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1. 4 características do reconhecimento facial
Comparado com outros reconhecimentos de identidade, o reconhecimento facial tem quatro características:
1. Conveniência . O rosto é um recurso biométrico e não há necessidade de carregar algo como uma carteira de identidade
2. Não obrigatório . O processo de reconhecimento nem requer a cooperação do sujeito, desde que o rosto seja fotografado, o reconhecimento pode ser realizado, como na área de segurança.
3. Sem contato . Não há necessidade de entrar em contato com o dispositivo, que é mais seguro que impressões digitais.
4. Processamento paralelo . Quando há vários rostos em uma foto, eles podem ser processados juntos, ao contrário das impressões digitais e da íris, que precisam ser processadas uma por uma.
Com base nas características acima, o reconhecimento facial está sendo amplamente utilizado em diversas áreas. Podemos ver a aplicação do reconhecimento facial em todas as nossas vidas.
2. 4 etapas de reconhecimento facial
1. Detecção de rosto
O objetivo da detecção de rostos é encontrar a localização dos rostos nas fotos. Quando um rosto é encontrado na imagem, não importa quem seja, as informações de coordenadas do rosto serão marcadas ou o rosto será cortado.
O histograma de gradientes orientados (HOG) pode ser usado para detectar a localização do rosto. Primeiro converta a imagem em tons de cinza e depois calcule o gradiente dos pixels na imagem. Ao converter a imagem para o formato HOG, a posição do rosto pode ser obtida.
2. Alinhamento facial
O alinhamento facial consiste em alinhar imagens faciais de diferentes ângulos no mesmo formato padrão.
Primeiro localize os pontos característicos no rosto humano e, em seguida, alinhe cada ponto característico por meio de transformação geométrica (afim, rotação, escala) (mova os olhos, boca, etc. para a mesma posição).
3. Codificação facial
Os valores de pixel da imagem facial são convertidos em vetores de recursos compactos e discrimináveis, também chamados de modelos. Idealmente, todas as faces do mesmo assunto deveriam ser mapeadas para vetores de características semelhantes.
4. Correspondência facial
No bloco de construção de correspondência facial, dois modelos são comparados, resultando em uma pontuação de similaridade que dá a probabilidade de pertencerem ao mesmo assunto.
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3. 5 dificuldades no reconhecimento facial
A representação de imagens faciais no mundo real é altamente variável. Portanto, o reconhecimento facial também é um dos métodos biométricos mais desafiadores. Aspectos variáveis das imagens faciais incluem: postura da cabeça, idade, oclusão, condições de iluminação e expressões faciais.
4. Trajetória de Desenvolvimento de Algoritmos de Reconhecimento Facial
O campo do reconhecimento facial também está em transição de algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina para algoritmos de aprendizado profundo.
1. Algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina
No estágio de aprendizado de máquina, o reconhecimento facial também passou por três estágios importantes: estágio de recurso geométrico, estágio de recurso representacional e estágio de recurso de textura.
2. Na fase de aprendizagem profunda, o desenvolvimento de algoritmos também passou por três fases:
1) Da rede VGG inicial à rede Inception e depois à rede Resnet, o modelo de rede geralmente mostra uma tendência mais profunda e ampla.
2) Fabricantes como Megvii e SenseTime que alcançaram bons resultados em competições acadêmicas abertas começaram a desenvolver negócios reais como ponto de partida.Ao expandir continuamente suas coleções de dados reais, o desempenho do algoritmo está melhorando gradualmente.
3) Além de aumentar ainda mais a quantidade de dados para melhorar o desempenho do algoritmo, ao contrário da primeira etapa, todos começaram a estudar a leveza da rede sem reduzir o desempenho de reconhecimento. Existem dois objetivos principais da redução de peso: um é melhorar a velocidade do algoritmo e pode até ser implantado em terminais móveis; o outro é facilitar a implementação de hardware, para que o algoritmo de reconhecimento facial possa ser transformado diretamente em um módulo de hardware.
5. Aplicações típicas de reconhecimento facial
A aplicação do reconhecimento facial está se tornando cada vez mais difundida e é possível utilizar o reconhecimento facial no futuro, desde que esteja relacionado ao reconhecimento de identidade. Aqui estão alguns cenários típicos de aplicação. Sistemas de controle de acesso, sistemas de segurança, supermercados não tripulados, passaportes eletrônicos e carteiras de identidade, sistemas de serviços autônomos (como caixas eletrônicos), sistemas de segurança da informação (como pagamento por reconhecimento facial), aplicativos de entretenimento (como alguns adereços em Douyin).
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