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在张学友演唱会抓逃犯的「人脸识别」,pick一下!

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发表于 2018-5-24 19:36:47   651 查看 0 回复 显示全部楼层 倒序浏览
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本帖最后由 讯飞开放平台 于 2018-5-24 19:45 编辑

歌神张学友近期成了警察福星,在2018张学友演唱会上,前一秒逃犯还在台上为偶像加油呐喊,后一秒几名民警在6万观众中将他找出来带离现场~

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有些同学肯定会疑问:如何在茫茫人海中找出这个逃犯呢?

这就是歌神的魅力和人脸识别技术双管齐下的结果啦~

今晚,咱们就来学习近年来落地最快、效果最炫酷的人工智能技术之一——人脸识别。

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从iPhone X的 Face ID 到机场、高铁站的 “刷脸”进站,以及天猫尝试开设“无人超市”,通过人脸识别确认用户身份……

毋庸置疑,近几年人脸识别技术给大众带来了非常大的便利,那在这些便利的背后,人脸识别技术到底是怎样运作的呢?

别着急,一步步来学习~

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人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。

这种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识别。

简单来说,就是从五官中进行关键点的定位,比如眼睛的形状、嘴唇的厚度等等,再基于人的特征实现个体的区分。

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人类一般是通过脸型、眼睛、鼻子等外貌来进行人脸记忆,而机器是通过辨别人脸的细节,输出多维特征。

长相相似的两个人,经过短时间的记忆,机器能比人类更迅速、更精准地区分出二者面部在细节上的差别。

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机器在茫茫人海中找到一个人,知道你的身份信息其实只要通过3步:人脸预处理特征提取匹配识别

在提高识别准确性的前提下,科幻片里通过大街小巷摄像头找人的情节完全可以进入现实。

小编画了人脸识别的基本流程图来帮助小伙伴们理解:

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接下来,我们就来仔细说说人脸识别这3个基础技术~
A、人脸预处理
人脸预处理是基于图像获取的结果,对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。是人脸识别中的一个重要环节。

在图像获取过程中,极易受到各种条件限制和随机干扰,获取的原始图像往往不能直接用。因此,必须对图像进行预处理。

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人脸预处理主要包括人脸扶正图像增强归一化等工作。

人脸扶正是为了保证人脸图像中人脸大小、位置等保持一致性;图像增强是为了改善人脸图像的质量;归一化工作是为了使人脸图像标准化,进而保证图像尺寸一致、灰度取值范围相同。

B、 特征提取
人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。它会输出类内差别小、类间差别大的鉴别人脸的数值。


特征提取主要有两种方法:

  • 基于知识的表征方法
此方法描述面部的特征点以及特征点之间距离,来获取特征数据。人脸由五官组成,这些局部结构关系的集合描述,可以作为人脸识别的重要特征。

  • 基于代数特征或者统计学的表征方法
此方法是将人脸在维度上将高维描述转化为低维描述,其表征方法为线性投影表征方法和非线性投影表征方法。


C、 匹配识别

人脸图像匹配识别是将提取的人脸特征值数据与数据库中的数据进行搜索以及匹配。

简单来说,匹配识别就是将要识别的人脸特征与所有已经存在的人脸特征模板进行比较,再进行判断身份信息。
通过设定一个阈值,将匹配出来的相似度与这一阈值进行比较。当相似度超过阈值,则输出匹配得到的结果。
(注:阈值:产生校正动作的最小值)
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虽然有的小伙伴会认为人脸识别是一个基础的算法,但是班主任觉得,在应用场景上,人脸识别还是一座等待深度挖掘的宝藏。
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人脸识别一般会应用到两个领域:

A、身份识别
人脸识别比对,作为身份识别的一种新方式,常用于国家安全领域。

例如:
嫌疑人照片比对,利用人脸识别,公安系统可以确定犯罪嫌疑人身份;
关键场所视频监控,利用人脸识别,可以预警可能的不安全因素。

B、 身份验证
人脸识别是身份验证方面有着更广泛的应用,常用于教育、金融、人机交互等多领域。

例如:
准考证查验,利用人脸识别,可以防止替考问题;
金融用户验证,利用人脸识别,可以避免密码被窃取造成财产损失。
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标签:人脸识别 人工智能

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