录像中的超低分辨率的图像也可以准确还原,让犯罪分子“原形毕露”。
为了更好了解相关技术的更多细节,赛迪网为此采访了一家人脸识别解决方案提供商。据相关部门负责人介绍,在算法的研发上,已经针对人脸识别应用设计了自己的“CNN卷积神经网络”,并通过卷积层和降维层大大降低了需要处理的数据量和计算量,提升了计算速度。算法提升依靠海量大数据的积累。通过标注化的图像数据对人脸识别算法进行训练,再通过产品和行业应用为用户提供智能化服务,海量大数据随着用户数量和调用次数而增长,这些数据又进一步为算法训练提供了教材,已经实现了数据、技术和产品的良性循环。
现实中,人脸图像多数是在人体活动时捕捉到的,并非一张简单的正面照。这种情况下的人脸识别会难度陡增,针对动态人脸,目前已研发出“三维动态人脸识别”技术,可以针对运动中捕获的人脸图像进行准确识别。通过人脸骨骼轮廓进行识别,保证在不同的光线、动态的情况下也能精确识别。这可以大大扩展人脸识别技术的应用场景,对环境不佳情况下采集的图像仍能弄清“这是谁的脸”。就像天眼计划里设想的那样,任何光线、动态、静态的场景下的人脸图像都能识别,就算化成灰也认得出来。
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