對(duì)于大家來(lái)說(shuō)，人臉識(shí)別已經(jīng)不陌生了。不管是蘋(píng)果，還是安卓都可以實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別功能。相信不久之后，人臉識(shí)別將變成主流。人臉識(shí)別系統(tǒng)也將越來(lái)越常見(jiàn)。下面小編帶大家一起來(lái)看一下關(guān)于人臉識(shí)別系統(tǒng)的幾個(gè)概念。

“人臉檢測(cè)(Face Detection)”是檢測(cè)出圖像中人臉?biāo)谖恢玫囊豁?xiàng)技術(shù)。

人臉檢測(cè)算法的輸入是一張圖片，輸出是人臉框坐標(biāo)序列(0個(gè)人臉框或1個(gè)人臉框或多個(gè)人臉框)。一般情況下，輸出的人臉坐標(biāo)框?yàn)橐粋€(gè)正朝上的正方形，但也有一些人臉檢測(cè)技術(shù)輸出的是正朝上的矩形，或者是帶旋轉(zhuǎn)方向的矩形。

常見(jiàn)的人臉檢測(cè)算法基本是一個(gè)“掃描”加“判別”的人臉識(shí)別過(guò)程，即算法在圖像范圍內(nèi)掃描，再逐個(gè)判定候選區(qū)域是否是人臉的過(guò)程。因此人臉檢測(cè)算法的計(jì)算速度會(huì)跟圖像尺寸、圖像內(nèi)容相關(guān)。開(kāi)發(fā)過(guò)程中，我們可以通過(guò)設(shè)置“輸入圖像尺寸”、或“小臉尺寸限制”、或“人臉數(shù)量上限”的方式來(lái)加速算法。

2. 人臉配準(zhǔn)

“人臉配準(zhǔn)(Face Alignment)”是定位出人臉上五官關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)的一項(xiàng)技術(shù)。

人臉配準(zhǔn)算法的輸入是“一張人臉圖片”加“人臉坐標(biāo)框”，輸出五官關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)序列。五官關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)量是預(yù)先設(shè)定好的一個(gè)固定數(shù)值，可以根據(jù)不同的語(yǔ)義來(lái)定義(常見(jiàn)的有5點(diǎn)、68點(diǎn)、90點(diǎn)等等)。

當(dāng)前效果的較好的一些人臉配準(zhǔn)技術(shù)，基本通過(guò)深度學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)，這些方法都是基于人臉檢測(cè)的坐標(biāo)框，按某種事先設(shè)定規(guī)則將人臉區(qū)域扣取出來(lái)，縮放的固定尺寸，然后進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)位置的計(jì)算。因此，若不計(jì)入圖像縮放過(guò)程的耗時(shí)，人臉配準(zhǔn)算法是可以計(jì)算量固定的過(guò)程。另外，相對(duì)于人臉檢測(cè)，或者是后面將提到的人臉提特征過(guò)程，人臉配準(zhǔn)算法的計(jì)算耗時(shí)都要少很多。

3. 人臉屬性識(shí)別

“人臉屬性識(shí)別(Face Attribute)”是識(shí)別出人臉的性別、年齡、姿態(tài)、表情等屬性值的一項(xiàng)技術(shù)。

一般的人臉屬性識(shí)別算法的輸入是“一張人臉圖”和“人臉五官關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)”，輸出是人臉相應(yīng)的屬性值。人臉屬性識(shí)別算法一般會(huì)根據(jù)人臉五官關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)將人臉對(duì)齊(旋轉(zhuǎn)、縮放、扣取等操作后，將人臉調(diào)整到預(yù)定的大小和形態(tài))，然后進(jìn)行屬性分析。

常規(guī)的人臉屬性識(shí)別算法識(shí)別每一個(gè)人臉屬性時(shí)都是一個(gè)獨(dú)立的過(guò)程，即人臉屬性識(shí)別只是對(duì)一類(lèi)算法的統(tǒng)稱(chēng)，性別識(shí)別、年齡估計(jì)、姿態(tài)估計(jì)、表情識(shí)別都是相互獨(dú)立的算法。但新的一些基于深度學(xué)習(xí)的人臉屬性識(shí)別也具有一個(gè)算法同時(shí)輸入性別、年齡、姿態(tài)等屬性值的能力。

以上就是人臉檢測(cè)，人臉校準(zhǔn)，人臉屬性識(shí)別的改變。人臉識(shí)別系統(tǒng)就是以這些技術(shù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行的。科技在不斷進(jìn)步，相信人臉識(shí)別系統(tǒng)將越來(lái)越智能，行業(yè)的春天即將到來(lái)。