人臉識別技術(shù)走進(jìn)現(xiàn)實(shí)：你被識別了么？
時(shí)間:2015-11-20 17:59:55 來源:深圳智慧安防行業(yè)協(xié)會 作者:安防知識網(wǎng)
你還記得電影里的這些情節(jié)嗎?《變形金剛2》中，年輕的男主角和他的小伙伴們過關(guān)卡時(shí)，雖然騙過了值班軍人，卻被軍方的人臉識別技術(shù)發(fā)現(xiàn)。2014年翻拍版的《機(jī)械戰(zhàn)警》中，機(jī)械戰(zhàn)警第一次面對大眾公開亮相，就在人群中不停地掃描所有人臉，同時(shí)將獲取的人臉在通緝犯資料庫中作比對，瞬間就發(fā)現(xiàn)看熱鬧的人群中有一個(gè)逃逸多年的通緝犯，并將其制服。其他還有許多電影中，但凡是美國的機(jī)要部門，進(jìn)門就要掃描各種生物特征，從早年電影中的指紋、虹膜，到現(xiàn)在的人臉。
人臉識別到底是什么?
人臉識別，是視覺模式識別的一個(gè)細(xì)分問題，也大概是最難解決的一個(gè)問題。
其實(shí)我們?nèi)嗣繒r(shí)每刻都在進(jìn)行視覺模式識別，我們通過眼睛獲得視覺信息，這些信息經(jīng)過大腦的處理被識別為有意義的概念。于是我們知道了放在我們面前的是水杯、書本，還是什么別的東西。
我們也無時(shí)無刻不在進(jìn)行人臉識別，我們每天生活中遇到無數(shù)的人，從中認(rèn)出那些熟人，和他們打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲開那些我們欠了錢還暫時(shí)還不上的人。
然而這項(xiàng)看似簡單的任務(wù)，對機(jī)器來說卻并不那么容易實(shí)現(xiàn)。
對計(jì)算機(jī)來講，一幅圖像信息，無論是靜態(tài)的圖片，還是動(dòng)態(tài)視頻中的一幀，都是一個(gè)由眾多像素點(diǎn)組成的矩陣。比如一個(gè)1080p的數(shù)字圖像，是一個(gè)由1980*1080個(gè)像素點(diǎn)組成矩陣，每個(gè)像素點(diǎn)，如果是8bit的rgb格式，則是3個(gè)取值在0-255的數(shù)。
機(jī)器需要在這些數(shù)據(jù)中，找出某一部分?jǐn)?shù)據(jù)代表了何種概念：哪一部分?jǐn)?shù)據(jù)是水杯，哪一部分是書本，哪一部分是人臉，這是視覺模式識別中的粗分類問題。
而人臉識別，需要在所有機(jī)器認(rèn)為是人臉的那部分?jǐn)?shù)據(jù)中，區(qū)分這個(gè)人臉屬于誰，這是個(gè)細(xì)分類問題。
人臉可以分為多少類呢?
