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深度解析:人脸识别核心技术
2019/1/10 9:01:00   OFweek电子工程网      关键字:人脸,识别,技术,检测,核心,深度      浏览量:
随着大数据时代的到来,“人脸”也将成为数据的一部分,人脸识别如何实现?本文将为大家从人脸检测、人脸定位、人脸校准以及人脸对比等方面详细阐述人脸识别的原理与实现方式。

随着计算机技术以及光学成像技术的发展,集成了人工智能、机器学习、视频图像处理等技术的人脸识别技术也逐渐成熟。未来五年,我国人脸识别市场规模平均复合增长率将达到25%,到2021年人脸识别市场规模将达到51亿元左右,具有巨大的市场需求与前景。

安防、金融是人脸识别切入细分行业较深的两个领域,移动智能硬件终端成为人脸识别新的快速增长点。因此,这三大领域将是人脸识别快速增长的最大驱动力。

2017年,我国安防行业总产值达到6200亿,同比增长16.98%,维持强劲发展势头。从细分产业来看,视频监控是构建安防系统中的核心,在中国的安防产业中所占市场份额最大。而人脸识别在视频监控领域具有相当的优势,应用前景广阔。

市面上的人脸识别解决方案也越来越多,但在系统框架上基本大同小异,大体框架如下图所示:

接下来对人脸识别算法各技术点逐一进行详细介绍,包括人脸检测、人脸定位、人脸校准、人脸比对、人脸反欺诈以及算法优化等。

一、人脸识别

人脸检测算法繁多,我们采用由粗到精的高效方式,即先用计算量小的特征快速过滤大量非人脸窗口图像,然后用复杂特征筛选人脸。这种方式能快速且高精度的检测出正脸(人脸旋转不超过45度)。该步骤旨在选取最佳候选框,减小非人脸区域的处理,从而减小后续人脸校准及比对的计算量。

以下为人脸检测算法的初始化接口, 根据实际应用场景设置人脸的相关参数,包括最小人脸尺寸、搜索步长、金字塔缩放系数等:

人脸检测实测效果如下图所示:

在人脸检测领域比较权威的测试集FDDB上进行评测, 100误检时的召回率达到85.2%, 1000误检时的召回率达到89.3%。



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