人臉識別監(jiān)控系統(tǒng)的檢測原理

人臉識別技術(shù)屬于生物識別的一種，也是近幾年比較熱門的一種生物識別技術(shù)。人臉識別可以達(dá)到非接觸式識別，對于疫情的防控和通過接觸傳染的病毒有隔離作用。因此，在全球疫情爆發(fā)的當(dāng)下，人臉識別技術(shù)較指紋識別更為安全、可靠。人臉識別監(jiān)控系統(tǒng)技術(shù)包含三個(gè)部分：人臉檢測、人臉跟蹤和人臉比對。

人臉識別

人臉識別監(jiān)控系統(tǒng)的人臉檢測是指在動(dòng)態(tài)的場景與復(fù)雜的背景中檢測是否存在人臉面像，并分離出這種面像。分離人臉面像的方法一般有下列幾種：

①    模板匹配法

首先需要設(shè)計(jì)一個(gè)或數(shù)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人臉的模板，然后后臺程序計(jì)算測試樣品與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；

②    人臉特征規(guī)則法

由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征，所謂人臉特征規(guī)則法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉；

③樣品學(xué)習(xí)法

這種方法即采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器；

③    面部膚色模型法

這種方法是依據(jù)面部膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進(jìn)行檢測。

④    特征子臉法

這種方法是將所有面像集合視為一個(gè)面像子空間，并基于檢測樣品與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

值得提出的是，上述5種方法在實(shí)際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。

人臉跟蹤

人臉跟蹤是指對被檢測到的人臉進(jìn)行動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運(yùn)動(dòng)與模型相結(jié)合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。

人臉比對

人臉比對是對被檢測到的人臉面像與面像庫中進(jìn)行目標(biāo)搜索進(jìn)行身份確認(rèn)。這實(shí)際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進(jìn)行比對，并找出最佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：

①特征向量法

該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計(jì)算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成描述該面像的特征向量。

②面紋模板法

該方法是在庫中存貯若干標(biāo)準(zhǔn)面像模板或面像器官模板，在進(jìn)行比對時(shí)，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關(guān)量度量進(jìn)行匹配。此外，還有采用模式識別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。

人體面貌識別技術(shù)的核心實(shí)際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識別算法?！边@種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫中所有的原始參數(shù)進(jìn)行比較、判斷與確認(rèn)。一般要求判斷時(shí)間低于1秒。

人臉識別監(jiān)控系統(tǒng)技術(shù)目前已經(jīng)非常成熟，廣泛的應(yīng)用在了智能交通、智能人臉識別門禁系統(tǒng)、人臉識別支付等等領(lǐng)域。近兩年來，靜態(tài)人臉?biāo)阉鞅葘σ呀?jīng)成功應(yīng)用于安防和公安業(yè)務(wù)，千萬至億級規(guī)模化應(yīng)用正在開展之中。動(dòng)態(tài)人臉識別監(jiān)控識別也逐漸應(yīng)用部署，可以預(yù)期，人臉識別監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用將進(jìn)一步擴(kuò)展到電子商務(wù)驗(yàn)證、社交網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)方面，具有十分廣闊的發(fā)展前景。