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當(dāng)前的人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括四個(gè)組成部分:人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別。隨著未來數(shù)據(jù)的增長,在數(shù)據(jù)匹配,將面臨著更大的挑戰(zhàn)。
人臉識(shí)別用途很大,但目前人臉識(shí)別技術(shù)有很多不足,如對(duì)周圍的光線環(huán)境敏感,人臉識(shí)別生產(chǎn)廠家,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。
近幾年雖然國內(nèi)企業(yè)在人臉識(shí)別技術(shù)取得了一定的成績,但還是有很多方面需要努力,如透過車窗玻璃識(shí)別人臉、夜間識(shí)別、紅外識(shí)別等這些技術(shù)仍待企業(yè)去研發(fā)。
用于表示人臉的大量特征從哪來?這便是深度學(xué)習(xí)(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))發(fā)揮作用的地方。它通過在千萬甚至億級(jí)別的人臉數(shù)據(jù)庫上學(xué)習(xí)訓(xùn)練后,會(huì)自動(dòng)總結(jié)出適合于計(jì)算機(jī)理解和區(qū)分的人臉特征。
算法工程師通常需要一定的可視化手段才能知道機(jī)器到底學(xué)習(xí)到了哪些利于區(qū)分不同人的特征,當(dāng)然這部分不是本節(jié)重點(diǎn)。
闡明了不同人臉由不同特征組成后,我們便有了足夠的知識(shí)來分析人臉識(shí)別,到底怎么識(shí)別。
人臉驗(yàn)證——1:1相似度對(duì)比通過提取兩張人臉的特征進(jìn)行相似度對(duì)比,終返回相應(yīng)的置信度得分,系統(tǒng)根據(jù)特征匹配程度決定“拒絕”或者“接受”。用于判斷兩個(gè)輸入人臉是否屬于同一人,適用于身份識(shí)別及相似臉查詢等應(yīng)用查詢
人臉檢索——1:N相似度對(duì)比在大規(guī)模人臉數(shù)據(jù)庫中找出與待檢索人臉相似度1高的一個(gè)或多個(gè)人臉。本系統(tǒng)通過預(yù)先創(chuàng)建的待查人員的面部特征索引,可以在百1萬級(jí)別以上人臉數(shù)據(jù)庫中迅速查找,可用于身份確認(rèn)以及身份查詢等應(yīng)用場(chǎng)景
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