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基于深度學習的人臉識別系統淺析

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞: 深度學習,人臉識別,安防

       隨著科技的發展,生物識別技術已經成為個人身份識別或認證技術的重要方式,人臉識別作為生物特征識別的重要分支,它的無侵害性和對用戶以最自然、最直觀的識別方式更容易被接受,然而,已有的一些機器學習算法大都使用淺層結構,而淺層結構的網絡很難表示復雜函數。同時,以往提出的多層感知機雖可以表示復雜的函數關系但又由于沒有很好的學習算法。近幾年深度學習技術被業界廣泛認可,并在各個相關領域都取得了突飛猛進的進展,特別是深度學習技術在人臉識別領域的應用,在今年的安博會上,各廠家也紛紛推出人臉識別技術,天地偉業新推出的人臉識別技術無論是識別精確度、對比準確性、識別速度等均達到一個新的高度。隨著市場需求的不斷變化,不同的應用場合,人臉識別技術也根據需要開發出各種各樣的產品來滿足用戶的需求。

    一、人臉識別系統優點

    人臉識別其最大的特點是利用了人的臉部特征作為一種身份辨認的方式--即通過攝像機采集含有人臉的圖像或視頻流,自動對圖像或視頻中的人臉進定位、識別預處理、建立人臉數學模型、人臉辨識比對等,達到識別不同人身份的目的。因此,靈活的利用人臉識別技術的最大特點可以在不同的場合中實現各個各樣的智能化應用。其優點還有以下幾個方面:

    1.自然性,所謂的自然性是指通過觀察比較人臉來區分和確認身份;具有自然性的識別還有語音識別和體形識別,而指紋識別和虹膜識別等因人類或其他生物不能通過此類生物特征區別個體所以不具備自然性。

    2.非強制性,被識別的人臉圖像信息可以主動獲取而不被被測個體察覺,人臉識別是利用可見光獲取人臉圖像信息,而不同于指紋識別或者虹膜識別需要利用電子壓力傳感器采集指紋,這些特殊的采集方式很容易被人察覺,從而帶有可被偽裝欺騙性。

    3.非接觸性,相比較其他生物識別技術而言,人臉識別是非接觸的,用戶不需要和設備直接接觸。

    4.并發性,在實際應用場景中,人臉識別技術可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別。

    上述為基于人臉識別這項技術延伸出來的幾種功能和應用,能充分體現人臉識別技術所具備的優越性和特點。

    二、人臉識別系統難點

    首先是人類臉部存在相似性,不同個體之間的區別不大,所有的人臉的結構都相似,甚至人臉器官的結構外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的,但是對于利用人臉區分人類個體是不利的。在加上化妝的掩蓋及雙胞胎的天然相似性更增加了識別的難度。

    其次是人臉存在易變性,人臉的外形很不穩定,人可以通過臉部的變化產生很多表情,而在不同觀察角度,人臉的視覺圖像也相差很大,另外,人臉識別還受光照條件(例如白天和夜晚,室內和室外等)、人臉的很多遮蓋物(例如口罩、墨鏡、頭發、胡須等)、年齡等多方面因素的影響。

    同時隨著待識別的人數的增加、出現張得比較像的人的概率增加等情況逐漸增多,原有的人臉識別已滿足不了實際的應用。現有的深度學習技術在這些方面有了很大的提升,目前很多廠家的人臉識別技術在LFW評測已做到99.5%以上,有的接近甚至超過人眼的識別率。這給人臉識別系統能夠大規模的實際應用提供了技術支撐,隨著科技的不斷進步,期待將來有一天這些人臉識別領域的難題都能得到完美解決。

    三、人臉識別系統行業應用

    1.公安領域

    現在人臉識別系統的使得“追捕逃犯”不再是海底撈針,一方面可以通過在火車站、機場等人口集散的公共場合安裝攝像頭,將現場抓拍照片與公安追逃庫進行人臉識別,識別成功后反饋嫌犯位置;另一方面用于嫌犯身份確認,通過將嫌犯照片與檔案庫等進行人臉比對,確認嫌犯身份。人像識別系統讓案件偵辦和治安布控更智能、快捷,提升了案件辦理的業務效率,減少了案件偵破的人員、時間成本,完善了治安防控體系。

    2.金融行業

    刷臉登錄、遠程人臉開戶、自助人臉開卡等,將人臉識別應用于營業廳、自助設備、柜臺系統以及移動營銷等等,往往會出現身份證和本人對比問題出現冒用,盜用他人身份證的問題。人臉識別則可以很好的解決這些問題。

    3.社保行業

    比較典型的就是遠程資格認證,以往為了證明參保人員的生存狀態,需要參保人員實地進行資格認證,這樣年齡大出行不便、距離遠的異地參保人員都特別不方便,而人臉識別則可以通過遠程進行人臉身份認證,不過為了防止照片作假,一般都會加入活體檢測的環節。

    4.教育行業

    主要是高考、成人考試、人事考試等,2016年高考教育部已經正式發布公告需要借助于指紋識別、人臉識別等生物識別技術確認高考考生身份,這樣可以確保人證合一,保證考試的公平性。

    5.娛樂化應用

    比較多也比較常見,比如VIP人臉識別可以自動在人群中捕捉VIP客戶,并識別出其身份,同時可以語音歡迎并通過后臺通知工作人員,人臉相似度、明星臉等等

    不僅以上列舉的幾個領域,還有監獄、安檢、法院等等多個領域得到實際部署應用。

    四、人臉識別系統發展方向

    在科研里,人臉識別技術還是有很多可以去研究的東西的,比如怎么用更小的數據更小的模型得到更好的準確率。怎么克服光照的影響,怎么通過局部特征來完成準確識別,怎么減少人員配合提高識別效率等。

    人臉識別系統要達到100%的可靠還有很長的路要走,比如解決化妝和雙胞胎的可靠正確的識別。現在已有很多業界領先的公司都在為此目標做不懈的努力。天津天地偉業數碼科技有限公司在推出的超星光人臉布控系統,在人臉識別率上達到了業內領先水平,且在光線很差的條件下依然能有很高識別率,及大推動了人臉識別領域的發展.。相信不久的將來人臉識別系統將在速度、可靠性、穩定性,成本取得更好的成果。更好的為社會的發展服務。

    (審核編輯: 林靜)

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