Алгоритм распознавания лиц

Ⅰ. Определение распознавания лиц

Технология распознавания лиц появилась в начале 1970-х годов и является типичным применением в компьютерном зрении (CV). Компьютерное зрение относится к глубокому обучению (DL).

В то же время распознавание лиц также является своего рода технологией биометрической идентификации. Другие технологии биометрической идентификации включают: отпечаток пальца, радужку глаза, голос, вену, сетчатку глаза. По сравнению с другими биометрическими технологиями, распознавание лиц имеет характеристики бесконтактной, необязательной, удобной, параллельной обработки и так далее.

Сравнение различных биометрических технологий

Цель распознавания лиц-судить и идентифицировать информацию о лицах на фотографиях и видео (видео состоят из изображений), а также обнаруживать, идентифицировать и отслеживать лица на изображениях и видео.

Ⅱ. Классификация алгоритмов распознавания лиц

Традиционные функции, разработанные человеком, и методы машинного обучения, включая геометрические методы, целостные методы, основанные на признаках методы и гибридные методы.

Современные методы глубокого обучения основаны на глубоких нейронных сетях (DNN) и сверточных нейронных сетях (CNN), обученных на больших наборах данных.

Причина, по которой раннее использование алгоритма глубокого обучения лица CNN не было эффективным, заключалась в недостаточной вычислительной мощности и объеме данных.

На данном этапе, при поддержке больших данных и вычислительной мощности, точность распознавания лиц различных алгоритмов уже очень высока. DeepFace от Facebook достиг точности 97,35% на LFW, а затем FaceNet от Google достиг ее на LFW. Точность 99,63%. Нынешнее направление развития в области распознавания лиц-легкая (легко развертывающаяся на мобильных терминалах) и аппаратная модульность.

Ⅲ. Процесс распознавания лиц

1. Обнаружение лиц.

Детектор лиц используется для определения местоположения граней на изображении и, если они есть, возвращает координаты ограничительной коробки, содержащей каждую грань.

2. Выравнивание лица.

Целью выравнивания лица является масштабирование и обрезание изображения лица с использованием набора опорных точек, расположенных в фиксированных местах изображения. Этот процесс обычно требует использования детектора точек признаков для поиска набора ориентиров лица, в случае простого 2D-выравнивания, чтобы найти наилучшее аффинное преобразование, которое наилучшим образом соответствует опорной точке. Более сложные алгоритмы выравнивания 3D могут также достичь фронтализации лица, то есть отрегулировать позу лица лицом вперед.

3. Представление лица.

На этапе представления лица значения пикселей изображения лица преобразуются в компактные и различимые векторы признаков, которые также называются шаблонами. В идеале все грани одного и того же объекта должны отображаться на одинаковые векторы признаков.

4. Соответствие лица.

В строительном блоке соответствия лица сравниваются два шаблона, в результате чего получается оценка сходства, которая дает вероятность того, что оба они принадлежат одному и тому же предмету.

Ⅳ. Приложение распознавания лиц

Ⅴ. Сложности в технологии распознавания лиц

Поза головы

Большинство алгоритмов распознавания лиц в основном направлены на фронтальные и квази-фронтальные изображения лиц. Когда шаг или отклонение влево и вправо относительно серьезны, скорость распознавания алгоритма распознавания лиц резко упадет.

Возраст

С другой стороны, срок действия удостоверения личности моей страны обычно составляет 20 лет. За 20 лет внешний вид каждого человека неизбежно сильно изменится, поэтому есть также большие проблемы с идентификацией фотографий на удостоверение личности.

Окклюд

Накройте лицо очками, шляпами и т. Д.

Условия освещения

Выражение человеческого лица.

Уровень уточнения выражений и диверсификация категорий выражений.

Лицо по борьбе с подделками

Поддельное лицо, как обнаружить живость.

Ⅵ. Подумайте

Конфиденциальность и безопасность

<P> Обеспечить информированное, явное согласие. Ли Яньхун сказал, что каждый готов торговать конфиденциальностью ради удобства. В Китае из-за инклюзивности людей к новым технологиям эти три элемента ИИ были полностью нарушены, и люди не заботятся о данных, называемых «личной конфиденциальностью». Недавно был объявлен первый случай распознавания лиц в Ханчжоу. Покупатели дома были признаны лицом, а случаи убийства больших данных и т. Д. Должны дать некоторое вдохновение соответствующим отечественным исследовательским предприятиям по распознаванию лиц, государственным учреждениям и пользователям продуктов технологии распознавания лиц.

Технология не идеальна

В настоящее время технологии распознавания лиц не хватает для идентификации цветных людей, различения женского пола, близнецов и т. Д., Включая такие проблемы, как расовая дискриминация и сексизм.

Проблема спуфинга фотографий, как улучшить обнаружение живости.

Защита данных

Как обеспечить безопасность данных в процессе сбора, передачи, хранения, использования и уничтожения данных распознавания лиц.

Используется ли она государственными органами, нарушает ли она демократические свободы и права человека!

Как правило, например, в американском сериале (Заинтересованное лицо/POI), сцены наблюдения в любое время и в любом месте и распознавание лиц, как полагают, не хотят видеть.

6 принципов, которым следует исследовательская работа Microsoft по распознаванию лиц

- Представительные компании по распознаванию лиц

В настоящее время, в поле распознавания лиц, китайские компании очень активны и выдающи. Представительными компаниями являются Sensetime, MEGVII, YITU, Cloudwalk, Hikvision, Baidu, Alibaba и Tencent. К исследовательским институтам относится команда Тан Сяоу Китайского университета Гонконга (на самом деле техническая команда SenseTime, а основатель MEGVII также учился у профессора Тан Сяоу).

Есть много достижений в области раннего распознавания лиц иностранных компаний, таких как DeepFace Facebook и FaceNet Google. Из-за политических и правовых соображений, он был бездействующим в последние годы. Представительные предприятия-Google, Microsoft, Facebook и т. Д. В июне 2020 года IBM объявила, что откажется от технологии распознавания лиц и прекратит все связанные с этим исследования и разработки.