取決與所處理問題的人臉庫大小，人臉庫中有多少目標(biāo)人臉，就需要機(jī)器進(jìn)行相應(yīng)數(shù)量的細(xì)分類。如果想要機(jī)器認(rèn)出每個(gè)他看到的人，則這世界上有多少人，人臉就可以分為多少類，而這些類別之間的區(qū)別是非常細(xì)微的。由此可見人臉識別問題的難度。
更不要提，這件事還要受到光照，角度，人臉部的裝飾物等各種因素的影響。這也不難解釋為什么人臉識別技術(shù)目前還沒有大量應(yīng)用在日常生活中，大部分人只能在科幻電影中接觸人臉識別了。
傻傻分不清楚——一些容易被混淆的概念
一些不太被人熟悉的事物，經(jīng)常會伴隨著大量的概念混淆。
比如對西方宗教不太了解的國人，可能搞不清楚為什么有些人信上帝但不信耶穌;都是在教堂工作的大叔，為什么有些要禁欲，有些卻能結(jié)婚。
而人臉識別作為一個(gè)新事物，也伴隨著大量的概念混淆，而分清這些概念，對于理解人臉識別還是比較重要的。
人臉檢測與人臉識別
完成人臉識別的工作，要經(jīng)過幾個(gè)步驟。首先計(jì)算機(jī)需要在圖像或視頻中找到人臉的位置，這部分工作一般叫做人臉檢測。如前所述，這是一種粗分類，具體到人臉檢測中，實(shí)際上是二分類，計(jì)算機(jī)只需要判斷目標(biāo)圖像是或者不是人臉。但由于并不能事先確定人臉的大小和位置，計(jì)算機(jī)需要以每個(gè)可能的人臉大小對全圖進(jìn)行掃描，逐個(gè)判斷子窗口所截取的圖像是否為人臉。而每次掃描過程，子窗口移動(dòng)的步長可能是幾個(gè)像素。
所以你可以大致想象下，作一張圖的人臉檢測，計(jì)算機(jī)需要作多少次二分類判斷。
人臉檢測步驟從一張圖中獲得人臉的位置和大小，并將該部分圖像送給后續(xù)步驟，包括：人臉部件點(diǎn)定位，人臉圖像的對齊和歸一化，人臉圖像質(zhì)量選取，特征提取，特征比對。所有步驟完成后，才能得知該人臉的身份。
當(dāng)然，我們也可以單獨(dú)使用人臉檢測功能來完成某些應(yīng)用，比如當(dāng)前大部分照相機(jī)，及手機(jī)攝像頭都有人臉檢測功能，可以自動(dòng)獲得人臉位置，從而對圖片作一些自動(dòng)調(diào)焦和優(yōu)化。甚至對人臉做一些初步的判斷，比如性別、年齡，甚至顏值。
人臉識別到底是什么?
人臉識別，是視覺模式識別的一個(gè)細(xì)分問題，也大概是最難解決的一個(gè)問題。
其實(shí)我們?nèi)嗣繒r(shí)每刻都在進(jìn)行視覺模式識別，我們通過眼睛獲得視覺信息，這些信息經(jīng)過大腦的處理被識別為有意義的概念。于是我們知道了放在我們面前的是水杯、書本，還是什么別的東西。
我們也無時(shí)無刻不在進(jìn)行人臉識別，我們每天生活中遇到無數(shù)的人，從中認(rèn)出那些熟人，和他們打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲開那些我們欠了錢還暫時(shí)還不上的人。
然而這項(xiàng)看似簡單的任務(wù)，對機(jī)器來說卻并不那么容易實(shí)現(xiàn)。
對計(jì)算機(jī)來講，一幅圖像信息，無論是靜態(tài)的圖片，還是動(dòng)態(tài)視頻中的一幀，都是一個(gè)由眾多像素點(diǎn)組成的矩陣。比如一個(gè)1080p的數(shù)字圖像，是一個(gè)由1980*1080個(gè)像素點(diǎn)組成矩陣，每個(gè)像素點(diǎn)，如果是8bit的rgb格式，則是3個(gè)取值在0-255的數(shù)。
機(jī)器需要在這些數(shù)據(jù)中，找出某一部分?jǐn)?shù)據(jù)代表了何種概念：哪一部分?jǐn)?shù)據(jù)是水杯，哪一部分是書本，哪一部分是人臉，這是視覺模式識別中的粗分類問題。
而人臉識別，需要在所有機(jī)器認(rèn)為是人臉的那部分?jǐn)?shù)據(jù)中，區(qū)分這個(gè)人臉屬于誰，這是個(gè)細(xì)分類問題。
人臉可以分為多少類呢?
