Technologia rozpoznawania twarzy

Technologia rozpoznawania twarzy odnosi się do wykorzystania technologii komputerowej do analizy i porównywania w celu rozpoznawania twarzy.Rozpoznawanie twarzy to popularna dziedzina badań technologii komputerowej, w tym wykrywanie śledzenia twarzy, automatyczna regulacja powiększenia obrazu, wykrywanie nocnej podczerwieni, automatyczna regulacja intensywności ekspozycji i inne technologie.

Technologia rozpoznawania twarzy należy do technologii rozpoznawania biometrycznego, która odróżnia jednostki od biologicznych cech organizmu (ogólnie odnosi się do osoby).

Wprowadzenie do technologii

Technologia rozpoznawania twarzy opiera się na rysach twarzy osoby, wejściowym obrazie twarzy lub strumieniu wideo.Najpierw ustal, czy jest ludzka twarz.Jeśli istnieje ludzka twarz, nazywa się ją dalej lokalizacją, rozmiarem i informacjami o lokalizacji każdego głównego narządu twarzy.Na podstawie tych informacji wyodrębnij cechy tożsamości zawarte w każdej twarzy i porównaj je ze znanymi twarzami, aby zidentyfikować tożsamość każdej twarzy.

Szerokie pojęcie rozpoznawania twarzy faktycznie obejmuje różne powiązane technologie wbudowanego systemu rozpoznawania twarzy, w tym zbieranie obrazów twarzy, pozycjonowanie twarzy, zapobieganie rozpoznawaniu twarzy, weryfikację tożsamości i wyszukiwanie tożsamości itp .;podczas gdy wąskie znaczenie rozpoznawania twarzy odnosi się w szczególności do przechodzących ludzi. Technologia lub system weryfikacji twarzy lub wyszukiwania tożsamości.

Zasada techniczna

Technologia rozpoznawania twarzy składa się z trzech części:
(1) Wykrywanie twarzy

Wykrywanie twarzy odnosi się do oceny, czy w dynamicznej scenie i złożonym tle znajduje się obraz twarzy, oraz do oddzielenia obrazu twarzy.Generalnie istnieją następujące metody:

① Metoda szablonu referencyjnego

Najpierw zaprojektuj jeden lub kilka standardowych szablonów twarzy, a następnie oblicz stopień dopasowania między próbką pobraną w teście a wzorcem standardowym i użyj progu, aby określić, czy istnieje twarz;

② Metoda reguły twarzy

Ponieważ ludzkie twarze mają pewne cechy rozkładu strukturalnego, tak zwana metoda reguły twarzy wyodrębnia te cechy, aby wygenerować odpowiednie reguły w celu określenia, czy próbka testowa zawiera ludzkie twarze;

③ Przykładowa metoda uczenia się

Ta metoda przyjmuje metodę sztucznej sieci neuronowej w rozpoznawaniu wzorców, to znaczy klasyfikator jest generowany przez uczenie się zestawu próbek obrazu twarzy i zestawu próbek obrazu innego niż twarz;

④ Metoda modelu koloru skóry

Metoda ta opiera się na względnie skoncentrowanym rozkładzie koloru skóry twarzy w przestrzeni kolorów w celu wykrycia.

⑤ Charakterystyczna metoda twarzy

Ta metoda traktuje wszystkie zestawy obrazów powierzchni jako podprzestrzeń obrazów powierzchni i ocenia, czy istnieje obraz powierzchni na podstawie odległości między badaną próbką a jej projekcją w podprzestrzeni.

Warto wspomnieć, że powyższe pięć metod może być również wszechstronnie zastosowane w rzeczywistych systemach detekcyjnych.

(2) Śledzenie twarzy

Śledzenie twarzy odnosi się do dynamicznego śledzenia celu wykrytej twarzy.W szczególności stosuje się metodę opartą na modelu lub połączenie ruchu i modelu.Ponadto śledzenie modelu koloru skóry jest również prostą i skuteczną metodą.

(3) Porównanie twarzy

Porównanie twarzy ma na celu zweryfikowanie tożsamości wykrytej twarzy lub wyszukanie celu w bibliotece obrazów twarzy.W rzeczywistości oznacza to, że próbkowane obrazy twarzy są po kolei porównywane ze standardowymi obrazami twarzy i znajduje się najlepiej pasujący obiekt.Dlatego opis obrazu twarzy określa konkretną metodę i działanie rozpoznawania twarzy.Stosowane są głównie dwie metody opisu: wektor własny i szablon tekstury twarzy:

① Metoda wektorów cech

Metoda polega na określeniu najpierw rozmiaru, położenia, odległości i innych atrybutów cech twarzy, takich jak tęczówka oka, nos i kąciki ust, a następnie obliczenie ich wielkości geometrycznych, a te wielkości cech tworzą wektor cech opisujący obraz twarzy.

② Metoda szablonu wzoru twarzy

Metoda polega na przechowywaniu w bibliotece szeregu standardowych szablonów obrazów twarzy lub szablonów narządów obrazu twarzy, a podczas porównania wszystkie piksele próbkowanego obrazu twarzy są dopasowywane do wszystkich szablonów w bibliotece przy użyciu znormalizowanej miary korelacji.Ponadto istnieją metody wykorzystujące rozpoznawanie wzorców do łączenia sieci lub funkcji autokorelacji i szablonów.

Rdzeniem technologii rozpoznawania twarzy jest w rzeczywistości „częściowa analiza cech ciała ludzkiego” i „algorytm rozpoznawania graficznego / neuronowego”.Algorytm ten jest metodą wykorzystującą różne narządy i charakterystyczne części ludzkiej twarzy.Na przykład parametry identyfikacyjne utworzone przez wiele danych odpowiadających zależnościom geometrycznym są porównywane, oceniane i potwierdzane ze wszystkimi oryginalnymi parametrami w bazie danych.Ogólnie rzecz biorąc, czas oceny jest krótszy niż 1 sekunda.

Proces rozpoznawania

Ogólnie podzielony na trzy etapy:

(1) Najpierw utwórz plik profilu twarzy ludzkiej twarzy.Oznacza to, że kamera jest używana do zbierania plików zdjęć twarzy personelu jednostki lub robienia ich zdjęć w celu utworzenia plików z obrazami twarzy, a te pliki obrazów twarzy są generowane w postaci kodów odcisków twarzy i przechowywane.

(2) Uzyskaj aktualny obraz ludzkiej twarzy.Oznacza to, że użyj aparatu, aby uchwycić obraz twarzy aktualnie wchodzącej i wychodzącej osoby lub zrób zdjęcie i wygeneruj kod tekstury twarzy z bieżącego pliku obrazu twarzy.

(3) Użyj bieżącego kodu tekstury twarzy, aby porównać z inwentarzem plików.Oznacza to wyszukanie i porównanie bieżącego kodu tekstury twarzy z kodem tekstury twarzy w inwentarzu pliku.Wspomniana powyżej metoda „kodowania tekstury twarzy” działa zgodnie z podstawowymi cechami i początkiem ludzkiej twarzy.To kodowanie tekstury twarzy jest odporne na zmiany światła, odcienia skóry, zarostu, fryzury, okularów, wyrazu twarzy i postawy, a także jest wysoce niezawodne, dzięki czemu może dokładnie zidentyfikować osobę spośród milionów ludzi.Proces rozpoznawania twarzy może odbywać się automatycznie, w sposób ciągły iw czasie rzeczywistym przy użyciu zwykłego sprzętu do przetwarzania obrazu.