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更新時(shí)間：2022-03-22 14:04:45瀏覽次數(shù)：153次
聯(lián)系我時(shí)，請(qǐng)告知來(lái)自 智慧城市網(wǎng)在人臉識(shí)別過(guò)程中，對(duì)于前端在各種環(huán)境下采集到的圖像，需要先做預(yù)處理，譬如光線規(guī)整、圖像增強(qiáng)、關(guān)鍵點(diǎn)分析、人臉對(duì)齊等手段，在檢測(cè)到人臉后，再以預(yù)先訓(xùn)練好的人臉特征模型進(jìn)行特征值的提取與比對(duì)，即可知道待識(shí)別對(duì)象與目標(biāo)對(duì)象是否為同一個(gè)人
在人臉識(shí)別過(guò)程中，對(duì)于前端在各種環(huán)境下采集到的圖像，需要先做預(yù)處理，譬如光線規(guī)整、圖像增強(qiáng)、關(guān)鍵點(diǎn)分析、人臉對(duì)齊等手段，在檢測(cè)到人臉后，再以預(yù)先訓(xùn)練好的人臉特征模型進(jìn)行特征值的提取與比對(duì)，即可知道待識(shí)別對(duì)象與目標(biāo)對(duì)象是否為同一個(gè)人。
人臉識(shí)別的完整過(guò)程是：人臉數(shù)據(jù)采集-模型訓(xùn)練-圖片拍攝-預(yù)處理-特征采集與比對(duì)-輸出結(jié)果。人臉檢測(cè)只是其中個(gè)別環(huán)節(jié)。
截至2018年7月2日，我國(guó)人臉識(shí)別技術(shù)申請(qǐng)總量達(dá)到10404項(xiàng)。其中，發(fā)明數(shù)蕞多，達(dá)到6589項(xiàng)，占比為63.33%；實(shí)用新型數(shù)其次，為2591項(xiàng)，占比為24.90%；外觀、發(fā)明***數(shù)占比分別為3.54%、8.23%。
從申請(qǐng)數(shù)量來(lái)看，2007-2017年，我國(guó)人臉識(shí)別申請(qǐng)數(shù)量總體上呈上升的趨勢(shì)。尤其是2014年后，人臉識(shí)別申請(qǐng)數(shù)量大幅增多；到2017年，人臉識(shí)別申請(qǐng)數(shù)量達(dá)到2847項(xiàng)。
從公開(kāi)數(shù)量來(lái)看，2007-2017年，我國(guó)人臉識(shí)別公開(kāi)數(shù)量總體上呈趨勢(shì)。2017年，我國(guó)人臉識(shí)別公開(kāi)數(shù)量為2698項(xiàng)，達(dá)到近年來(lái)蕞大值；截至2018年7月，公開(kāi)數(shù)量為2163項(xiàng)。
人臉識(shí)別技術(shù)的優(yōu)劣勢(shì)
人臉識(shí)別技術(shù)的優(yōu)勢(shì)
1、自然性，就是指通過(guò)觀察人們所具有的自然性的臉部生物特征來(lái)進(jìn)行身份的確認(rèn)，識(shí)別方式十分便捷，用戶不需要攜帶任何***或額外進(jìn)行其他操作
2、不易察覺(jué)性，被識(shí)別的人臉圖像信息能夠主動(dòng)獲取，可以讓被測(cè)個(gè)體不察覺(jué)，人臉識(shí)別是利用可見(jiàn)光獲取人臉圖像信息，或者是紅外線與可見(jiàn)光融合的多光源人臉圖像識(shí)別技術(shù)。這種特殊的采集方式可以不被人察覺(jué)，不會(huì)陷于被欺騙的境地。
3、非接觸性，相比較其他生物識(shí)別技術(shù)，人臉識(shí)別是具有非接觸的，用戶不需人臉與設(shè)備直接來(lái)接觸的，可以同時(shí)滿足多人連續(xù)進(jìn)行人臉圖像信息的識(shí)別和分揀。
4、非侵?jǐn)_性，人臉識(shí)的非接觸性也為被采集者帶來(lái)非侵?jǐn)_性的體驗(yàn)。對(duì)人臉的采集不需要被采集者配合也不用工作人員干預(yù)。而且人臉屬于暴露在外的生物特征，對(duì)人臉的識(shí)別采集容易被大眾接受。
人臉識(shí)別技術(shù)的劣勢(shì)
因?yàn)槿祟惸槻看嬖谙嗨菩?，不同個(gè)體之間的區(qū)別不大，所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似，在加上化妝的掩蓋及雙胞胎的天然相似性更增加識(shí)別的難度。還有就是人臉存在易變性，人臉的外形很不穩(wěn)定，可以通過(guò)臉部的變化產(chǎn)生很多表情，而在不同觀察角度人臉的視覺(jué)圖像也不同。另外，人臉識(shí)別還受光照條件、人臉的很多遮蓋物、年齡等多方面因素的影響。
在人臉識(shí)別中，由一組特征臉基圖象張成一個(gè)特征臉子空間，任何一幅人臉圖象（減去平均人臉后）都可投影到該子空間，得到一個(gè)權(quán)值向量。計(jì)算此向量和訓(xùn)練集中每個(gè)人的權(quán)值向量之間的歐式距離，取蕞小距離所對(duì)應(yīng)的人臉圖像的身份作為測(cè)試人臉圖像的身份。
特征臉?lè)椒ɡ弥鞣至糠治鲞M(jìn)行降維和提取特征。主分量分析是一種應(yīng)用十分廣泛的數(shù)據(jù)降維技術(shù)，該方法選擇與原數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣前幾個(gè)蕞大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量構(gòu)成一組基，以達(dá)到蕞佳表征原數(shù)據(jù)的目的。因?yàn)橛芍鞣至糠治鎏崛〉奶卣飨蛄糠祷爻蓤D像時(shí)，看上去仍像人臉，所以這些特征向量被稱為“特征臉"。
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