取決與所處理問題的人臉庫大小，人臉庫中有多少目標(biāo)人臉，就需要機(jī)器進(jìn)行相應(yīng)數(shù)量的細(xì)分類。如果想要機(jī)器認(rèn)出每個(gè)他看到的人，則這世界上有多少人，人臉就可以分為多少類，而這些類別之間的區(qū)別是非常細(xì)微的。由此可見人臉識別問題的難度。
更不要提，這件事還要受到光照，角度，人臉部的裝飾物等各種因素的影響。這也不難解釋為什么人臉識別技術(shù)目前還沒有大量應(yīng)用在日常生活中，大部分人只能在科幻電影中接觸人臉識別了。
傻傻分不清楚——一些容易被混淆的概念
一些不太被人熟悉的事物，經(jīng)常會伴隨著大量的概念混淆。
比如對西方宗教不太了解的國人，可能搞不清楚為什么有些人信上帝但不信耶穌;都是在教堂工作的大叔，為什么有些要禁欲，有些卻能結(jié)婚。
而人臉識別作為一個(gè)新事物，也伴隨著大量的概念混淆，而分清這些概念，對于理解人臉識別還是比較重要的。
人臉檢測與人臉識別
完成人臉識別的工作，要經(jīng)過幾個(gè)步驟。首先計(jì)算機(jī)需要在圖像或視頻中找到人臉的位置，這部分工作一般叫做人臉檢測。如前所述，這是一種粗分類，具體到人臉檢測中，實(shí)際上是二分類，計(jì)算機(jī)只需要判斷目標(biāo)圖像是或者不是人臉。但由于并不能事先確定人臉的大小和位置，計(jì)算機(jī)需要以每個(gè)可能的人臉大小對全圖進(jìn)行掃描，逐個(gè)判斷子窗口所截取的圖像是否為人臉。而每次掃描過程，子窗口移動(dòng)的步長可能是幾個(gè)像素。
所以你可以大致想象下，作一張圖的人臉檢測，計(jì)算機(jī)需要作多少次二分類判斷。
人臉檢測步驟從一張圖中獲得人臉的位置和大小，并將該部分圖像送給后續(xù)步驟，包括：人臉部件點(diǎn)定位，人臉圖像的對齊和歸一化，人臉圖像質(zhì)量選取，特征提取，特征比對。所有步驟完成后，才能得知該人臉的身份。
當(dāng)然，我們也可以單獨(dú)使用人臉檢測功能來完成某些應(yīng)用，比如當(dāng)前大部分照相機(jī)，及手機(jī)攝像頭都有人臉檢測功能，可以自動(dòng)獲得人臉位置，從而對圖片作一些自動(dòng)調(diào)焦和優(yōu)化。甚至對人臉做一些初步的判斷，比如性別、年齡，甚至顏值。
企業(yè)資訊
- 熵基科技連續(xù)五年榮登全球安防50強(qiáng)榜單，位列第15名
- 11月18日，全球知名的科技媒體a&s《安全&自動(dòng)化》正式揭曉了備受矚目的2024年度全球安防50強(qiáng)榜單。熵基科
- 共繪藍(lán)圖，2024熵基科技全球合作伙伴大會圓滿成功
- 近日，以“共繪藍(lán)圖”為主題的2024熵基科技全球合作伙伴大會在東莞成功落下帷幕。作為熵基科技規(guī)模最大、面向全球全品類核心伙伴的頂
- 一文讀懂熵基國密門禁
- 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的洪流中，信息安全不僅是企業(yè)穩(wěn)健運(yùn)營的基石，更是公共部門安全無虞的保障。隨著數(shù)據(jù)價(jià)值的日益凸顯，其保密性和安全性成為
項(xiàng)目活動(dòng)
會員專區(qū)
熱門專題
熵基科技出席數(shù)字經(jīng)濟(jì)及智慧城市空間未來應(yīng)用創(chuàng)新峰會
2021年智能安防機(jī)器人市場或?qū)⑦M(jìn)入井噴期
2021年的智慧城市建設(shè)該怎么發(fā)展？聽聽行業(yè)大咖的觀點(diǎn)
達(dá)實(shí)信息：顛覆傳統(tǒng)經(jīng)營模式 構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)+門禁新時(shí)代
關(guān)于我們|聯(lián)系我們|我要投稿|加入我們|廣告服務(wù)|幫助中心|網(wǎng)站首頁
協(xié)會聯(lián)系：0755-33370666 網(wǎng)站聯(lián)系：0755-82583661
版權(quán)所有：智慧安防網(wǎng) 深圳市智慧安防行業(yè)協(xié)會（原深圳市視頻報(bào)警安防行業(yè)協(xié)會）粵ICP備18098368號
協(xié)會聯(lián)系：0755-33370666 網(wǎng)站聯(lián)系：0755-82583661
版權(quán)所有：智慧安防網(wǎng) 深圳市智慧安防行業(yè)協(xié)會（原深圳市視頻報(bào)警安防行業(yè)協(xié)會）粵ICP備18098368號