一、人臉識(shí)別概要

人臉識(shí)別是一種基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部識(shí)別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。

利用人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行身份認(rèn)定，安全、可靠、準(zhǔn)確。借助于現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)，很容易配合電腦、網(wǎng)絡(luò)和安全、監(jiān)控、管理系統(tǒng)整合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化管理。

二、人臉識(shí)別工作原理

人臉識(shí)別系統(tǒng)通常包括幾個(gè)過程：人臉圖像采集及檢測(cè)、圖像預(yù)處理、特征關(guān)鍵點(diǎn)提取、和特征比對(duì)。

1）圖像采集及檢測(cè)

人臉圖像采集：用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶的人臉圖像。

人臉檢測(cè)：主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉檢測(cè)過程中使用Adaboost算法挑選出一些 能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權(quán) 的方式將弱分類器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測(cè)速度。

2）圖像預(yù)處理

對(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測(cè)結(jié)果，對(duì)圖像進(jìn)行處理并 終服務(wù)于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度校正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。對(duì)于人臉圖像而言，其預(yù)處理過程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ)償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。

3）特征提取

根據(jù)人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù)（包括視覺特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等），其特征分量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等，對(duì)人臉進(jìn)行特征建模。

4）特征比對(duì)

提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出。人臉識(shí)別就是將待識(shí)別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較，根據(jù)相似程度對(duì)人臉的身份信息進(jìn)行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認(rèn)，是一對(duì)一進(jìn)行圖像比較的過程，另一類是辨認(rèn)，是一對(duì)多進(jìn)行圖像匹配對(duì)比的過程。

三、人臉識(shí)別技術(shù)分類

當(dāng)前人臉識(shí)別采集技術(shù)主要分三類：可見光識(shí)別技術(shù)、近紅外識(shí)別技術(shù)、3D成像識(shí)別技術(shù)。

1）可見光識(shí)別技術(shù)

可見光人臉識(shí)別技術(shù)是一種生物識(shí)別加智能視頻分析技術(shù)，通過視頻采集面部生物特征，在任何可見光和黑暗環(huán)境中與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)分析比對(duì)，識(shí)別合法和黑名單用戶，解決了監(jiān)獄、軍隊(duì)、政府、公安、電力等用戶室外可見光環(huán)境下識(shí)別，完全打破世界原有落后的生物技術(shù)識(shí)別和被動(dòng)式監(jiān)控安防格局，創(chuàng)造主動(dòng)式高安全級(jí)別的完整意義的主動(dòng)防范。

可見光識(shí)別技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于可以與現(xiàn)有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)合起來，能夠智能、、主動(dòng)的對(duì)遠(yuǎn)距離大范圍的特定場(chǎng)所進(jìn)行人員管理，而且可以在不經(jīng)意間完成對(duì)目標(biāo)人群進(jìn)行圖像采集，具有更強(qiáng)的隱蔽性。其劣勢(shì)在于在夜間等光線不好，或目標(biāo)人員有遮擋的情況下識(shí)別精度大大降低甚至無法完成識(shí)別功能。

2）近紅外識(shí)別技術(shù)

近紅外人臉識(shí)別是為了解決人臉識(shí)別中的光照問題，而提出的一種解決方案，其包括兩部分：主動(dòng)近紅外人臉成像設(shè)備；和相應(yīng)的光照無關(guān)人臉識(shí)別算法。使用強(qiáng)度高于環(huán)境光線的主動(dòng)近紅外光源成像，配合相應(yīng)波段的光學(xué)濾片，可以得到環(huán)境無關(guān)的人臉圖像，人臉圖像只會(huì)隨著人與攝像頭的距離變化而單調(diào)變化。在此圖像上采用一些特定的特征提取方式，如：局部二元模式（Local Binary Pattern，LBP）特征，可以進(jìn)一步消除圖像的單調(diào)變化，得到完全光照無關(guān)的特征表達(dá)。

近紅外識(shí)別技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于消除了光線對(duì)于識(shí)別效果的影響。劣勢(shì)也很明顯，1、為了降低環(huán)境光對(duì)識(shí)別效果的影響，紅外主動(dòng)光源的強(qiáng)度需要強(qiáng)于環(huán)境光強(qiáng)度，這也大大降低了識(shí)別距離2、主動(dòng)光源會(huì)在眼鏡上產(chǎn)生明顯的反光，降低眼睛定位的精度；3、不能利用已有的大量可見光照片（如：二代證照片，逃犯照片庫等），用戶需要重新構(gòu)建近紅外照片庫，費(fèi)時(shí)費(fèi)力；4、主動(dòng)光源經(jīng)過長期使用后，會(huì)出現(xiàn)損壞和衰減，帶來更多的后期維護(hù)。

