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實現(xiàn)人臉識別無感通行密鑰：圖像質(zhì)量檢測算法
2020年09月23日 09:14:23來源：比特網(wǎng)點擊量：30991
導(dǎo)讀我們知道當(dāng)圖像質(zhì)量越差，那么人臉識別的準(zhǔn)確率就越低。如果可以將人臉圖像進行標(biāo)準(zhǔn)化評估，去除低質(zhì)量圖片，將篩選后質(zhì)量符合標(biāo)準(zhǔn)的圖像才送往下一個流程中，那么識別效率將大大提升。
　　【安防展覽網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】 作為生物識別技術(shù)的一種，搭載人臉識別功能的各類智能化產(chǎn)品已應(yīng)用得非常普遍。但從產(chǎn)品體驗而言，用戶的感受卻不盡相同。比如有能夠在自行車騎行狀態(tài)下，無需下車實現(xiàn)快速無感通行的小區(qū)人臉識別閘機。同時也會在使用部分產(chǎn)品時，遇到多次識別不通過、站在原處不停變換人臉角度等待識別通過的尷尬。
 
　　造成這一差距，除了算法自身魯棒性和性能之外，由于模糊、遮擋、大角度、逆光暗光等復(fù)雜環(huán)境引起的人臉圖像質(zhì)量問題也會導(dǎo)致人臉識別準(zhǔn)確率過低，需要多次重復(fù)識別才能成功，從而整體耗時被大大拉長。
 
　　我們知道當(dāng)圖像質(zhì)量越差，那么人臉識別的準(zhǔn)確率就越低。如果可以將人臉圖像進行標(biāo)準(zhǔn)化評估，去除低質(zhì)量圖片，將篩選后質(zhì)量符合標(biāo)準(zhǔn)的圖像才送往下一個流程中，那么識別效率將大大提升。這就是實現(xiàn)人臉識別無感通行的一項重要技術(shù)——圖像質(zhì)量檢測算法(FQ)，《從零學(xué)習(xí)人臉識別》系列公開課第六期就對該算法進行了詳細介紹。
 
　　人臉圖像質(zhì)量檢測算法的原理
 
　　與人臉識別一樣，圖像質(zhì)量檢測算法(FQ)也是基于特征提取原理，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)獲取人臉質(zhì)量檢測關(guān)注的特征(主要包括光線、模糊、角度、遮擋、表情、噪聲等)并進行質(zhì)量判斷。每個特征以特定的數(shù)值來表示，比如下圖的人臉特征向量為(0，1，0，1，1)，即強光、中度模糊、中等遮擋、大角度、大表情。
 
　　當(dāng)然，這個特征向量可以無限擴充，將特征的描述越細致，特征向量就越精確，光線可以增加暗光、低光，模糊可以增加輕微模糊、中等模糊。以虹軟視覺開放平臺的圖像質(zhì)量檢測算法為例，在噪聲特征中甚至可以擴充到六十四位以上的特征。
 
　　在提取特征向量后，各張人臉圖片的特征雜亂無序地分布在向量空間里。此時，通過對數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，質(zhì)量好的樣本盡可能聚集在中間，而不好的被推離。后根據(jù)計算樣本到圈中心的距離，得到一個質(zhì)量分?jǐn)?shù)。
 
　　每個特征對質(zhì)量分?jǐn)?shù)的影響各不相同，我們需要根據(jù)各自業(yè)務(wù)需求設(shè)定相應(yīng)的閾值，F(xiàn)Q會將低于設(shè)定閾值的低質(zhì)量圖像過濾，從而確保輸送到后面人臉識別環(huán)節(jié)的圖像質(zhì)量都是比較好的。
 
　　人臉圖像質(zhì)量檢測算法的經(jīng)典應(yīng)用
 
　　將人臉質(zhì)量檢測放到真實的使用場景中，情況會怎么樣？以下是基于，包含人臉檢測、活體檢測、人臉比對、人證比對等一系列功能在內(nèi)的虹軟視覺開放平臺免費、離線SDK？ArcFace，所開發(fā)的智能辦公刷臉門禁。
 
　　一名用戶從遠處走來，由于距離原因，系統(tǒng)首先捕捉到的是比較模糊的人臉圖像。而后，F(xiàn)Q算法會自動進行判斷，由于質(zhì)量過低該圖像會被拒絕送往下一個識別環(huán)節(jié)中。隨后系統(tǒng)會繼續(xù)捕捉，直到一張質(zhì)量較好的人臉圖像被送往識別并成功。整個過程用戶無需刻意停留等待，即可一次完成人臉識別。
 
　　而如果在沒有加入FQ算法的情況下，*捕捉到的模糊照片被送入下一個人臉識別環(huán)節(jié)中。當(dāng)這張人臉圖片在識別失敗后，系統(tǒng)就需要再捕捉一張圖片，進行第二次識別、甚至第三次識別。如此，用戶基本將難以實現(xiàn)無感快速通行。
 
　　從對比實驗中，所感受到的差異就已經(jīng)非常明顯，如下圖所示：相比沒有FQ的情況，增加了FQ的人臉識別系統(tǒng)每個環(huán)節(jié)耗時平均減少約30%。
 
　　同樣，在批量進行人臉識別底庫注冊時，往往會有上萬張圖片。普通的人工篩選，很難完成圖像質(zhì)量檢測。而FQ算法可以快速完成篩選，讓人臉識別從底庫的特征值開始就更加準(zhǔn)確。
 
　　作為一款輔助算法，我們在選型時要更多地考慮整體，F(xiàn)Q不能占用太大空間和耗時。比如上面“智能辦公刷臉門禁”實驗中選擇的虹軟視覺開放平臺所開發(fā)的FQ算法，其模型小，能在確保精度的前提下盡可能提升檢測速度。
 
　　此外需要注意的是，不同項目、不同環(huán)境對質(zhì)量好的定義各有不同。比如公司刷臉門禁和*密實驗室的刷臉門禁，兩者對攝像頭成像效果的定義當(dāng)然就有所區(qū)別。這時候，開發(fā)者就得根據(jù)不同項目需求進行攝像頭的單獨調(diào)參，從而分支出不同場景的版本。
關(guān)鍵詞 人臉識別圖像質(zhì)量生物識別
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