Technologie de reconnaissance des visages

La technologie de reconnaissance des visages se rapporte à l'utilisation de l'informatique pour que l'analyse et la comparaison identifie des visages. La reconnaissance des visages est un champ populaire de recherche en matière d'informatique, y compris la détection de cheminement de visage, l'ajustement automatique du bourdonnement d'image, la détection infrarouge de nuit, l'ajustement automatique de l'intensité d'exposition et d'autres technologies.

La technologie de reconnaissance des visages appartient à la technologie biométrique de reconnaissance, qui distingue des personnes des caractéristiques biologiques de l'organisme (se rapporte généralement à la personne).

Introduction de technologie

La technologie de reconnaissance des visages est basée sur les caractéristiques faciales de la personne, de l'image de visage d'entrée ou du flux vidéo. D'abord, déterminez s'il y a un visage humain. S'il y a un visage humain, ce s'appelle en outre l'emplacement, la taille, et les informations sur l'emplacement de chaque organe facial principal. Et basé sur cette information, promouvez pour extraire les caractéristiques d'identité contenues dans chaque visage, et comparez-le aux visages connus pour identifier l'identité de chaque visage.

Le sens large de la reconnaissance des visages inclut réellement de diverses technologies connexes du système intégré de reconnaissance des visages, y compris la collection d'image de visage, positionnement de visage, la prévention de reconnaissance des visages, la vérification d'identité et la recherche d'identité, etc. ; tandis que l'étroit de la reconnaissance des visages se rapporte spécifiquement à passer aux gens la technologie ou le système pour la vérification de visage ou la recherche d'identité.

Principe technique

La technologie de reconnaissance des visages se compose de trois parts :
(1) détection de visage

La détection de visage se rapporte au jugement s'il y a une image de visage à une scène dynamique et à un arrière-plan complexe, et à séparer l'image de visage. Il y a généralement les méthodes suivantes :

①Méthode de calibre de référence

Les premiers calibres standard de visage de conception une ou plusieurs, puis calculent le degré d'assortiment entre l'échantillon rassemblé en essai et le calibre standard, et emploient le seuil pour déterminer s'il y a un visage ;

②Méthode de règle de visage

Puisque les visages humains ont certaines caractéristiques structurelles de distribution, les soi-disant extraits de méthode de règle de visage ces caractéristiques pour produire des règles correspondantes pour déterminer si l'échantillon d'essai contient les visages humains ;

③Échantillon apprenant la méthode

Cette méthode adopte la méthode de réseau neurologique artificiel en la reconnaissance des structures, c.-à-d., le classificateur est produit en apprenant l'ensemble témoin d'image de visage et l'ensemble témoin d'image de non-visage ;

④Méthode de modèle de couleur de la peau

Cette méthode est basée sur la distribution relativement concentrée de la couleur de la peau faciale dans l'espace chromatique pour la détection.

⑤Méthode de visage caractéristique

Cette méthode considère tous les ensembles d'image extérieurs comme un sous-espace extérieur d'image, et des juges s'il y a une image extérieure basée sur la distance entre l'échantillon d'essai et sa projection dans le sous-espace.

Il vaut de mentionner qu'au-dessus de cinq méthodes peut également être employé largement dans les systèmes de détection réels.

(2) cheminement de visage

Le cheminement de visage se rapporte à la poursuite des cibles dynamique du visage détecté. Spécifiquement, une méthode basée sur modèle ou une combinaison de mouvement et de modèle est employée. En outre, utilisant la couleur de la peau le cheminement de modèle est également une méthode simple et efficace.

(3) comparaison de visage

La comparaison de visage est de vérifier l'identité du visage ou de la recherche détecté d'une cible dans la bibliothèque d'image de visage. Ceci signifie réellement que les images prélevées de visage sont comparées aux images courantes de visage à leur tour, et le meilleur objet assorti est trouvé. Par conséquent, la description de l'image de visage détermine la méthode et la représentation spécifiques de la reconnaissance des visages. Deux méthodes de description sont principalement employées : vecteur propre et calibre facial de texture :

①Méthode de vecteur de caractéristique

La méthode est de déterminer d'abord la taille, la position, la distance et d'autres attributs des caractéristiques faciales telles que l'iris d'oeil, le nez et les coins de bouche, et de calculer ensuite leurs quantités géométriques de caractéristique, et ces quantités de caractéristique forment un vecteur de caractéristique décrivant l'image faciale.

②Méthode de calibre de modèle de visage

La méthode est de stocker un certain nombre de calibres standard d'image de visage ou de faire face à des calibres d'organe d'image dans la bibliothèque, et pendant la comparaison, tous les pixels de l'image prélevée de visage sont assortis avec tous les calibres dans la bibliothèque utilisant une mesure normale de corrélation. En outre, il y a des méthodes qui emploient la reconnaissance des structures pour combiner des réseaux d'autocorrélation ou des caractéristiques et des calibres.

Le noyau de la technologie de reconnaissance des visages est réellement « analyse de caractéristique partielle de corps humain » et « algorithme graphique/neural de reconnaissance. » Cet algorithme est une méthode qui emploie de divers organes et parties caractéristiques du visage humain. Par exemple, les paramètres d'identification constitués par des données multiples correspondant aux relations géométriques sont comparés, jugés et confirmés à tous les paramètres originaux dans la base de données. Généralement, le temps de jugement est moins de 1 seconde.

Processus de reconnaissance

Généralement divisé en trois étapes :

(1) d'abord créer un fichier des profils de visage du visage humain. C'est-à-dire, la caméra est utilisée pour rassembler les fichiers images de visage des visages du personnel d'unité ou pour prendre leurs photos pour former des fichiers images de visage, et ces fichiers images de visage sont produits dans des codes de faceprint et stockés.

(2) obtiennent l'image actuelle de visage humain. C'est-à-dire, utilisez la caméra pour saisir l'image de visage de la personne actuelle entrant et pour sortir, ou pour prendre une entrée de photo, et produisez du code de texture de visage à partir du fichier image actuel de visage.

(3) emploient le code facial actuel de texture pour rivaliser avec l'inventaire de dossier. C'est de rechercher et comparer le code facial actuel de texture au code facial de texture dans l'inventaire de dossier. Les travaux mentionnés ci-dessus de méthode « de codage de texture de visage » selon les caractéristiques essentielles et le début du visage humain. Ce codage facial de texture peut résister à des changements de lumière, de teint, de pilosité faciale, de coiffure, de verres, d'expressions et de posture, et a la fiabilité forte, de sorte qu'il puisse exactement identifier une personne des millions de personnes. Le processus de reconnaissance des visages peut être complété automatiquement, sans interruption et en temps réel utilisant l'équipement à traitement d'images ordinaire.