人臉識別技術是以身份檢索或校驗為目標，通過從給定的靜態(tài)或動態(tài)圖像中提取人臉信息等手段，與數(shù)據(jù)庫中已知身份人臉進行匹配的過程。由于受到光照、表情、遮擋、朝向等干擾因素的影響，與其他基于身份證、虹膜、掌紋、指紋等技術手段相比，人臉識別技術的準確率相對較低，但其采集方式最為友好：無須當事人配合，甚至在其意識不到的情況下，就完成了對人臉信息的采集與識別。因此，人臉識別技術在過去的四十多年中一直是人工智能領域的熱點研究課題，至今已逐漸走向成熟，已經(jīng)應用于反恐、安防、門禁等領域，近年來開始向教育、金融等領域推廣。
      根據(jù)應用場景的不同，人臉識別可分為針對二維圖像的人臉識別、針對監(jiān)控視頻的人臉識別、針對近紅外、熱紅外成像或素描等的多模態(tài)人臉識別和針對深度信息的三維人臉識別等。對于上述各種數(shù)據(jù)輸入類型，均有來自學術界、業(yè)界的研究人員提出了基于不同假設、不同模型、不同學科背景的人臉識別處理方法。經(jīng)歸納，這些方法有類似的處理步驟，主要包括以下幾類：一是人臉檢測。解決“有幾張臉、臉在哪”的問題，即從圖片或視頻中檢測并確定人臉的位置，并將其分離。二是人臉跟蹤(針對視頻人臉)。解決識別人臉“從哪來、到哪去”的問題，對檢測到的每一張臉在視頻各幀中進行跟蹤，如出現(xiàn)遮擋應在遮擋結(jié)束后恢復跟蹤，比如兩張人臉交錯而過應不出現(xiàn)混淆。三是人臉規(guī)范化。解決“鼻子、眼睛、嘴巴位置對得上”的問題，具體操作包括預處理、歸一化、人臉標定等。四是人臉識別。即解決“這個人是誰”(檢索)、“這個人是不是某客戶”(校驗)的問題。
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