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人臉識別監控系統(tong)的檢測原(yuan)理(li)

人臉(lian)識別技(ji)術(shu)屬于(yu)生物(wu)識別的(de)(de)一種，也是近幾年比較熱(re)門(men)的(de)(de)一種生物(wu)識別技(ji)術(shu)。人臉(lian)識別可以達到非接觸式(shi)識別，對于(yu)疫(yi)情(qing)的(de)(de)防控和通過接觸傳染的(de)(de)病毒有隔離作(zuo)用(yong)。因此，在(zai)全(quan)球疫(yi)情(qing)爆發的(de)(de)當下，人臉(lian)識別技(ji)術(shu)較指紋識別更(geng)為安全(quan)、可靠。人臉(lian)識別監控系統技(ji)術(shu)包(bao)含三個部分：人臉(lian)檢測、人臉(lian)跟蹤(zong)和人臉(lian)比對。

人臉(lian)識別

人(ren)臉(lian)識別監(jian)控系統(tong)的(de)人(ren)臉(lian)檢(jian)測是指在動態的(de)場景與復雜的(de)背景中檢(jian)測是否存(cun)在人(ren)臉(lian)面(mian)像，并分(fen)(fen)離出這種(zhong)面(mian)像。分(fen)(fen)離人(ren)臉(lian)面(mian)像的(de)方法一般有(you)下列幾種(zhong)：

①    模板匹配法(fa)

首先需(xu)要設計一個或數(shu)個標準人臉的模板(ban)，然(ran)后后臺程序計算測試(shi)樣品與標準模板(ban)之間的匹(pi)配程度，并通過閾值來判斷是否存在(zai)人臉；

②    人臉特征(zheng)規則法

由于人臉(lian)具有一定的結構(gou)分(fen)布特(te)征，所謂(wei)人臉(lian)特(te)征規則(ze)(ze)法即提取這些特(te)征生成相應的規則(ze)(ze)以(yi)判(pan)斷測試樣品是(shi)否包含人臉(lian)；

③樣品學(xue)習法

這種(zhong)方法即(ji)采用模式識別中人工(gong)神經(jing)網(wang)絡(luo)的方法，即(ji)通過(guo)對面像樣品(pin)集和(he)非面像樣品(pin)集的學(xue)習產(chan)生分類器；

③    面部膚色模型法

這(zhe)種方法是依據面部膚(fu)色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。

④    特(te)征(zheng)子(zi)臉法(fa)

這(zhe)種方法是將所有面像(xiang)(xiang)集合視為(wei)一個面像(xiang)(xiang)子空(kong)間(jian)，并基(ji)于檢測樣品與其(qi)在子空(kong)間(jian)的投(tou)影之間(jian)的距離判斷是否存在面像(xiang)(xiang)。

值得提出的(de)是，上述5種方法在(zai)實際檢測(ce)系統中也可(ke)綜合采用(yong)。

人臉跟蹤

人臉跟蹤(zong)是指(zhi)對被檢(jian)測到(dao)的(de)人臉進(jin)行動態目標(biao)跟蹤(zong)。具體采用基于模(mo)型的(de)方(fang)法或基于運動與模(mo)型相結合的(de)方(fang)法。此外，利用膚色模(mo)型跟蹤(zong)也不失(shi)為一種簡單而有(you)效的(de)手段。

人臉比對

人(ren)臉比對(dui)是(shi)對(dui)被檢測到的(de)人(ren)臉面(mian)像(xiang)(xiang)與面(mian)像(xiang)(xiang)庫中進(jin)行目標搜索進(jin)行身份確認(ren)。這實際上(shang)就是(shi)說(shuo)，將采(cai)樣到的(de)面(mian)像(xiang)(xiang)與庫存(cun)的(de)面(mian)像(xiang)(xiang)依次(ci)進(jin)行比對(dui)，并找出最(zui)佳的(de)匹配對(dui)象。所(suo)以(yi)，面(mian)像(xiang)(xiang)的(de)描述(shu)決定了面(mian)像(xiang)(xiang)識(shi)別(bie)的(de)具體方(fang)法(fa)與性(xing)能。目前主要采(cai)用特(te)征(zheng)向量與面(mian)紋(wen)模板兩種描述(shu)方(fang)法(fa)：

①特征向(xiang)量法(fa)

該方法是先確定(ding)眼虹膜、鼻翼、嘴角(jiao)等(deng)面像(xiang)五官(guan)輪(lun)廓的大小、位置、距離等(deng)屬性，然后再計(ji)算出它們(men)的幾何(he)特征量，而(er)這(zhe)些特征量形成描述該面像(xiang)的特征向量。

②面紋(wen)模板法

該方法是在庫中(zhong)存(cun)貯若干標準面(mian)像(xiang)模(mo)板(ban)或面(mian)像(xiang)器官模(mo)板(ban)，在進行比對(dui)時(shi)，將(jiang)采樣面(mian)像(xiang)所有象素(su)與(yu)庫中(zhong)所有模(mo)板(ban)采用歸一(yi)化相(xiang)關(guan)量(liang)度量(liang)進行匹配。此外，還有采用模(mo)式識別的自相(xiang)關(guan)網絡(luo)或特征與(yu)模(mo)板(ban)相(xiang)結合的方法。

人(ren)體(ti)(ti)面(mian)貌(mao)識別(bie)技術的核心實(shi)際為(wei)“局(ju)部人(ren)體(ti)(ti)特征(zheng)分析”和“圖形/神經識別(bie)算法(fa)。”這種(zhong)算法(fa)是(shi)利用人(ren)體(ti)(ti)面(mian)部各(ge)器官及特征(zheng)部位的方法(fa)。如對應幾何(he)關系多(duo)數(shu)據形成識別(bie)參數(shu)與數(shu)據庫中所有的原始參數(shu)進(jin)行比較、判斷與確認。一般要求(qiu)判斷時(shi)間低(di)于1秒。

人(ren)(ren)臉(lian)(lian)識(shi)別監控(kong)系統技(ji)術目前已(yi)(yi)經(jing)非常成熟(shu)，廣(guang)泛(fan)的應(ying)用(yong)在(zai)了智能交(jiao)通、智能人(ren)(ren)臉(lian)(lian)識(shi)別門禁系統、人(ren)(ren)臉(lian)(lian)識(shi)別支付等(deng)等(deng)領域。近兩年來(lai)，靜(jing)態(tai)人(ren)(ren)臉(lian)(lian)搜索(suo)比對已(yi)(yi)經(jing)成功應(ying)用(yong)于安防(fang)和(he)公安業務，千(qian)萬(wan)至(zhi)億級規模(mo)化應(ying)用(yong)正在(zai)開展之中。動態(tai)人(ren)(ren)臉(lian)(lian)識(shi)別監控(kong)識(shi)別也逐漸(jian)應(ying)用(yong)部署，可以預期，人(ren)(ren)臉(lian)(lian)識(shi)別監控(kong)系統的應(ying)用(yong)將(jiang)進一步(bu)擴展到電子商務驗證、社交(jiao)網絡等(deng)多個方面(mian)，具有十(shi)分廣(guang)闊(kuo)的發展前景(jing)。