先進(jìn)的特征提取算法
采用獨(dú)特的自適應(yīng)的分層特征學(xué)習(xí)算法,再現(xiàn)系統(tǒng)能針對任意的識別任務(wù)通過學(xué)習(xí)自動生成*優(yōu)的特征提取,從而不斷增加新的檢索特征,具有其他系統(tǒng)無法比擬的自學(xué)習(xí)性和可擴(kuò)展性。
系統(tǒng)構(gòu)成:
系統(tǒng)分為服務(wù)器端和客戶端,服務(wù)器端由多臺視頻智能分析服務(wù)器和視頻檢索管理服務(wù)器組成,視頻智能分析服務(wù)器通過網(wǎng)絡(luò)從流媒體轉(zhuǎn)發(fā)服務(wù)器獲取視頻或圖片,由視頻智能分析算法進(jìn)行特征信息的提取,目前主要提供針對人和車輛的相關(guān)特征信息的分析與提取,具體包含:
1.人
包括長相、年齡、性別、衣服顏色、褲子顏色、是否戴眼鏡、是否留胡子等
2.車
包括車牌、車身顏色、車標(biāo)、車型等
視頻檢索管理服務(wù)器主要負(fù)責(zé)與客戶端的交互、特性信息數(shù)據(jù)庫的管理以及特征信息的搜索。
技術(shù)原理:
人臉識別內(nèi)容
人臉識別技術(shù)包含三個部分:
(1)人臉檢測
面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像,并分離出這種面像。一般有下列幾種方法:
①參考模板法
首先設(shè)計一個或數(shù)個標(biāo)準(zhǔn)人臉的模板,然后計算測試采集的樣品與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度,并通過閾值來判斷是否存在人臉;
②人臉規(guī)則法
由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征,所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉;
③樣品學(xué)習(xí)法
這種方法即采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器;
④膚色模型法
這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進(jìn)行檢測。
⑤特征子臉法
這種方法是將所有面像**視為一個面像子空間,并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
值得提出的是,上述5種方法在實(shí)際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。
(2)人臉跟蹤
面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進(jìn)行動態(tài)目標(biāo)跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運(yùn)動與模型相結(jié)合的方法。此外,利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。
(3)人臉比對
面貌比對是對被檢測到的面貌像進(jìn)行身份確認(rèn)或在面像庫中進(jìn)行目標(biāo)搜索。這實(shí)際上就是說,將采樣到的面像與庫存的面像依次進(jìn)行比對,并找出*佳的匹配對象。所以,面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法:
①特征向量法
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性,然后再計算出它們的幾何特征量,而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。
②面紋模板法
該方法是在庫中存儲若干標(biāo)準(zhǔn)面像模板或面像器官模板,在進(jìn)行比對時,將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關(guān)量度量進(jìn)行匹配。此外,還有采用模式識別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。
人臉識別技術(shù)的核心實(shí)際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識別算法?!边@種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫中所有的原始參數(shù)進(jìn)行比較、判斷與確認(rèn)。一般要求判斷時間低于1秒。
