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| 行业新闻 |
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| 中山安防监控公司浅论人脸识别技术的难点 |
| 添加日期：2018-3-23 9:41:52 编辑：力丰科技 来源：www.lifg.com.cn 阅读次数：3352 |
人脸识别技术尽管有了五十多年的研究历史,但其仍然受到光照、姿态、遮挡和年龄等多方面的因素影响。中山安防监控公司下面浅析识别技术的一些难点,首先姿态问题,人脸识别技术主要是通过人脸的表象特征来进行人员辨别,因此如何识别由姿态引起的面部变化就成了人脸识别技术的难点之一。如下图所示:姿态问题涉及头部在三维垂直坐标系中绕三个轴的旋转造成的面部变化,其中垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的部分缺失这使得姿态问题成为人脸识别的一个技术难题。针对姿态的研究相对比较的少,目前多数的人脸识别算法主要针列正面、准正面人脸图像,当发生俯仰或者左右侧而比较历害的情况下,人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。
其次是人脸遮挡,人脸图像的遮挡会经常出现,如眼镜、帽帽子、围中、口罩等饰物甚至不同的发型遮掩。对于非配合情况下的人脸图像采集,遮挡问题是一个非常严重的问题。它使得被采集出来的人脸图像有可能不完整,从而影响了后面的特征提取与识别,甚至会导致人脸检测算法的失效。
中山监控安装公司表示再次是年龄变化,随着年龄的变化,一个人从少年变成青年,变成老年,他的容貌可能会发生比较大的变化,从而导致识别率的下降。对于不同的年龄段,人脸识别算法的识别率也不同。这个问题最直接的例子就是身份证照片的识别,在我国身份证的有效期一般都是20年,这20年间每个人的容貌必然会发生相当大的变化,所有在识别上也同样存在很大的问题。第四是人脸相似性,不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的,但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。以模仿某个明星为目标的化妆整容等人为因素加大了这个问题的难度。尤其是双胞胎的问题,人脸识别系统究竟能不能正确的识别出来,这个其实在学术界也是有争论的。有专家认为双胞胎根本不应该靠人脸识别技术进行分辨,它是没法用人脸识别技术来准确进行区分的。第五是光照问题,光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素,对该问题的解决程度关系着人脸识别实用化进程的成败。由于人脸的3D结构,光照投射出的阴影,会加强或减弱原有的人脸特征。
尤其是在夜晚,由于光线不足造成的面部阴影会导致识别率的急剧下降,使得系统难以满足实用要求。同时,理论和实验还证明同一个体因光照不同引起的差异,大于同一光照下不同个体之间的差异。光照问题是机器视觉中的老问题,在人脸识别中的表现尤为明显。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟,识别效果不尽人意。
基于人脸识别安防应用
随着深度学习技术在AI领域内流行,视频结构化描述在各个行业得到高度关注,人脸识别作为视频结构化描述技术的先行者,自然受到更高的关注度,具备广泛的应用场景。
在公安行业,系统的人脸识别应用主要体现在人脸检索,人脸布控,人脸轨迹分析,人员伴行分析,人脸频次分析等。在商超智能防损行业,人脸识别应用主要体现在防范惯偷,VIP识别,职业打假识别,门禁稽核等。
在安全生产行业,人脸识别应用主要体现在人员定位,人员轨迹分析,门禁稽核等。
结合语
人脸识别技术作为AI的排头兵,正处在浪潮之巅。要保持人脸识别持续的活跃,必须要关注人脸数据与行业数据、行业业务流程紧密结合,紧紧贴合行业业务。只有把人脸识别技术融融入到各个行业之中オ能保持其活性。
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