人臉識(shí)別的應(yīng)用

如今人臉識(shí)別技術(shù)在中國(guó)的應(yīng)用可以說(shuō)是相當(dāng)廣泛，應(yīng)當(dāng)說(shuō)人臉識(shí)別技術(shù)重在解決社群管理中的人的身份識(shí)別問題。我國(guó)又是人口大國(guó)，群體活動(dòng)頻次相當(dāng)高，其風(fēng)險(xiǎn)也隨之而來(lái)。比如大型演唱會(huì)、運(yùn)動(dòng)會(huì)，很多時(shí)候做不到人、票信息一致，這就有可能導(dǎo)致群體活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生。因此，針對(duì)此類群體活動(dòng)場(chǎng)景專門優(yōu)化了系統(tǒng)，除了簡(jiǎn)單的閘機(jī)識(shí)別，還應(yīng)包括人臉圖像采集、人臉定位、人像識(shí)別預(yù)處理、人臉預(yù)警等。這樣系統(tǒng)無(wú)疑在社區(qū)管理中也可適用。目前，在普通的社區(qū)管理中，通常使用人臉識(shí)別門禁，僅提供簡(jiǎn)單的開關(guān)門功能。

在政府、教育、醫(yī)院、社區(qū)、邊檢、金融、企業(yè)等場(chǎng)合的管理中，人臉識(shí)別均有不可替代的作用。特別是在建設(shè)“平安城市”、“平安社區(qū)”當(dāng)中，人臉識(shí)別更是必不可少的項(xiàng)目。隨著人臉數(shù)據(jù)庫(kù)的逐步建立，特殊人群的行動(dòng)管理已經(jīng)可以納入到社會(huì)統(tǒng)一管理層面，做到特殊人群的有效精準(zhǔn)管理。

人臉識(shí)別的理解

人臉識(shí)別(Face Recognition)是一種依據(jù)人的面部特征(如統(tǒng)計(jì)或幾何特征等)，自動(dòng)進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)，又稱為面像識(shí)別、人像識(shí)別、相貌識(shí)別、面孔識(shí)別、面部識(shí)別等。通常我們所說(shuō)的人臉識(shí)別是基于光學(xué)人臉圖像的身份識(shí)別與驗(yàn)證的簡(jiǎn)稱。

人臉識(shí)別利用攝像機(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)到的人臉圖像進(jìn)行一系列的相關(guān)應(yīng)用操作。技術(shù)上包括圖像采集、特征定位、身份的確認(rèn)和查找等等。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是從照片中提取人臉中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通過特征的對(duì)比輸出結(jié)果。

影響人臉識(shí)別系統(tǒng)對(duì)人臉采集的主要因素有哪些？

1.圖像大?。喝四槇D像過小會(huì)影響識(shí)別效果，人臉圖像過大會(huì)影響識(shí)別速度。非專業(yè)人臉識(shí)別攝像頭常見規(guī)定的蕞小識(shí)別人臉像素為60*60或100*100以上。在規(guī)定的圖像大小內(nèi)，算法更容易提升準(zhǔn)確率和召回率。圖像大小反映在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景就是人臉離攝像頭的距離。

2.圖像分辨率：越低的圖像分辨率越難識(shí)別。圖像大小綜合圖像分辨率，直接影響攝像頭識(shí)別距離?，F(xiàn)4K攝像頭看清人臉的遠(yuǎn)距離是10米，7K攝像頭是20米。

3.光照環(huán)境：過曝或過暗的光照環(huán)境都會(huì)影響人臉識(shí)別效果?？梢詮臄z像頭自帶的功能補(bǔ)光或?yàn)V光平衡光照影響，也可以利用算法模型優(yōu)化圖像光線。

4.模糊程度：實(shí)際場(chǎng)景主要著力解決運(yùn)動(dòng)模糊，人臉相對(duì)于攝像頭的移動(dòng)經(jīng)常會(huì)產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)模糊。部分?jǐn)z像頭有抗模糊的功能，而在成本有限的情況下，考慮通過算法模型優(yōu)化此問題。

5.遮擋程度：五官無(wú)遮擋、臉部邊緣清晰的圖像為蕞佳。而在實(shí)際場(chǎng)景中，很多人臉都會(huì)被帽子、眼鏡、口罩等遮擋物遮擋，這部分?jǐn)?shù)據(jù)需要根據(jù)算法要求決定是否留用訓(xùn)練。

6.采集角度：人臉相對(duì)于攝像頭角度為正臉蕞佳。但實(shí)際場(chǎng)景中往往很難抓拍正臉。因此算法模型需訓(xùn)練包含左右側(cè)人臉、上下側(cè)人臉的數(shù)據(jù)。工業(yè)施工上攝像頭安置的角度，需滿足人臉與攝像頭構(gòu)成的角度在算法識(shí)別范圍內(nèi)的要求。

人臉識(shí)別，是視覺模式識(shí)別的一個(gè)細(xì)分問題，也大概是蕞難解決的一個(gè)問題。 其實(shí)我們?nèi)嗣繒r(shí)每刻都在進(jìn)行視覺模式識(shí)別，我們通過眼睛獲得視覺信息，這些信息經(jīng)過大腦的處理被識(shí)別為有意義的概念。于是我們知道了放在我們面前的是水杯、書本，還是什么別的東西。

我們也無(wú)時(shí)無(wú)刻不在進(jìn)行人臉識(shí)別，我們每天生活中遇到無(wú)數(shù)的人，從中認(rèn)出那些熟人，和他們打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。