人可以貌相 淺談臉孔處理與辨識

臉孔辨識是近年來圖像處理、機器視覺、神經網絡等領域研究的熱門課題之一,被廣泛應用於公共安全、安全驗證系統、信用卡支付驗證、醫學、檔案管理等各個方面。

臉孔辨識技術

電腦人臉辨識技術,也就是利用電腦分析人臉圖像,進而從中提取出有效的辨識資訊,用來「辨認」身份的一門技術。雖然人類的人臉辨識能力很強,能夠記住並辨別上千個不同人臉,可是相對的電腦則困難多了。

其原因在人臉表情豐富;人臉隨年齡增長而變化;人臉所成圖像受光照、角度及距離等影響;人臉辨識還涉及到圖像處理、電腦視覺,以及神經網絡,也和人腦的認識程度緊密相關。

所謂「人臉辨識 (Face Recognition)」的研究範圍十分寬泛,大致可以被分為以下幾個方面的內容:

1、人臉檢測 (Face Detection):

從各種不同的場景中,檢測出臉孔的存在,並確定其位置。在大多數的場合中,由於場景較為複雜,人臉的位置是預先不知道的,因而首先必須確定場景中,是否存在人臉,如果存在人臉,才能確定圖像中人臉的位置。 人臉檢測的主要目的,是在輸入的整個圖像上,尋找人臉區域,把圖像分割成兩個部分-人臉區域和非人臉區域,為後續的應用作準備。

2、人臉表徵 (Face Representation):

採取某種表示方式,表示檢測出的人臉,和數據庫中的已知人臉。通常的表示法包括,幾何特徵(如歐氏距離、曲率、角度)、代數特徵(如矩陣特徵)、固定特徵模板、特徵臉孔等。

3、人臉辨識 (Face Identification):

即將已檢測到的待辨識的人臉,與數據庫中的已知人臉,進行特徵比對,比出相關資訊,這一過程的核心通常是選擇基於特徵的方法,進行比對。顯然,基於側面像所選擇的特徵,和基於正面像的特徵,是有很大的區別的,需要進行人臉校正。

4、生理分類 (Physical Classification):

對於待辨識人臉的生理特徵進行分析,得出其種族、年齡、性別、職業等相關資料。顯然,完成這個操作需要大量的資料量,並且通常執行起來是非常困難和複雜的。

常用的人臉辨識方法

一個全自動人臉辨識系統,一般包括三個關鍵技術:人臉檢測、特徵擷取和人臉特徵比對。

人臉辨識作為一種新興的生物特徵辨識技術(Biometrics),與虹膜辨識、指紋掃描、掌紋掃描等技術相比,人臉辨識技術在應用方面具有獨到的優勢:

1、使用方便,用戶接受度高。

人臉辨識技術使用,透用的攝影機作為辨識資訊獲取裝置,以非接觸的方式,在辨識對象未察覺的情況下,完成辨識過程。

2、直觀性突出

人臉辨識技術所使用的依據,是人的臉部圖像,而人臉無疑是肉眼能夠判別的最直觀的資訊源,方便人工確認、審計,「以貌取人」符合人的認知規範。

3、辨識精確度高,速度快。

與其它生物辨識技術相比,人臉辨識技術的辨識精度,處於較高的水平,誤識率、拒認率較低。

4、不易仿冒。

在安全性要求較高的應用場合,人臉辨識技術要求辨識對象,必須親臨辨識現場,他人難以仿冒。人臉辨識技術所獨具的活體檢測判別能力,保證了他人無法以非活性的照片來欺騙辨識系統。這是指紋等生物特徵辨識技術很難做到的。

臉孔辨識技術的應用

隨著社會的不斷進步,以及各方面對於快速有效的,自動身份驗證的迫切要求,生物特徵識別技術在近幾十年中得到了飛速的發展。當前的生物特徵辨識技術主要包括有:指紋辨識,虹膜辨識,靜脈辨識,人臉辨識等。

與其他辨識方法相比,人臉辨識由於具有直接,友善,方便的特點,使用者無任何心理障礙,易於為用戶所接受,從而得到了廣泛的研究與應用。當前的人臉辨識技術,主要被應用到了以下幾個方面:

1、刑事警察部門

在檔案系統裡,儲存有嫌疑犯的照片,當作案現場或透過其他途徑,獲得某一嫌疑犯的照片,或其臉部特徵的描述之後,可以從數據庫中迅速查找確認,大大提高了刑偵破案的準確性和效率。

2、證件驗證

在許多場合(如海關,機場,機密部門等)證件驗證,是檢驗某人身份的一種常用手段,而身份證,駕照等很多其他證件上都有照片,使用人臉辨識技術,就可以由機器完成驗證辨識工作,實現自動化智慧管理。

3、影像監控

在許多銀行,公司,公共場所等處,都設有24小時的影像監控。當有異常情況或有陌生人闖入時,需要即時跟蹤、監控、辨識和報警等。這需要對採集到的圖像,進行具體分析,且要用到人臉的檢測,跟蹤和辨識技術。

4、入口控制

入口控制的範圍很廣,包括了在大樓建築,住宅等入口處的安全檢查。

雖然人臉辨識技術已經取得了長足的進步,但不可否認的是,現在的人臉辨識技術還有著巨大的發展空間。探索如何解決在不同光線、不同角度條件下的人臉辨識,如何提高辨識的速度和準確率,將成為未來人臉辨識技術的發展方向。

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