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| 行業新聞 |
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| 中山安防監控公司淺論人臉識別技術的難點 |
| 添加日期：2018-3-23 9:41:52 編輯：力豐科技 來源：m.10359.cc 閱讀次數：3087 |
人臉識別技術盡管有了五十多年的研究歷史,但其仍然受到光照、姿態、遮擋和年齡等多方面的因素影響。中山安防監控公司下面淺析識別技術的一些難點,首先姿態問題,人臉識別技術主要是通過人臉的表象特征來進行人員辨別,因此如何識別由姿態引起的面部變化就成了人臉識別技術的難點之一。如下圖所示:姿態問題涉及頭部在三維垂直坐標系中繞三個軸的旋轉造成的面部變化,其中垂直于圖像平面的兩個方向的深度旋轉會造成面部信息的部分缺失這使得姿態問題成為人臉識別的一個技術難題。針對姿態的研究相對比較的少,目前多數的人臉識別算法主要針列正面、準正面人臉圖像,當發生俯仰或者左右側而比較歷害的情況下,人臉識別算法的識別率也將會急劇下降。
其次是人臉遮擋,人臉圖像的遮擋會經常出現,如眼鏡、帽帽子、圍中、口罩等飾物甚至不同的發型遮掩。對于非配合情況下的人臉圖像采集,遮擋問題是一個非常嚴重的問題。它使得被采集出來的人臉圖像有可能不完整,從而影響了后面的特征提取與識別,甚至會導致人臉檢測算法的失效。
中山監控安裝公司表示再次是年齡變化,隨著年齡的變化,一個人從少年變成青年,變成老年,他的容貌可能會發生比較大的變化,從而導致識別率的下降。對于不同的年齡段,人臉識別算法的識別率也不同。這個問題最直接的例子就是身份證照片的識別,在我國身份證的有效期一般都是20年,這20年間每個人的容貌必然會發生相當大的變化,所有在識別上也同樣存在很大的問題。第四是人臉相似性,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。以模仿某個明星為目標的化妝整容等人為因素加大了這個問題的難度。尤其是雙胞胎的問題,人臉識別系統究竟能不能正確的識別出來,這個其實在學術界也是有爭論的。有專家認為雙胞胎根本不應該靠人臉識別技術進行分辨,它是沒法用人臉識別技術來準確進行區分的。第五是光照問題,光照變化是影響人臉識別性能的最關鍵因素,對該問題的解決程度關系著人臉識別實用化進程的成敗。由于人臉的3D結構,光照投射出的陰影,會加強或減弱原有的人臉特征。
尤其是在夜晚,由于光線不足造成的面部陰影會導致識別率的急劇下降,使得系統難以滿足實用要求。同時,理論和實驗還證明同一個體因光照不同引起的差異,大于同一光照下不同個體之間的差異。光照問題是機器視覺中的老問題,在人臉識別中的表現尤為明顯。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別和熱成像人臉識別。但這兩種技術還遠不成熟,識別效果不盡人意。
基于人臉識別安防應用
隨著深度學習技術在AI領域內流行,視頻結構化描述在各個行業得到高度關注,人臉識別作為視頻結構化描述技術的先行者,自然受到更高的關注度,具備廣泛的應用場景。
在公安行業,系統的人臉識別應用主要體現在人臉檢索,人臉布控,人臉軌跡分析,人員伴行分析,人臉頻次分析等。在商超智能防損行業,人臉識別應用主要體現在防范慣偷,VIP識別,職業打假識別,門禁稽核等。
在安全生產行業,人臉識別應用主要體現在人員定位,人員軌跡分析,門禁稽核等。
結合語
人臉識別技術作為AI的排頭兵,正處在浪潮之巔。要保持人臉識別持續的活躍,必須要關注人臉數據與行業數據、行業業務流程緊密結合,緊緊貼合行業業務。只有把人臉識別技術融融入到各個行業之中オ能保持其活性。
本篇新聞由中山安防監控公司m.10359.cc力豐科技整理發表提供。 |
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