人臉識別:技術(shù)挑戰(zhàn)
1、可見光
不同的光線環(huán)境是影響人臉識別準(zhǔn)確率的一個主要因素
2、姿態(tài)
絕大多數(shù)人臉識別算法只能 15 度的人臉姿態(tài)變化
3、遮擋
帽子、眼睛、圍巾、發(fā)型等可能遮擋人臉的因素
4、年齡
針對同一個人不同年齡時期的照片進(jìn)行人臉識別,在技術(shù)上亦是一個挑戰(zhàn)。
5、海量人臉庫
當(dāng)人臉庫規(guī)模達(dá)到 100 萬以上,對人臉識別算法的識別精度將是一個極大的考研,而且人臉庫規(guī)模越大,考研越大。
人臉識別:業(yè)界**
1、識別率更高
比以色列face.com 人臉識別系統(tǒng)準(zhǔn)確率高 25%比國內(nèi)某知名人臉識別商用系統(tǒng)準(zhǔn)確率高55%
2、識別速度更快
單臺服務(wù)器每秒可完成1500 萬次人臉比對在移動終端上人臉檢測幀率是 Google 的 3 倍
3、對人臉容忍度更高
人臉姿態(tài)變化30 度內(nèi)可識別,60 度內(nèi)可檢測人臉大小*低50 像素可識別,28 像素可檢測
4、在海量(百萬級以上)人臉庫應(yīng)用場景下,人臉識別準(zhǔn)確率高達(dá) 92%
識別率幾乎不受帽子、胡子、眼睛、發(fā)型等面部遮擋的影響。
在18-50 年齡范圍內(nèi),依舊可以保持 90%以上的識別準(zhǔn)確率。
臉識別監(jiān)控系統(tǒng)的幾個常用功能模塊:
一、人臉登記
人臉登記是指通過前端攝像頭或者圖像導(dǎo)入的方式,建立人臉庫。比如常見的各類政務(wù)大廳中攝像頭的采集,以及公安系統(tǒng)的身份證照片庫等。
二、人臉抓拍
人臉抓拍是指對移動中的人臉部進(jìn)行識別檢索提取,然后上傳到系統(tǒng)的人臉對比服務(wù)器,與人臉庫的黑名單白名單進(jìn)行比。
三、人臉智能曝光
攝像機(jī)安裝在室內(nèi)與攝像機(jī)安裝在室外光線不穩(wěn)定環(huán)境時,當(dāng)人走到相機(jī)有效采集距離時,攝像頭會智能曝光,圖像自動增強(qiáng),臉部不會出現(xiàn)陰陽面(半臉暗,半臉亮),看不到臉等,所采集的照片可以更好的識別和比對,同時黑夜細(xì)節(jié)也會更清晰。
四、人臉識別與報警
系統(tǒng)可以對每個通道進(jìn)行人臉布防預(yù)警,人臉抓拍識別的照片,通過建模與數(shù)據(jù)庫中的人臉進(jìn)行比對,如果閾值到達(dá)預(yù)設(shè)的范圍,系統(tǒng)會通過聲音、光源等方式發(fā)出報警信號。
五、人臉檢索
人臉檢索是指系統(tǒng)輸入帶人臉照片,自動檢測出照片中的人臉信息并截取人臉照片,用戶選取需要檢索的人臉,設(shè)置人臉相似度閾值、時間等信息,并顯示相似的人臉結(jié)果。
六、查詢功能
查詢功能包括報警查詢和人臉抓拍查詢。報警查詢是指,查詢某通道設(shè)定時間段內(nèi)所有的報警事件;人臉抓拍查詢是指,查詢通道內(nèi)設(shè)定時間范圍內(nèi)所有的人臉抓拍事件。
問:人臉識別技術(shù)小知識?
答:人臉識別技術(shù)是一種基于人臉特征信息的生物識別技術(shù)。這一系列相關(guān)技術(shù),通常也稱為肖像識別技術(shù),采用攝像機(jī)采集包含人臉的圖像,并自動檢測和跟蹤圖像中的人臉,從而對檢測到的人臉進(jìn)行人臉檢測比較。傳統(tǒng)的人臉識別技術(shù)主要基于可見光圖像,這也是一種常見的識別方法。簡單說,這是一個讓電腦認(rèn)出你的過程。
人臉識別技術(shù)主要是基于人臉圖像特征的提取和比較。面部識別系統(tǒng)搜索提取的面部圖像的特征數(shù)據(jù)并將其與存儲在數(shù)據(jù)庫中的特征模板進(jìn)行匹配,并且當(dāng)人臉與輸入的信息吻合時輸出匹配結(jié)果。
將待識別的人臉特征與獲取的人臉特征模板進(jìn)行比較,根據(jù)人臉識別技術(shù)判斷人臉的身份信息。該過程分為兩種類型:一種是確認(rèn),即一對一的圖像比較過程,另一種是識別,即一對多的圖像匹配和比較過程。
理論的面部識別具體包含搭建人臉識別技術(shù)的一連串有關(guān)技術(shù)性,包含面部圖象收集、面部精準(zhǔn)定位、面部識別歸一化處理、真實(shí)身份確定及其真實(shí)身份搜索等;而范疇的面部識別專指根據(jù)面部開展真實(shí)身份確定或是真實(shí)身份搜索的技術(shù)性或系統(tǒng)軟件。
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