Algoritmo de reconocimiento facial
La tecnología de reconocimiento facial consta de tres partes:
(1) Detección de rostros
La detección de rostros se refiere a Determinar si hay caras en escenas dinámicas con fondos complejos y separar dichas caras. Generalmente, existen los siguientes métodos:
①Método de plantilla de referencia
Primero diseñe una o varias plantillas de caras estándar y luego calcule el grado de coincidencia entre las muestras recolectadas en la prueba y el estándar. plantillas. Y use el umbral para determinar si hay una cara;
②Método de regla de cara
Dado que las caras tienen ciertas características de distribución estructural, el llamado método de regla de cara consiste en extraerlas. características para generar reglas correspondientes para determinar si la muestra de prueba contiene una cara;
③Método de aprendizaje de muestra
Este método utiliza el método de red neuronal artificial en el reconocimiento de patrones, es decir:
②Método de aprendizaje de muestra
③Método de aprendizaje de muestra
Este método utiliza el método de red neuronal artificial en el reconocimiento de patrones. e.,
④Método del modelo de color de piel
Este método se basa en la distribución relativamente concentrada del color de la cara y la piel en el espacio de color para detectar el patrón de distribución relativamente concentrado en el color. espacio.
⑤Método de subcara de características
Este método considera el conjunto de todas las imágenes de la cara como el subespacio de la imagen de la cara y, en función de la diferencia entre la muestra detectada y su proyección en el distancia del sub-agujero entre ellos para determinar si hay una imagen de la cara.
Vale la pena mencionar que los cinco métodos anteriores también se pueden aplicar de manera integral en sistemas de detección reales.
(2) Seguimiento de rostros
El seguimiento de rostros se refiere al seguimiento dinámico de objetivos de los rostros detectados. Específicamente, se utilizan métodos basados en modelos o métodos basados en movimientos combinados con modelado.
Además, utilizar el seguimiento del modelo de color de piel no es un medio sencillo y eficaz.
(3) Coincidencia de rostros
La coincidencia de rostros se refiere a identificar la imagen de la cara detectada o buscar el objetivo en la base de datos de imágenes de la cara. Lo que esto significa esencialmente es que las imágenes de rostros muestreadas se comparan secuencialmente con las imágenes de rostros originales y se encuentra la mejor coincidencia. Por lo tanto, la descripción de la imagen del rostro determina el método específico y el rendimiento del reconocimiento facial. En la actualidad, se utilizan principalmente dos métodos de descripción:
①Método de vector de características
Este método consiste en determinar el tamaño, posición, distancia, etc. de cinco rasgos faciales, como el iris de los ojos, la nariz y las comisuras de la boca, y luego calcula sus cantidades de características geométricas, que constituyen vectores de características que describen los rasgos faciales.
②Método de plantilla de patrón facial
Este método consiste en almacenar algunas plantillas faciales estándar o plantillas de órganos faciales en la biblioteca y, al comparar, utilizar la métrica de correlación normalizada para muestrear la cara Todos los píxeles de la imagen coinciden con todas las plantillas de la biblioteca.
Adicionalmente, existen redes de autocorrelación o combinaciones de características y plantillas para el reconocimiento de patrones.
El núcleo de la tecnología de reconocimiento facial es en realidad el "reconocimiento local de características humanas" y el "algoritmo de reconocimiento gráfico/neural". Este algoritmo es un método que utiliza órganos faciales humanos y partes características. Por ejemplo, se comparan, juzgan y confirman las relaciones geométricas correspondientes entre los parámetros de identificación formados por múltiples datos y todos los parámetros originales en la base de datos. Generalmente, se requiere que el tiempo de juicio sea inferior a 1 segundo.
2. El proceso de reconocimiento facial
generalmente se divide en tres pasos:
(1) Primero cree un archivo facial. Es decir, se utiliza una cámara para recopilar los rostros del personal de la unidad para formar un archivo de rostros o tomar fotografías de ellos para formar un archivo de rostros, y el patrón de rostros (Faceprint) generado por estos archivos de rostros se codifica y almacena.
(2) Obtener la imagen de la cara actual
Es decir, usar la cámara para recopilar las caras de las personas que actualmente entran y salen de la unidad, o ingrese las fotos tomadas por ellos, y genere el código de patrón de cara del archivo de imagen de cara actual.
(3) Comparar con la contraseña facial actual y la contraseña facial archivada
Es decir, buscar y comparar la contraseña facial actual y la contraseña facial archivada.
El principio de funcionamiento del método de "codificación de rostros" anterior se basa en las características básicas y los principios del rostro humano. Esta codificación facial no se ve afectada por la iluminación, el color de la piel, el vello facial, el peinado, las gafas, los cambios de expresión y postura, y es muy fiable y puede identificar con precisión a una persona entre millones de personas.
El proceso de reconocimiento facial se puede completar de forma automática, continua y en tiempo real utilizando equipos de procesamiento de imágenes comunes.