2016年百度世界大會開幕，其百度創(chuàng)始人李彥宏在會上發(fā)表了“人工智能”為主題的演講，并推出最新產(chǎn)品“百度大腦”讓參展人員眼前一亮，其圖像識別能力非常突出，人臉識別概率已經(jīng)高達(dá)97%;G20峰會如期舉行，人臉識別技術(shù)也被應(yīng)用到此次大會的安防工作當(dāng)中。目前，業(yè)內(nèi)普遍到處都非常關(guān)注人臉識別相關(guān)催化事件。
此前小米科技宣布小米人臉檢測團(tuán)隊(duì)研發(fā)的新算法在FDDB人臉檢測準(zhǔn)確率全球排名第一，緊隨其后，百度、騰訊、360等國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大咖們也紛紛建立人臉檢測算法團(tuán)隊(duì)，積極參與平臺的評測。除此之外，蘋果、三星、華為、Facebook、谷歌等終端大巨頭也爭先加入人臉識別這一塊領(lǐng)域當(dāng)中。想必未來應(yīng)用場景不斷增加的情況下，面部識別功能極大可能成為下一個消費(fèi)終端大方向。
人臉識別基于人的面部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)。使用攝像頭或者攝像機(jī)采集含有人臉的圖像或視頻，自動檢測圖像信息和跟蹤人臉，對檢測到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)分析技術(shù)。
人臉檢測是指從復(fù)雜的背景當(dāng)中提取我們感興趣的人臉圖像。臉部毛發(fā)、化妝品、光照、噪聲、人臉傾斜和大小變化及各種遮擋等因素都會有導(dǎo)致人臉檢測問題變得更為復(fù)雜。人臉識別技術(shù)主要目的在于輸入的整幅圖像上尋找特定人臉區(qū)域，從而為后續(xù)的人臉識別做準(zhǔn)備。
人臉識別三大關(guān)鍵技術(shù)
一、基于特征的人臉檢測技術(shù)：通過采用顏色、輪廓、紋理、結(jié)構(gòu)或者直方圖特征等進(jìn)行人臉檢測。
二、基于模板匹配人臉檢測技術(shù)：從數(shù)據(jù)庫當(dāng)中提取人臉模板，接著采取一定模板匹配策略，使抓取人臉圖像與從模板庫提取圖片相匹配，由相關(guān)性的高低和所匹配的模板大小確定人臉大小以及位置信息。
三、基于統(tǒng)計(jì)的人臉檢測技術(shù)：通過對于“人臉”和“非人臉”的圖像大量搜集構(gòu)成的人臉正、負(fù)樣本庫，采用統(tǒng)計(jì)方法強(qiáng)化訓(xùn)練該系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)對人臉和非人臉的模式進(jìn)行檢測和分類。國內(nèi)類型此款著名人臉識別客流統(tǒng)計(jì)就有雅量門店。
人臉識別四大特征
1、幾何特征：從面部點(diǎn)之間的距離和比率作為特征，識別速度快，內(nèi)存要求比較小，對于光照敏感度降低。
2、基于模型特征：根據(jù)不同特征狀態(tài)所具有概率不同而提取人臉圖像特征。
3、基于統(tǒng)計(jì)特征：將人臉圖像視為隨機(jī)向量，并用統(tǒng)計(jì)方法辨別不同人臉特征模式，比較典型的有特征臉、獨(dú)立成分分析、奇異值分解等。
4、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征：利用大量神經(jīng)單元對人臉圖像特征進(jìn)行聯(lián)想存儲和記憶，根據(jù)不同神經(jīng)單元狀態(tài)的概率實(shí)現(xiàn)對人臉圖像準(zhǔn)確識別。
人臉識別是根據(jù)所提取的人臉圖像特征采用相關(guān)識別算法進(jìn)行人臉確認(rèn)或辨別。即將已檢測到的待識別人臉與數(shù)據(jù)庫中已知人臉進(jìn)行比較匹配，得出相關(guān)信息，該過程的關(guān)鍵是選擇適當(dāng)?shù)娜四槺碚鞣绞脚c匹配策略，系統(tǒng)的構(gòu)造與人臉的表征方式密切相關(guān)。一般根據(jù)所提特征而選擇不同識別算法進(jìn)行度量，常用的包括距離度量、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、k均值聚類等。
