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(lái)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(kù)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(kù)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(lái)，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(wú)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(wú)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(wú)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(wú)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(kù)等），用戶需要重新構(gòu)建近紅外照片庫(kù)，費(fèi)時(shí)費(fèi)力；4、主動(dòng)光源經(jīng)過長(zhǎng)期使用后，會(huì)出現(xiàn)損壞和衰減，帶來(lái)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(wú)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(lái)理解人臉識(shí)別，那么3D技術(shù)就是從現(xiàn)實(shí)模型來(lái)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(wú)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(wú)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(wú)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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