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人脸识别的原理是什么?你如何评价?

蚂蚁科学

最近,许多手机推出了人脸解锁的功能。

此外,

1.人脸识别门禁考勤系统,人脸识别防盗门等(企业、住宅安全和管理)

2.如利用人脸识别系统和网络,在全国范围内搜捕逃犯(公安、司法和刑侦)

......人脸识别前景广阔

其原理是什么呢?

人脸识别,作为一项新兴的生物技术,其环节无非有三:

1.建立人像档案

2.读取人像

3.前面的两者的比对

最核心的东西,就是其中的识别算法。

主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类,即:基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。

1.基于几何特征的方法

人脸上的眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等,既是人们的共性,同时也是区分个体的关键(因为其大小、形状等不尽相同)。

我们经常用面部的特征来描述个体,机器同样也可以做这件事。

机器通过对图像处理,得到对这些图像的集合特征描述(比如根据你的鼻子的显著特点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等)

当然,这些处理,会导致一些局部特征信息的丢失。

所以需要做出改进。

2.基于模板的方法

比如特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法等

特征脸法:(有许多改进方法,常与基于几何特征的方法结合)

特征脸法的基本思想,便是搜集大量的图像进行分析,寻找人脸图像分布的基本元素,即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量,以此近似地表征人脸图像。

神经网络方法:

神经网络(又称人工神经网络),是一种运算模型,由大量的节点以及它们之间的联接构成。每个节点代表一个函数,而联接则代表权重。

这玩意儿是人们对人脑神经网络工作方式抽象的一个产物,所以加了个“人工”来区别。

按照其反馈的机制,又可以分为前馈网络、递归网络等。

12年之前,运用于人脸识别的神经网络中类有前馈、递归等。

而后,深度学习基于大数据的卷积神经网络取得了更大的成果

(Yale人脸数据库)

3.基于模型的方法有基于隐马尔柯夫模型,主动形状模型和主动外观模型的方法等。

4......以上的介绍可以说相当粗略,有关图像处理的细节(比如预处理的方式,如下图),

(图像二值化后的效果)

(直方图均衡化后的效果)

或是算法的细节(比如如何在一张人像中找到一个人的鼻子)等没有过多提及。

参考资料:

[1]姜贺. 基于几何特征的人脸识别算法的研究[D].大连理工大学,2008.

[2]赵显达,黄欢.基于卷积神经网络的人脸识别的研究[J].信息技术,2018(09):15-19+23.

[3]丹尼布里茨《理解NLP的卷积神经网络》

}

[4]《人脸识别主要算法原理》}

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