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人脸识别技术综述
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行一系列相关操作的技术,通常也叫做人像识别。
人类基于人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期;人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法,并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度;“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理的理论与实践,是生物特征识别的最新应用。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别,但这种方式在环境光照发生变化时,识别效果会急剧下降,无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟,识别效果不尽人意。
新近发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响,已经取得了卓越的识别性能,在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。
一般来说,人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理以及人脸识别(身份确认或身份查找)。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像,以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图像或者相应的编码,而其输出则是一系列相似度得分,表明待识别的人脸的身份。
当然,人脸识别最难的部分是有充分适应各大光线环境的人脸预处理算法,需要在各种复杂的光线环境中提取到人脸信息,特别是移动互联网时代,摄像头拍照的地方可以在斑驳的树影下,也可以在昏暗的街灯下,以及深夜出租车内,这对算法的鲁棒性考验极大。同时还要考虑照片和视频欺诈,二次成像的光线污染等问题。
目前,人脸识别主要用于快速的人脸识别比对,作为身份确认的一种新方式,比如考生身份确认、公司考勤确认、各种证件照和本人确认,由于这些照片源不一定有权威统一的接口调用,所以一直没有用起来。最可靠的是直接用手机摄像头跟调用身份证中心的人脸源照片比对。连接权威人脸库,可以解决很多问题,比如用户对传身份证照片的不信任,对持照拍摄的抵触等,以及未来信息泄露的隐患担忧。
相信不管怎样,我们都将迎来一个“刷脸”的时代。在未来,人脸识别技术将迎来更快的发展阶段,其应用也将出现井喷式的增长。也许届时,我们出门再也不用携带各种证件来证明自己的身份,公安侦查办案也将变得更加高效快捷,社会治安秩序也将变得更加和谐!
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