分析人脸识别系统未来的发展趋势

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发表时间:2019-08-01 16:37作者:kdacctv

对每个人来说,人脸识别并不陌生。苹果和安卓都有人脸识别功能。我相信人脸识别在不久的将来会成为主流。人脸识别系统也将变得越来越普遍。让我们来看看一些关于人脸识别系统的概念。


一、人脸识别算法


“人脸识别”是一种检测人脸在图像中的位置的技术。人脸识别算法的输入为一幅图像,输出为一组人脸帧坐标序列(0个人脸帧或1个人脸帧或多个人脸帧)。通常,输出面坐标框是一个向上的正方形,但也有一些人脸识别技术,输出一个向上的矩形或一个旋转方向的矩形。


常用的人脸识别算法基本上是一个“扫描”加“辨别”的人脸识别过程,即在图像范围内扫描图像,逐个确定候选区域是否是人脸的过程。因此,人脸识别算法的计算速度与图像大小和图像内容有关。在开发过程中,我们可以通过设置“输入图像大小”或“小人脸大小限制”或“最大人脸数量”来加快算法的速度。


二、 人脸配准


“人脸配准”是一种定位人脸关键点坐标的技术。人脸配准算法的输入为“一张人脸图片”加“人脸坐标系”,输出五个感测关键点的坐标序列。五种感官的关键点数量是预先设定的一个固定值,可以根据不同的语义定义(一般有5个点、68个点、90个点等)。


目前有效的一些更好的人脸注册技术基本上是通过深度学习框架实现的。这些方法都是基于人脸帧的人脸识别。根据一些预先确定的规则,推导出面面积。缩放是固定的。尺寸,然后计算关键点的位置。因此,如果不考虑图像缩放过程所花费的时间,人脸配准算法是一个计算量可以固定的过程。此外,人脸配准算法的计算时间要比人脸识别或后面将提到的人脸特征处理的时间短得多。


三、面对属性识别


“面部属性”是一种识别属性值的技术,例如性别、年龄、姿势和面部表情。一般人脸属性识别算法的输入为“一张人脸地图”和“人脸五点关键点坐标”,输出为对应的人脸属性值。人脸属性识别算法一般是根据人脸特征的坐标(旋转、缩放、扣除等,然后将人脸调整到预定的大小和形状)对人脸进行对齐,然后进行属性分析。


传统的人脸属性识别算法将每个人脸属性识别为一个独立的过程。也就是说,人脸属性识别只是一类算法的通称。性别识别、年龄估计、姿态估计和表情识别是相互独立的。算法。然而,一些新的基于深度学习的人脸属性识别也具有同时输入性别、年龄、姿态等属性值的能力。以上就是人脸识别、人脸标定、人脸属性识别的变化。人脸识别系统就是基于这些技术。随着科技的不断进步,相信人脸识别系统会变得越来越智能化,行业的春天即将来临。


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