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图像识别:人脸识别

来源:51CTO.COM 2023-04-16 09:04:34 0浏览 收藏

小伙伴们有没有觉得学习科技周边很有意思?有意思就对了!今天就给大家带来《图像识别:人脸识别》,以下内容将会涉及到,若是在学习中对其中部分知识点有疑问,或许看了本文就能帮到你!

 本文转载自微信公众号「活在信息时代」,作者活在信息时代。转载本文请联系活在信息时代公众号。

对于图像识别来说,最流行的应用领域莫过于人脸识别。正是人脸识别技术的大规模应用,才使我们国家遍布每个角落的天眼工程、雪亮工程,有了更大的应用空间,也使得我们的国家更为安全。下面,我们就来看一下人脸识别应用的发展历程。

2017年的9月。苹果公司举行了秋季发布会,推出的iphoneX放弃了经典的Home键,首次采用人脸识别技术进行手机解锁,再一次引领了潮流成为新的身份识别方式。人脸识别实质上是属于图像识别的一种,它是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。

人脸识别始于20世纪60年代,随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,以美国、日本和德国的技术为主。随着人工智能的发展以及处理的快速迭代更新,人脸识别技术也获得了很大的突破,同时人脸识别也是生物特征的最新应用。其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。总的来说,人脸识别的原理是收集用户的面部数据存入数据库,然后进行机器学习,通过采集需要解锁对象的面部数据,放进数据库进行比对,最后完成解锁。

图像识别:人脸识别

人脸识别出现在手机也不是苹果首创,在Android4.0的时候谷歌就加入了人脸识别的功能,但当时的技术并不具备安全功能。当时的人脸识别主要受限于两个因素:1.手机不够足够的空间去堆放更加高级的人脸识别传感器;2.算法有瓶颈,这也是关键点,不能计算出人脸凹凸有致的纹理,只停留在2d平面阶段。而iPhoneX 的小小刘海集成了8个传感器 ,其中为人脸识别服务的就有4个。其实苹果在早些的时候就已经开始布局3D深度感知元件,提前收购了以色列的一家人脸识别公司。

新一代的iPhoneX正是使用了原深感摄像头,通过点阵投影器将30,000 个肉眼不可见的光点投影在你的脸部,绘制出独一无二的面谱。并结合红外镜头来读取这些光点所反射回来的深度,就可以快速扫描人脸的3D结构,并结合3D建模技术完成人脸特征信息采集和识别。因为人的面部并不是平坦的,所以面容ID采集到的人体面部3D数据能够分辨出的几何精度会非常高,大大降低了错误率。而且Face ID人脸识别功能的速度也比Touch ID指纹识别的速度提升很多。

在国外,除了苹果外,索尼和三星都展示了3D面部识别技术。在国内,华为手机也随后推出了面容识别3D建模手机荣耀V9,小米的note3 也搭载了人脸解锁黑科技等等这些都说明3D面部识别技术已经成为未来手机发展的一个趋势。除此之外,阿里巴巴也将人脸识别应用在支付宝,继指纹支付后又成功解锁刷脸支付,19年3月,在德国汉诺威举办的IT展览会,马云向德国总理默克尔和中国副总理马凯展示支付宝的“刷脸”支付,引起了人们对人脸识别技术的热议。

支付宝的人脸识别也是基于深度学习之上的,即首先是对采集到的图像预处理,即对关键特征点检测、旋转、两眼距离的归一化以及图像切割等方法进行人脸对齐,然后使用不同尺度进行多通道的归一。在特征关键点截取出多个人脸信息进行学习,在每个人脸区域上深度学习采用多层卷积神经网络学习提取出该区域的特征,CNN有三个核心:局部感知、全值共享、时间或空间亚采样,这三种思想的结合保证了在一定程度上获得移位、尺度和变形不变性。最后通过分类器来判断是否是同一个人。

腾讯云神图·人脸识别(Face Recognition)基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景,充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。

图像识别:人脸识别

它的优势有以下几点:

(1)精准识别:腾讯云人脸识别服务在多个国际公开竞赛中刷新纪录,人脸比对在2017年的 LFW 测评准确度高达99.80%,人脸搜索在 MegaFace 竞赛百万规模中首选识别率83.29%排名第一,识别准确率业界领先。

(2)算法领先:基于第三代腾讯优图祖母模型,融合度量学习、迁移学习、多任务学习等多种训练手段来优化模型;针对不同场景业务的特点,定制化 fine-tuning或distilling 模型,满足业务性能与时延的双重需求。

(3)稳定可靠:腾讯云人脸识别服务已经通过腾讯内部产品海量用户和复杂场景验证,运行稳定、鲁棒性强,服务可用性超过99.9%。

(4)实时响应:人脸识别具备高并发、高吞吐、低时延等特点,即使是百万规模人脸搜索,仍只需数百毫秒即可处理完毕,满足您的实时使用需求。

(5)简单易用:提供丰富多样的在线 API 和离线识别 SDK,不仅支持接入云端使用,也支持将离线识别 SDK 植入应用和硬件设备中,您也可以根据需要结合使用离线识别 SDK 和在线 API 形成端+云方案,满足不同场景的需求。

(6)应用广泛:人脸识别广泛应用于在线相册、智慧零售、敏感人脸审核、刷脸门禁、人脸考勤、人脸登录、人脸特效、在线考试等众多场景。

除此之外百度、谷歌等也均在人脸识别方面做过很多研究和产品。人脸识别技术日趋成熟,给我们的工作和生活带来了极大的便利。

以上就是本文的全部内容了,是否有顺利帮助你解决问题?若是能给你带来学习上的帮助,请大家多多支持golang学习网!更多关于科技周边的相关知识,也可关注golang学习网公众号。

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