3）3D成像識(shí)別技術(shù)

3D成像識(shí)別技術(shù)是人臉識(shí)別重要發(fā)展發(fā)現(xiàn)。目前大部分的人臉識(shí)別應(yīng)用的范疇限定在2D圖像上。人臉實(shí)質(zhì)上是一個(gè)立體模型，而2D人臉識(shí)別容易受到姿態(tài)、光照、表情等因素影響，是因?yàn)?D圖像本身有一個(gè)缺陷，無法很好地表示深度信息。如果說深度學(xué)習(xí)是從人的認(rèn)知角度來理解人臉識(shí)別，那么3D技術(shù)就是從現(xiàn)實(shí)模型來反映人臉識(shí)別。

目前常見的3D成像模組有：3D結(jié)構(gòu)光識(shí)別模組、3D時(shí)間光（TOF）識(shí)別模組和雙目立體成像識(shí)別模組。

3D攝像頭相比傳統(tǒng)攝像頭，在硬件上不同是前端引入了vcsel模組。3D攝像頭特點(diǎn)在于除了能夠獲取平面圖像以外，還可以獲得拍攝對(duì)象的深度信息，即三維的位置及尺寸信息，其通常由多個(gè)攝像頭+深度傳感器組成。

結(jié)構(gòu)光方案適合于消費(fèi)電子產(chǎn)品前置3D成像，用于近距離場(chǎng)景。而ToF方案使用于消費(fèi)電子產(chǎn)品的后置3D成像，用于遠(yuǎn)具體、室外強(qiáng)干擾環(huán)境。雙目立體視覺方案因檢測(cè)范圍太小（不足1米），遠(yuǎn)距離檢測(cè)問題很多，導(dǎo)致應(yīng)用場(chǎng)景太少。

四、人臉識(shí)別技術(shù)優(yōu)缺點(diǎn)

1）人臉識(shí)別優(yōu)勢(shì)

a）使用方便，用戶接受度高

人臉識(shí)別技術(shù)使用通用的攝像機(jī)作為識(shí)別信息獲取裝置，以非接觸的方式在識(shí)別對(duì)象未察覺的情況下完成識(shí)別過程。

b）直觀性突出

人臉識(shí)別技術(shù)所使用的依據(jù)是人的面部圖像，而人臉無疑是肉眼能夠判別的直觀的信息源，方便人工確認(rèn)、審計(jì)，“以貌取人”符合人的認(rèn)知規(guī)律。

c）識(shí)別高，速度快

與其它生物識(shí)別技術(shù)相比，人臉識(shí)別技術(shù)的識(shí)別精度處于較高的水平，誤識(shí)率、拒認(rèn)率低。

d）通用性設(shè)備

人臉識(shí)別技術(shù)所使用的設(shè)備為一般的PC、攝像機(jī)等常規(guī)設(shè)備，由于計(jì)算機(jī)、閉路電視監(jiān)控系統(tǒng)等已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，因此對(duì) 于多數(shù)用戶而言使用人臉識(shí)別技術(shù)無需添置大量專用設(shè)備，從而既保護(hù)了用戶的原有投資又?jǐn)U展了用戶已有設(shè)備的功能，滿足了用戶安全防范的需求。

c）基礎(chǔ)資料易于獲得

人臉識(shí)別技術(shù)所采用的依據(jù)是人臉照片或?qū)崟r(shí)攝取的人臉圖像，因而無疑是容易獲得的。

2）人臉識(shí)別劣勢(shì)

a）相似性

不同個(gè)體之間的區(qū)別不大，所有的面部的結(jié)構(gòu)都相似，甚至面部器官的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點(diǎn)對(duì)于利用面部進(jìn)行定位是有利的，但是對(duì)于利用面部區(qū)分人類個(gè)體是不利的。

b）易變性

面部的外形很不穩(wěn)定，人可以通過臉部的變化產(chǎn)生很多表情，而在不同觀察角度，面部的視覺圖像也相差很大，另外，面部識(shí)別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內(nèi)和室外等）、面部的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。

c）環(huán)境影響

人臉識(shí)別易受環(huán)境影響。如對(duì)周圍的光線環(huán)境敏感，可能會(huì)影響識(shí)別的準(zhǔn)確性，在面對(duì)黑暗、相似等復(fù)雜場(chǎng)景，識(shí)別率表現(xiàn)不佳。

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