如何理解人脸识别1:1、1:N、M:N三种模式,人脸识别三大技术和四大特征,刷脸有什么好处

来源: 2020/5/9 21:56:18      点击:

人脸识别现在已经在安防行业得到成熟的应用,想必大家都多少有所接触。不知道大家是否听过人脸识别的1:1,1:N,M:N模式,下面带大家快速理解这三种识别模式。

人脸识别技术在日常生活中主要有两种用途,一是用来进行人脸验证(又叫人脸比对),验证“你是不是某某人”,还有一种用于人脸识别,验证“你是谁”。

1:1模式

人脸验证做的是1:1的比对,其身份验证模式本质上是计算机对当前人脸与人像数据库进行快速人脸比对,并得出是否匹配的过程,可以简单理解为证明你就是你。就是我们先告诉人脸识别系统,我是张三,然后用来验证站在机器面前的“我”到底是不是张三。

这种模式最常见的应用场景便是人脸解锁,终端设备只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比,判断是否为同一人,即可完成身份验证。

1:1作为一种静态比对,一般在金融、信息安全领域中应用较多。例如在机场、高铁站安检时,受检人员手持身份证等证件,通过检查通道,同时对受检人员的外貌及身份证信息进行识别,此过程就是典型的1:1模式的人脸识别。

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1:N模式

人脸识别做的是1:N的比对,即系统采集了“我”的一张照片之后,从海量的人像数据库中找到与当前使用者人脸数据相符合的图像,并进行匹配,找出来“我是谁”。比如疑犯追踪,小区门禁,会场签到,以及新零售概念里的客户识别。

1:N人脸识别模式,同时具有动态比对与非配合两种特点。动态对比是指通过对动态视频流的截取来获得人脸数据并进一步比对的过程;而非配合性是指识别的过程表现出非强制性与高效性的特点,识别对象无需到特定的位置便能完成人脸识别的工作。

由于这两个特性使1:N身份认证模式能迅速落地于公共安全管理与VIP客户人脸识别等场景,但其难度要远高于静态1:1,因为机器面临着光线、角度、距离等挑战。

M:N模式

M:N 是通过计算机对场景内所有人进行面部识别并与人像数据库进行比对的过程。M:N作为一种动态人脸比对,其使用率非常高,能充分应用于多种场景,例如公安布控,迎宾,机器人应用等。

M:N模式难度和要求较大,因为其必须依靠海量的人脸数据库才能运行,并且由于识别基数大,图像采集设备受环境影响等因素,使M:N模式可能产生较高的错误率从而影响识别结果。

人脸识别三大关键技术

一、基于特征的人脸检测技术:通过采用颜色、轮廓、纹理、结构或者直方图特征等进行人脸检测。

二、基于模板匹配人脸检测技术:从数据库当中提取人脸模板,接着采取一定模板匹配策略,使抓取人脸图像与从模板库提取图片相匹配,由相关性的高低和所匹配的模板大小确定人脸大小以及位置信息。

三、基于统计的人脸检测技术:通过对于“人脸”和“非人脸”的图像大量搜集构成的人脸正、负样本库,采用统计方法强化训练该系统,从而实现对人脸和非人脸的模式进行检测和分类。

人脸识别四大特征

1、几何特征:从面部点之间的距离和比率作为特征,识别速度快,内存要求比较小,对于光照敏感度降低。

2、基于模型特征:根据不同特征状态所具有概率不同而提取人脸图像特征。

3、基于统计特征:将人脸图像视为随机向量,并用统计方法辨别不同人脸特征模式,比较典型的有特征脸、独立成分分析、奇异值分解等。

4、基于神经网络特征:利用大量神经单元对人脸图像特征进行联想存储和记忆,根据不同神经单元状态的概率实现对人脸图像准确识别。

人脸识别是根据所提取的人脸图像特征采用相关识别算法进行人脸确认或辨别。即将已检测到的待识别人脸与数据库中已知人脸进行比较匹配,得出相关信息,该过程的关键是选择适当的人脸表征方式与匹配策略,系统的构造与人脸的表征方式密切相关。一般根据所提特征而选择不同识别算法进行度量,常用的包括距离度量、支持向量机、神经网络、k均值聚类等。

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刷脸有什么好处

人脸识别技术,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。因为人脸与人体的其他生物特征(指纹、虹膜等)是独一无二的,因此通过人脸进行身份识别,无论从理论还是现实都是可行的。一般来说人脸识别技术在日常生活中主要是有两种用途,一是用来验证“你是不是谁”,这是1∶1的人脸验证。这种方式需要预先输入人员资料,待其提出申请时,加以验证。

第二个应用的场景,是让系统自动识别出来“这人是谁”。系统采集了申请人一张照片之后,快速从海量人员资料库中自动找出这人的身份。

人脸识别属于非接触式识别技术,操作更方便快捷。推广方面,当前普通摄像头可以作为传感器,人脸识别主要依靠人脸识别软件和算法进行处理,普通摄像头可以作为采集人脸信息的传感器,推广起来成本比较低,客户也较容易接受。简言之,不需要强制地采集用户信息,也不需要用户接触识别设备,使得人脸识别技术的前景非常广阔。

在如今的实际应用中,1∶1的人脸验证,在可控的环境下,已经基本上达到了可使用的地步,在生活中的应用场景也越来越丰富,可用于公安、机场、边防口岸、安防等多个重要行业及领域,以及智能门禁、门锁、考勤等民用市场。