ai人臉識(shí)別_人臉識(shí)別系統(tǒng)原理

與其他身份認(rèn)證方法相比，ai人臉識(shí)別具有直接、友好、方便等優(yōu)點(diǎn)。 它一方面明顯提高了工作效率，另一方面又具有極高的安全性和可靠性，具有非常廣泛的應(yīng)用前景。 由于疫情防控的需要，每個(gè)人外出都必須戴口罩，所以問(wèn)題出現(xiàn)了：當(dāng)人們戴口罩時(shí)，人臉識(shí)別系統(tǒng)會(huì)正常工作嗎？

1、人臉識(shí)別系統(tǒng)原理

人臉識(shí)別信息系統(tǒng)的硬件主要是通過(guò)攝像頭和電腦（或者使用手機(jī)、PAD等其他智能技術(shù)終端）；人臉識(shí)別技術(shù)管理信息系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)分析方法比較研究復(fù)雜——人臉識(shí)別網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)的軟件開發(fā)企業(yè)發(fā)展需要提高我們可以控制攝像頭采集圖片，然后對(duì)采集到的圖片內(nèi)容方面進(jìn)行預(yù)處理，再完成人臉檢測(cè)與定位、人臉特征提取、人臉特征匹配等任務(wù)。

在人臉檢測(cè)市場(chǎng)地位下，利用預(yù)先訓(xùn)練好人臉檢測(cè)分析模型來(lái)區(qū)分圖片中是否存在人臉，如果檢測(cè)到人臉，則通過(guò)提取人臉?biāo)诔鞘袇^(qū)域的特征來(lái)提取人臉圖像的特征信息； 人臉特征匹配是將提取的人臉特征與預(yù)先存儲(chǔ)在管理控制系統(tǒng)中的人臉特征方面進(jìn)行分析比較，以確定研究它們發(fā)展之間關(guān)系是否具有一致，如果一致地確認(rèn)身份，則身份認(rèn)證失敗。

2、人臉識(shí)別系統(tǒng)的幾個(gè)難點(diǎn)

①光照問(wèn)題

光照是機(jī)器視覺(jué)，尤其是人臉識(shí)別中的一個(gè)老問(wèn)題。由于人臉的三維結(jié)構(gòu)，光投射的陰影可以增強(qiáng)或削弱原始人臉特征。

②表情姿態(tài)問(wèn)題

與光照問(wèn)題類似，姿態(tài)問(wèn)題是當(dāng)前人臉識(shí)別系統(tǒng)研究中的一個(gè)技術(shù)難題。姿勢(shì)進(jìn)行問(wèn)題研究涉及頭部在三維垂直坐標(biāo)系中繞三個(gè)軸旋轉(zhuǎn)引起的面部變化，其中一個(gè)垂直于圖像數(shù)據(jù)平面的兩個(gè)發(fā)展方向的深度旋轉(zhuǎn)從而導(dǎo)致面部特征信息的部分丟失。關(guān)于體態(tài)的研究相對(duì)較少。目前大多數(shù)人臉進(jìn)行識(shí)別技術(shù)算法研究主要可以列出正面和準(zhǔn)正面人臉圖像，當(dāng)出現(xiàn)俯仰或左右側(cè)時(shí)，人臉識(shí)別系統(tǒng)算法的識(shí)別率會(huì)急劇下降。哭、笑、怒等面部表情變化。幅度大也反映了面部識(shí)別的準(zhǔn)確性。

③遮擋問(wèn)題

在非匹配條件下采集人臉圖像數(shù)據(jù)時(shí)，遮擋問(wèn)題是我公司非常嚴(yán)重的問(wèn)題。特別是在監(jiān)控管理工作和生活環(huán)境中，監(jiān)控系統(tǒng)經(jīng)常研究和分析的對(duì)象往往配戴眼鏡、帽子等附件，這使得采集到的人臉圖像可能不完整，從而受到各種因素的影響，可以提取和識(shí)別出以下特征，甚至導(dǎo)致人臉檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)算法的失敗。

④年齡變化

人的面容隨年齡而變化，尤其是在青少年中。 因此，人臉識(shí)別算法的識(shí)別率隨年齡而變化。

⑤人臉相似性

大多數(shù)人臉形狀相似，有利于人臉定位，但不利于人臉識(shí)別。

⑥圖像質(zhì)量

由于采集設(shè)備的不同，人臉圖像的來(lái)源可能不同，所獲得的人臉圖像質(zhì)量也不同，尤其是對(duì)于低分辨率、噪聲和質(zhì)量較差的人臉圖像，如手機(jī)攝像頭或遠(yuǎn)程監(jiān)控圖像，如何有效地進(jìn)行人臉識(shí)別是一個(gè)需要注意的問(wèn)題。同樣，高分辨率圖像對(duì)人臉識(shí)別信息技術(shù)算法的影響也需要通過(guò)我們可以進(jìn)一步發(fā)展問(wèn)題研究。

⑦樣本缺乏

基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)生自主學(xué)習(xí)的自動(dòng)進(jìn)行人臉識(shí)別算法是目前人臉識(shí)別領(lǐng)域中的主流算法，但是統(tǒng)計(jì)方式方法就是需要企業(yè)通過(guò)大量的訓(xùn)練。由于人臉圖像在高維空間的分布是一種不規(guī)則的流形分布，現(xiàn)有的樣本企業(yè)只對(duì)人臉圖像空間的一小部分進(jìn)行采樣，如何有效地解決小樣本下的統(tǒng)計(jì)工作和學(xué)習(xí)環(huán)境問(wèn)題需要進(jìn)一步研究。

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