【中國安防展覽網 企業(yè)關注】 人臉識別技術在公共安全以及人機交互等領域應用前景廣泛,同時也是人工智能領域的重要研究方向,吸引了世界各地大量的科學研究及工程技術人員對其進行深入研究和推廣應用。在過去數十年的研究過程中,人臉識別技術取得了長足的發(fā)展。
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1.技術發(fā)展概況
基于視頻監(jiān)控的人臉識別技術起源于靜態(tài)圖像的人臉識別技術。視頻監(jiān)控人臉識別技術的發(fā)展主要經歷以下幾個主要階段:
(1)人臉識別技術的個發(fā)展階段主要是通過視頻圖像采集識別系統(tǒng)自動采集并檢測出人臉圖像,采用圖像分割技術分割出人臉圖像,并進一步采用基于靜態(tài)圖像的目標識別技術對圖像中的人臉進行分析識別。結合視頻圖像時間上的連續(xù)特性,在人臉自動采集并檢測過程中引入人臉自動跟蹤技術,在視頻連續(xù)圖像序列中選擇佳識別結果,提高識別率。
(2)人臉識別技術的第二個發(fā)展階段是利用人體的多種生物識別特征信息,包括指紋、虹膜和聲音等多維身份識別信息進行綜合生物識別,解決那些只靠人臉識別無法完成的任務。
(3)人臉識別技術的第三個發(fā)展階段是綜合采用圖像幀空間信息和視頻時間信息(如人臉特征點的動態(tài)運動軌跡等),在時間和空間的聯合空間中識別人臉。
隨著監(jiān)控人臉識別技術的發(fā)展,更多多維度的生物特征信息及視頻監(jiān)控信息將被應用于人臉識別領域,旨在不斷提高識別準確率。
2.研究現狀概述
基于視頻監(jiān)控的人臉識別技術研究內容可以分為以下幾個方面:
(1)人臉檢測,即從各種不同的場景中檢測出人臉的存在并確定其位置;
(2)人臉表征,即采取某種表示方式檢測出人臉和數據庫中的已知人臉;
(3)人臉辨識,即將已檢測到的待識別的人臉與數據庫中的已知人臉進行比較匹配,得出相關信息;
(4)表情分析,即對人臉的表情信息(快樂、悲傷、恐懼、驚奇等)進行分析,并對其加以歸類;
(5)生理分類,即對人臉的生理特征進行分析,得出其種族、年齡、性別、職業(yè)等相關信息。
目前,基于視頻監(jiān)控的人臉識別算法研究方向包括:
(1)基于模板的算法,該算法主要是通過計算模板和圖像之間的相關性來實現識別功能,包括基于可變形模板匹配以及基于通用模板匹配的多種算法。
(2)基于可視特征的算法,該類算法基于可視特征的方法主要是利用從人臉的表觀特征總結出來的先驗知識,使用規(guī)則來描述人臉的幾何分布、顏色、紋理等可見特征,從而作為人臉檢測和識別的依據。
(3)基于機器學習的算法,該種算法中人臉的特征或類別是利用統(tǒng)計分析和機器學習的技術從樣本中學習來的。學習所得的人臉特征或類別存在于由各種算法所保證的分布規(guī)律、模型和判別函數中,并被用于人臉的檢測和識別中。
(4)基于神經網絡的識別算法,該方法是將人臉直接用灰度圖(二維矩陣)表征,利用神經網絡的學習能力及分類能力。
(5)基于支持向量機的識別方法,該方法選擇可分離的超平面,使不可見的測試模式的預知分類錯誤小,目的是使期望總體誤差的上邊界小。
(6)基于貝葉斯方法的識別算法,該算法是統(tǒng)計模式識別中的一個基本方法。
文章摘自:《中國安防》雜志
作者:張鑫