Công nghệ nhận dạng khuôn mặt

Công nghệ nhận dạng khuôn mặt đề cập đến việc sử dụng công nghệ máy tính để phân tích và so sánh để nhận dạng khuôn mặt.Nhận dạng khuôn mặt là một lĩnh vực nghiên cứu công nghệ máy tính phổ biến, bao gồm phát hiện theo dõi khuôn mặt, tự động điều chỉnh thu phóng hình ảnh, phát hiện hồng ngoại ban đêm, tự động điều chỉnh cường độ phơi sáng và các công nghệ khác.

Công nghệ nhận dạng khuôn mặt thuộc về công nghệ nhận dạng sinh trắc học, giúp phân biệt các cá nhân với các đặc điểm sinh học của sinh vật (nói chung là người).

Giới thiệu công nghệ

Công nghệ nhận dạng khuôn mặt dựa trên các đặc điểm khuôn mặt của người, hình ảnh khuôn mặt đầu vào hoặc luồng video.Đầu tiên, hãy xác định xem có khuôn mặt người không.Nếu có khuôn mặt người, nó còn được gọi là thông tin vị trí, kích thước và vị trí của từng cơ quan chính trên khuôn mặt.Và dựa trên thông tin này, trích xuất thêm các đặc điểm nhận dạng có trong mỗi khuôn mặt và so sánh nó với các khuôn mặt đã biết để xác định danh tính của từng khuôn mặt.

Ý nghĩa rộng rãi của nhận dạng khuôn mặt thực sự bao gồm nhiều công nghệ liên quan khác nhau của hệ thống nhận dạng khuôn mặt tích hợp, bao gồm thu thập hình ảnh khuôn mặt, định vị khuôn mặt, ngăn chặn nhận dạng khuôn mặt, xác minh danh tính và tìm kiếm danh tính, v.v.;trong khi nghĩa hẹp của nhận dạng khuôn mặt đề cập cụ thể đến những người đi qua Công nghệ hoặc hệ thống để xác minh khuôn mặt hoặc tìm kiếm danh tính.

Nguyên tắc kỹ thuật

Công nghệ nhận dạng khuôn mặt bao gồm ba phần:
(1) Nhận diện khuôn mặt

Nhận diện khuôn mặt đề cập đến việc đánh giá xem có hình ảnh khuôn mặt trong cảnh động và hậu cảnh phức tạp hay không, đồng thời tách hình ảnh khuôn mặt.Nói chung có các phương pháp sau:

① Phương pháp mẫu tham khảo

Đầu tiên thiết kế một hoặc một số mẫu mặt chuẩn, sau đó tính toán mức độ phù hợp giữa mẫu thu được trong phép thử và mẫu chuẩn, và sử dụng ngưỡng để xác định xem có mặt đó hay không;

② Phương pháp quy tắc khuôn mặt

Vì khuôn mặt người có những đặc điểm phân bố cấu trúc nhất định, nên cái gọi là phương pháp quy tắc khuôn mặt sẽ trích xuất những đặc điểm này để tạo ra các quy tắc tương ứng nhằm xác định xem mẫu thử có chứa khuôn mặt người hay không;

③ Phương pháp học tập mẫu

Phương pháp này áp dụng phương pháp mạng nơ-ron nhân tạo trong nhận dạng mẫu, nghĩa là, bộ phân loại được tạo ra bằng cách học tập mẫu ảnh khuôn mặt và tập mẫu ảnh không khuôn mặt;

④ Phương pháp mô hình màu da

Phương pháp này dựa trên sự phân bố tương đối tập trung của màu da mặt trong không gian màu để phát hiện.

⑤ Phương pháp khuôn mặt đặc trưng

Phương pháp này coi tất cả các tập hợp ảnh bề mặt là không gian con của ảnh bề mặt và đánh giá xem có ảnh bề mặt hay không dựa trên khoảng cách giữa mẫu thử và hình chiếu của nó trong không gian con.

Điều đáng nói là năm phương pháp trên cũng có thể được sử dụng toàn diện trong các hệ thống phát hiện thực tế.

(2) Theo dõi khuôn mặt

Theo dõi khuôn mặt đề cập đến việc theo dõi mục tiêu động của khuôn mặt được phát hiện.Cụ thể, phương pháp dựa trên mô hình hoặc kết hợp giữa chuyển động và mô hình được sử dụng.Ngoài ra, sử dụng mô hình theo dõi màu da cũng là một phương pháp đơn giản và hiệu quả.

