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从零学习人脸识别:产品经理需要了解的算法通识

2020-06-30 15:03 · 稿源:站长之家用户投稿

人脸识别功能在日常生活中已经越来越常见,像车站检票、银行核验身份、上下班打卡……尽管技术本身随处可见,但真正了解技术原理的人并不多。虹软视觉开放平台策划了《从零学习人脸识别》系列课程,系统讲解这门技术的技术原理和应用现状。

第一期《人脸识别算法初识》课程,主要介绍人脸识别运行流程、应用场景及商用门槛等场景问题。

【人脸识别的技术原理】

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最近几年,随着深度学习的发展以及计算机算力的提升,包括人脸识别在内的很多人工智能算法都采用了神经网络算法。

以人脸识别算法为例,利用卷积神经网络(CNN)对海量的人脸图片进行学习,然后对输入图像提取出对应的特征向量。这些特征是卷积神经网络自主学习得到的,取代了之前人工设计的特征。

提取之后,将特征向量在特征空间里进行比对。同一人的不同照片所提取出的特征,在特征空间里距离很近,不同人则在特征空间里相距较远。

【人脸识别的运行流程】

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人脸识别主要包含了人脸注册、人脸检测、活体检测、人脸比对等关键环节。

从识别流程来说,首先要获取图像数据,数据来源通常是各种摄像头,然后对图片进行人脸检测。人脸检测主要是为了获取人脸在图像中的位置,通常是返回一个矩形框,人脸就处在这个矩形框中。

活体检测作为人脸识别应用中的重要环节,提升人脸识别应用的安全性,有效甄别欺诈行为,防止其他人拿到你的人脸信息时(比如说朋友圈的自拍照),利用人脸信息进行欺骗攻击。活体主要是相对于假体而言,常见的假体攻击方式有电子图片、纸质照片、3D面具等手段。

人脸比对,就会进行人脸特征提取。无论是人工设计的人脸特征,还是神经网络自主学习得到的特征,最终会用这个特征表示人脸信息,特征一般来说是一个向量。

对于人脸注册来说,提取完特征之后,需要把特征保存在数据库中。对于识别来说,在提取完特征之后,需要把识别照特征和数据库中的注册照的特征进行比对,然后根据比对结果进行识别。

【技术优势及应用场景】

与其他生物特征识别技术相比,人脸识别具备非接触、无感知、硬件基础好、使用便利、可拓展性强等优势。

人脸识别的应用场景非常广泛,典型应用场景如智慧楼宇、智慧旅游、智慧工地、智慧校园、智慧出行、智能机器人等场景,随着虹软视觉开放平台开放了免费、离线算法,越来越多创新应用场景下的人脸识别应用开始出现,譬如刷脸乘车、人脸识别环保厕纸机、人脸识别垃圾桶、人脸识别测温机、刷脸支付、人脸识别梯控、迎宾机器人等一系列创新产品。

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【人脸识别应用中的注意点】

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在人脸识别算法的应用过程中,有一些因素对识别结果影响较大,需要重点考虑。列举如下:

光线问题:光线对人脸识别影响很大,比如说强光、背光、侧光等,都会影响识别效果。

姿态问题:不同的姿态,譬如低头、仰头、转头等都会对识别效果会有较大影响。

遮挡问题:常见的遮挡有光线遮挡、实物遮挡和自遮挡等,遮挡会造成人脸特征不完整或者消失,从而导致算法识别率的降低。

年龄变化:年龄的变化会使得人脸的图像特征发生很大变化,从而导致跨年龄的人脸识别成为一个很难的问题。 

……

在商业落地落地过程中,在解决上述问题对识别效果的影响时,开发者也需要需要考虑研发成本与服务能力。虹软视觉开放平台提供的算法能力,不仅免费、离线,而且鲁棒性强,在各类环境下都有较好效果,还提供了产业链市场与技术支持体系,帮助开发者低成本解决上述问题,该部分内容将在下期课程中进行详细分析。

以上为《从零学习人脸识别》第一节课的内容要点,完整课程视频可以通过百度搜索“虹软技术公开课”观看。

下一期将带来虹软开放平台的使用介绍。

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