人臉識別技術人們生活的有力保障

　　還記得你在電影中看到的機場和體育場的視頻監控室嗎？他們通常配備數十名安全專家，連續數小時密切關注多個實時視頻源。從技術上講，他們的工作是繼續監控周邊安全并在發現異常情況時發出警報  -任何可疑或非法的活動，例如對周圍人造成傷害的行為。

　　與其他個人身份驗證技術相比，人臉圖像識別具有獨特的優勢，因為它可以從遠處對人進行身份驗證，例如通過監控攝像頭進行個人身份驗證。

　　深度學習人臉識別技術

　　現在的人臉識別技術，準確度非常高，甚至可以檢測和識別向左或向右傾斜 45°向上或向下 30 °的人臉。

　　人臉識別系統將它們捕獲的所有圖像發送到執行人臉檢測和面部人臉識別的服務器。數據處理的負載主要集中在服務器上。

　　人臉檢測過程通常包括以下步驟：

　　人臉檢測

　　攝像頭可以單獨或在人群中檢測和識別人臉。無論使用什么技術，最好擁有較佳的亮度、高分辨率和角度。光照必須足夠亮才能為識別算法提供足夠的對比度。很多人臉識別系統需要一定數量的像素來識別面部特征，如果要檢測更大的區域，則需要提高攝像頭的分辨率。具有高幀率的攝像頭將幫助規避檢測主體移動的問題。

　　面部分析

　　目前有兩種主要的方法來捕捉和匹配人臉。

　　第一個是測量人臉的各種特征，然后將這些幾何測量值存儲在數據庫中以供以后比較。

　　第二種方法更復雜：它捕獲完整的面部圖像并使用盡可能多的信息，然后它使用包括機器學習在內的各種計算機算法來構建一組定義數據。

　　將圖像轉換為數據

　　將檢測到的面部特征轉換為稱為 faceprint 代碼中的數學公式。每個人都有自己的 faceprint，它由一組獨特的特征組成。

　　人臉匹配識別

　　最后，人臉識別技術將代碼與其他人臉指紋的數據集進行比較，并通過附加信息識別匹配項。這里的基本原理稱為目標分類。在此階段，系統檢測圖像中的多個對象，包括目標定位和目標分類。

　　深度學習是如何改進人臉識別技術的？

　　深度學習是提高人臉識別準確性的最新方法之一。深度學習從面部圖像中提取獨特的面部嵌入，并使用經過訓練的模型從數據庫中識別其他照片和視頻中的照片。有兩種常見的方法可以將深度學習用于人臉識別：

　　1）具有預訓練模型的解決方案，包括 Deepfacial、faceNet 和其他一些模型。像這樣的模型已經擁有一套用于人臉識別的算法。

　　2）從頭開始開發神經網絡。這適用于具有多用途功能的復雜人臉識別技術。它需要更多的時間并且需要大量圖像用于訓練數據集。

　　在開發網絡架構時，最好應用卷積神經網絡，因為它們在圖像識別方面更有效。神經網絡在人臉識別中的主要好處是能夠訓練系統捕捉復雜的面部模式。

　　神經網絡在網絡中是非線性的，因此它是一種廣泛使用的面部識別技術。許多常見的識別問題，如字符或物體識別，已被神經網絡成功解決。

　　人臉識別的挑戰和下一個階段發展

　　盡管近年來人臉識別種類繁多且技術進步，但人臉檢測技術仍然存在一些固有的挑戰。

　　姿勢

　　姿勢變化是主要問題之一，因為大多數人臉識別方法依賴于正面圖像。有多種方法可以緩解這種情況。

　　1）基于多圖像的方法需要多個圖像進行訓練。這個想法是制作所有可能的姿勢變化的模板。

　　2）基于單一模型的方法在訓練期間使用多個對象示例，但在識別時僅使用一張圖像。目的是在單個圖像中包含每個姿勢變化。

　　3）還有一種混合方法，它嘗試使用一些圖像并對旋轉操作進行建模，以便可以僅從一張正面照片和另一張個人資料圖像中推斷出每個姿勢。

　　光照

　　圖像中的光照變化是人臉識別的一個重要因素。像素中的顏色強度可能會因光照條件而有很大差異。最大的問題是，與另一個主題相比，同一主題的兩張不同光照的圖像可能會顯示出更多的差異。為了解決這個問題，一些識別方法嘗試對光照模板進行建模，以構建光照不變算法。這些方法的目標是使形狀和紋理獨立于光線變化。

　　遮擋

　　遮擋是另一個具有挑戰性的人臉識別問題。 當人臉的一個或幾個部分被遮擋時，就無法拍攝輸入圖像。 這可能是由于配飾（眼鏡、面具等）、胡須或劉海造成的。 這會嚴重影響人臉識別系統的分類過程。

　　面部表情

　　不同的情緒會導致不同的人臉面部表情。 面部表情的這些差異會改變面部的外觀，并可能導致人臉檢測系統與數據庫中存儲的圖像不準確匹配。

　　還有其他與面部表情、光學技術和內存使用相關的問題，但它們不會對人臉識別的工作方式構成嚴重問題。盡管自動面部人臉識別技術非常受歡迎，市場上也充斥著先進的技術，但該領域仍有很大的創新空間。

　　人臉識別的場景應用

　　安防監控

　　在安防監控中，人臉識別也意義重大，比如公眾場所（地鐵站、車站、街道、酒店等）的安防布控、公安部追捕嫌疑犯等。基于公眾場所的安防監控攝像頭，通過抓拍人臉并將結果上傳公安部網絡，與嫌疑犯人臉進行比對，協助公安人員的執法工作。

　　除了執法應用外，人臉識別還用于機場、鐵路和汽車站、學校、學院、醫院和辦公室，甚至購物中心。

　　樓宇安全

　　在商場里，這項技術可以幫助保安人員安全巡邏。系統中注冊的人臉，如店里偷貴重物品的小偷，一旦出現在攝像頭中就會被檢測到，有利于保安人員采取進一步行動。

　　醫療看護

　　在醫院，尤其是長期輔助生活中，人臉識別可以幫助護士密切關注患者或監控患有疾病的老人的活動，以免出現意外事故。

　　更多拓展

　　人臉識別技術是人工智能領域的關鍵技術，在智能視頻監控場景具有十分廣泛的應用前景。TSINGSEE青犀視頻也將以AI智能檢測與識別技術為核心，持續研發多場景下的智能業務系統及平臺，向AI領域深耕。

　　基于多年視頻領域的技術經驗積累，TSINGSEE青犀視頻將AI檢測、智能識別技術融合到各個應用場景中，典型的示例如EasyCVR視頻融合云服務，具有AI人臉識別、行人檢測、車牌識別、語音對講、云臺控制、聲光告警、監控視頻分析與數據匯總的能力。