人脸识别算法

在人工智能领域，人脸识别技术的应用规模在不断扩展、算法能力在不断提升，这使得简单的人脸对比评测已经很难区分不同算法能力之间的差距。随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，城市监控的高清化进一步得到普及，摄像机数量大规模增长，使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小，提升了人脸识别的质量。 而基于这样的一个现状，引入智能访客机也是一个趋势。目前多地已经开始引入智能访客机、智能访客系统，以达到高效、安全管理小区楼宇。目前，市面上访客机的厂家琳琅满目，如何选择合适的访客机也是众多物业头痛的一件事。随着智能产业链快速发展，各个行业开始重视人脸识别的应用，并快速发展，在智能家居行业的应用尤为突出。 人民生活水平的提高带动了人脸识别技术的发展，智能家居开始成为城市建设的标配。人脸识别技术主要应用在安全出入口和通道的监视，以人脸识别智能锁和视频人脸智能分析系统等产品和解决方案体现出来。而今科技革新发生着显著的变化，人脸识别技术在生物识别技术中应用最为广泛，使用最为便捷，且具有超高的安防级别，发展前景一直被看好。人脸识别技术为时代科技前沿的技术，从生物识别发展市场看，中国人脸是识别技术在全球中属于领先位置，从事人脸识别行业的企业越来越多，各种人脸识别产品应用不断涌现，人脸识别技术目前正处于发烧阶段。人脸识别就如同爆发的小宇宙，开启了生物识别技术新的篇章。 非思丸认为应该关注访客机的功能，必须实现：

人脸识别系统分析：系统由前端人脸抓拍采集子系统、网络传输子系统和后端解析管理子系统组成，实现对通行人脸信息的采集、传输、处理、分析与集中管理。系统中，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，接入服务器主要实现图片及信息的接收和转发功能，可为多种型号、多个厂家的抓拍机提供统一接入服务，接收到的抓拍图片存入云存储单元，并由人脸结构化分析服务器对抓拍的视频及图像进行建模以及黑名单实时比对报警，建模得到的人脸信息以及模型数据存入大数据单元。后端解析应用平台则根据用户的应用需要，支持实时人脸抓拍、检索等功能，可向用户提供黑名单库与抓拍图片的实时比对信息，为快速高效查到可疑目标提供服务。 人脸图像采集及检测 人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。 人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。 主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起

作者介绍：智趣云识客 立足视觉AI，专注场景识别的AI服务商 根据前瞻产业研究院对对人脸识别市场的预估，到2022年，中国人脸识别市场规模将超过66亿元 关于 人脸识别 各种碎片式的报道，也层出不穷，但是鲜有文章能系统性的，从应用的角度出发来深入讲解人脸识别。 智趣云识客作为专注于场景识别的AI服务商，我们将从技术应用与商业模式两个维度，力求让读者，尤其是考虑AI+应用的从业者，看到全貌。 本篇，我们先来讲人脸识别的技术应用。 1 基础层算法 我们可能断断续续听说过人脸检测、人脸识别等算法，但这些算法之间是否有联系，是否有体系？答案的是“有的”。 我们可以将人脸识别算法分为基础层算法与应用层算法。 基础层算法，相当于人脸的预处理。一张人脸，首先要经过人脸检测、特征关键点处理，质量模型过滤之后，才能到应用层算法做处理，并应用到实际场景中。 基础层算法的优劣，很大程度上会影响最终的人脸识别准确率和效果。 技术 定义 作用 原理 人脸检测 将一张照片或一段视频流中的人脸检测出来，并输出人脸矩阵坐标 用于截取人脸，用于后续的人脸比对、人脸搜索等算法。 二分类模型，通过深度学习训练样本是否是人脸 特征关键点 检测到人脸后，将人脸的特征点标记出来，每个特征点都有属性，能表示是脸部位置 1 人脸摆正对齐：实际场景中，抓取的人脸一般不是正方向的，需要摆正后再进行人脸比对、搜索等<BR>2 人脸处理

论文阅读： Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods 《人脸识别综述：从传统方法到深度学习》 一、引言 1.探索人脸关于姿势、年龄、遮挡、光照、表情的不变性，通过特征工程人工构造feature，结合PCA、LDA、支持向量机等机器学习算法。 2.流程 人脸检测，返回人脸的bounding box 人脸对齐，用2d或3d的参考点，去对标人脸 人脸表达，embed 人脸匹配，匹配分数 二、人脸识别发展综述 1.几何特征 最早：边缘提取算子和连通域算子提取特征器官 发展：梯度图像 普氏距离分析 基于几何理论的方法在3d识别中有一定应用 [20][21] 2.整体方法 PCA [22-24] PCA的概率版变体，利用贝叶斯分析 [25]。使用两组特征脸来描述相同人和不同人之间variation PAC其他变体 kernel PCA 独立成分分析 ICA 其他见文章 PCA方法总的来说是基于整体脸，而不是局部部件，来判断输入图像是否是人脸。 PCA方法的问题在于，其投影将训练集中所有图片的variance最大化了，也就是说，最大的特征向量并不利于人脸识别，这是因为，提取到的eigenvector很有可能同一个体的variation（光照，姿势，表情带来的） LDA，即Fisher discriminant

目前人工智能是创投界的明星投资领域，AI在大中小公司中都被给予了足够的重视，而人脸识别技术作为人工智能领域的核心技术之一，在过去的2年里得到了学术界和产业界的大力扶持和发展，目前已经在很多应用场景里都进行了商业化尝试。 北京西站、沈阳站、青岛机场的安检都应用了人脸识别技术；天坛公园和成都的人民公园也采用了人脸识别，刷脸取纸，防止浪费；在移动端，三星Galaxy S8创新性的采用人脸识别解锁；据称，北京市政府正在研讨将人脸识别技术应用在北京地铁上，通过刷脸的方。式来进行安检，提高出行效率。 目前社保系统正在进行改善升级，通过原有基础上增加人证合一识别系统，用来防止冒领和骗保的事件发生。所谓人证合一识别系统，简单来说就是人脸识别采集的人像和证件识别出的头像进行对比，按照一定相似度来判断是否为同一个人的识别系统。 从早期简单的考勤机到现在的企业系统应用级别的产品，业界新进产品层出不穷，下面来说说人脸识别在市场上的产品形态。 摘要：现在市场上的人脸识别人证合一的产品形 考勤机： 应用的是静态1：N的人脸识别算法。先把人员的人脸图片存入人脸数据库，然后每次拍摄人脸和人脸库图像对比，以记录考勤情况和考勤时间。 2.行业应用的人证合一产品： 此类产品结合了护照识读、身份证读取、驾驶证、行驶证、港澳通行证等常见证件的识别，对于从证件中采集到的头像和现场拍摄的头像进行人脸的1:1识别

这两年，随着科技的迅速发展，人脸识别已经逐渐成为了新时期生物识别技术应用的重要领域，忘记密码了？没事儿，咱还可以“刷脸”！今天，小编将带大家了解一下最新的人脸识别技术，看看这项技术发展到哪一步了。 传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，人们也比较熟悉这样的识别方式。不过，这种方式的缺点其实非常明显，光线的限制性非常大，并不能满足实际的需要。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。 迅速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。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。 目前市场上有三种主流方案，它们分别是3D结构光方案（StructuredLight）、ToF3D方案（TimeOfFlight，时差测距技术）和双目立体成像方案（StereoSystem）。 3D结构光（StructuredLight） 3D结构光技术的基本原理是，通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。这种具备一定结构的光线，会因被摄物体的不同深度区域，而采集不同的图像相位信息，然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息，以此来获得三维结构