(3) So sánh khuôn mặt

So sánh khuôn mặt là xác minh danh tính của khuôn mặt được phát hiện hoặc tìm kiếm mục tiêu trong thư viện ảnh khuôn mặt.Điều này thực sự có nghĩa là các hình ảnh khuôn mặt được lấy mẫu lần lượt được so sánh với các hình ảnh khuôn mặt có sẵn và đối tượng phù hợp nhất sẽ được tìm thấy.Do đó, việc mô tả hình ảnh khuôn mặt quyết định phương pháp và hiệu suất cụ thể của nhận dạng khuôn mặt.Hai phương pháp mô tả chủ yếu được sử dụng: eigenvector và mẫu cấu trúc khuôn mặt:

① Phương pháp vectơ đặc trưng

Phương pháp trước tiên là xác định kích thước, vị trí, khoảng cách và các thuộc tính khác của các đặc điểm trên khuôn mặt như mống mắt, mũi và khóe miệng, sau đó tính toán các đại lượng đặc trưng hình học của chúng và các đại lượng đặc trưng này tạo thành một vectơ đặc trưng mô tả hình ảnh khuôn mặt.

② Phương pháp mẫu khuôn mặt

Phương pháp này là lưu trữ một số mẫu ảnh khuôn mặt chuẩn hoặc mẫu cơ quan ảnh khuôn mặt trong thư viện và trong quá trình so sánh, tất cả các pixel của ảnh khuôn mặt được lấy mẫu được khớp với tất cả các mẫu trong thư viện bằng cách sử dụng một phép đo tương quan chuẩn hóa.Ngoài ra, có những phương pháp sử dụng nhận dạng mẫu để kết hợp các mạng hoặc tính năng và mẫu tự tương quan.

Cốt lõi của công nghệ nhận dạng khuôn mặt thực sự là "phân tích một phần đặc điểm cơ thể người" và "thuật toán nhận dạng đồ họa / thần kinh".Thuật toán này là một phương pháp sử dụng các cơ quan khác nhau và các bộ phận đặc trưng của khuôn mặt người.Ví dụ, các tham số nhận dạng được tạo thành bởi nhiều dữ liệu tương ứng với các mối quan hệ hình học được so sánh, đánh giá và xác nhận với tất cả các tham số ban đầu trong cơ sở dữ liệu.Nói chung, thời gian phán xét là dưới 1 giây.

Quá trình công nhận

Nói chung được chia thành ba bước:

(1) Đầu tiên tạo một tệp hồ sơ khuôn mặt của khuôn mặt người.Tức là, máy ảnh được sử dụng để thu thập các tệp hình ảnh khuôn mặt của nhân viên đơn vị hoặc chụp ảnh của họ để tạo thành tệp hình ảnh khuôn mặt, và các tệp hình ảnh khuôn mặt này được tạo thành mã nhận dạng khuôn mặt và được lưu trữ.

(2) Có được hình ảnh khuôn mặt người hiện tại.Đó là, sử dụng máy ảnh để chụp ảnh khuôn mặt của người hiện tại đang vào và ra, hoặc nhập ảnh và tạo mã kết cấu khuôn mặt từ tệp ảnh khuôn mặt hiện tại.

(3) Sử dụng mã kết cấu khuôn mặt hiện tại để so sánh với kho tệp.Đó là tìm kiếm và so sánh mã kết cấu khuôn mặt hiện tại với mã kết cấu khuôn mặt trong kho tệp.Phương pháp "mã hóa kết cấu khuôn mặt" nói trên hoạt động theo các đặc điểm cốt yếu và sự khởi đầu của khuôn mặt người.Mã hóa cấu trúc khuôn mặt này có thể chống lại những thay đổi về ánh sáng, tông màu da, lông mặt, kiểu tóc, kính, biểu cảm và tư thế, đồng thời có độ tin cậy cao để có thể xác định chính xác một người trong số hàng triệu người.Quá trình nhận dạng khuôn mặt có thể được hoàn thành tự động, liên tục và theo thời gian thực bằng thiết bị xử lý hình ảnh thông thường.