阅读 832

人脸识别是如何实现的

前言

以前我们看电影的时候看到人脸识别,瞳孔识别,和指纹识别的时候感觉好先进,特别有未来科技感。但是现在人脸识别技术已经非常普及了,无论我们是在付款或者在验证密码的时候都可以应用到人脸识别技术了。那么人脸识别技术到底是如何实现的呢,下面就给大家简单介绍一下。

什么是人脸识别技术

人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,其中包括人脸追踪侦测,自动调整影像放大,夜间红外侦测,自动调整曝光强度等技术。

人脸识别技术属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

技术介绍

人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输入的人脸图像或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴含的身份特征,并将其与已知的人脸进行对比,从而识别每个人脸的身份。

技术流程

人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸图像采集及检测

人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。

人脸图像预处理

人脸图像预处理:对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果,对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰,往往不能直接使用,必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言,其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

人脸图像特征提取

人脸图像特征提取:人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

在这里插入图片描述

技术应用场景

1、身份核验与人证对比

如在某些铁路安防系统、公安机关、移动警务和某些特定的场合通过在证件识别、活体检测、人脸对比等多项核身技术,快速识别用户是否为“真人”且为“本人”,不仅提高了业务效率,还减少了人工审核成本。

2、人脸识别自助终端

即将人脸识别系统嵌入到自助设备/便携式移动终端中,利用人脸识别技术将现场采集的照片和已存照片、身份证照片进行比对并提供人脸相似值,工作人员即可根据相似值的高低判断是否直接通过或进行人工审核。目前,这种普遍应用于银行、证券等金融行业,如用户在自助终端上实现自助开卡、业务变更、密码重置等服务。

3、人脸识别考勤

人脸识别考勤主要用于学校和企事业单位中,人脸识别智能终端能够利用人脸远距离检测的方式自动捕捉人脸信息,能够快速识别出人脸信息,结合学校/公司的考勤管理系统,可以快速生成考勤记录,不仅提高了考勤的工作效率,还能保证人员守时上班上课。值得一提的是,人脸识别智能终端还可以与道闸联动,实现内外人员分流管理,更加安全、智能、方便,做到通行考勤两不误。

4、公安、司法和刑侦

公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络,在全国范围内搜捕逃犯。

5、信息安全

如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成,电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前,交易或者审批的授权都是靠密码来实现,如果密码被盗,就无法保证安全。但是使用生物特征,就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一,从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。

总结

目前人脸识别技术,已经相对成熟,相信后续会有更多的应用场景可以使用到这项技术。anyRTC也会紧跟行业步伐,把握实时热点,为各位开发者提供最棒的产品和最优质的服务。

更多关于音视频的信息和资讯请前往官网进行查阅:

anyRTC官网:www.anyrtc.io/

创业扶持计划:www.anyrtc.io/activity

文章分类
人工智能
文章标签