當下人臉識别在生活中被應用得愈加廣泛。那麼,人臉識别是如何對人臉關鍵特征進行識别的?
其實,人臉識别是基于瞳孔的虹膜識别,攝像機采集2D模式,通過比較特征點實現人臉識别。人臉識别系統主要包括四個部分,即人臉圖像采集與檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識别。
人臉識别是一種基于面部特征信息的生物識别技術。一系列相關技術,通常被稱為人像識别和人臉識别,用于用攝像機采集包含人臉的圖像或視頻流,并自動檢測和跟蹤圖像中的人臉,然後對檢測到的人臉進行人臉識别。
人臉識别系統的研究始于20世紀60年代,80年代以後随着計算機技術和光學成像技術的發展而不斷完善,但90年代後期才真正進入初級應用階段,主要由美國、德國和日本的技術實現。人臉識别系統成功的關鍵在于是否有一個前沿的核心算法,并使識别結果具有實用的識别率和識别速度。人臉識别系統是生物識别技術的最新應用,融合了人工智能、機器識别、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等諸多專業技術。還需要結合中值處理的理論和實現。
其核心技術的實現表明了從弱人工智能向強人工智能的轉變。檢測到人臉後,根據人臉是否戴口罩來确定不同的模闆。如果人臉沒有戴口罩,則按照常規流程使用标準模闆庫進行比對,得到識别結果;如果人臉戴着口罩,在特征提取過程中使用特征注意口罩獲取口罩遮擋部分以外的人臉信息特征,然後與口罩模闆庫進行比對,根據比對結果輸出身份驗證結果。
可以說,現在的科技越來越發達了,面部識别的準确率也越來越高。從刷臉支付就可以看出來,面部識别的準确率近乎100%,要不然沒有哪一個公司敢使用面部識别作為支付的一種手段。
社會在進步,科技在飛速的發展,從普通的密碼支付,到刷指紋、刷聲紋,再到面部識别,下一個識别的黑科技是什麼呢?
科技,值得我們期待!
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