通過(guò)人臉識(shí)別狠治中國(guó)式過(guò)馬路、考駕照先要刷臉進(jìn)行身份驗(yàn)證、公廁用上人臉識(shí)別廁紙機(jī)不知不覺(jué),高大上的人臉識(shí)別技術(shù)逐漸影響著我們的生活,那么這種技術(shù)到底是怎樣實(shí)現(xiàn)的呢 用算法提取圖像標(biāo)簽在數(shù)據(jù)庫(kù)中比對(duì)配對(duì) 人臉識(shí)別是人工智能的 眼睛 。從2008年就開(kāi)
通過(guò)人臉識(shí)別狠治“中國(guó)式過(guò)馬路”、考駕照先要“刷臉”進(jìn)行身份驗(yàn)證、公廁用上人臉識(shí)別廁紙機(jī)……不知不覺(jué),高大上的人臉識(shí)別技術(shù)逐漸影響著我們的生活,那么這種技術(shù)到底是怎樣實(shí)現(xiàn)的呢
用算法提取圖像“標(biāo)簽”在數(shù)據(jù)庫(kù)中比對(duì)配對(duì)
“人臉識(shí)別是人工智能的 眼睛 。”從2008年就開(kāi)始跟蹤這項(xiàng)技術(shù)的濟(jì)南果殼視界信息科技有限公司總經(jīng)理傅磊稱(chēng),人工智能的發(fā)展取決于這一支撐技術(shù)的發(fā)展。
石家莊網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化消息山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院教授,中國(guó)圖像圖形青工委副主任張偉,主要從事計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別等領(lǐng)域的研究。他形容人臉識(shí)別就像大腦識(shí)別物體,眼睛看到物體后,大腦根據(jù)其特征提取信息進(jìn)行識(shí)別。
張偉介紹,人臉識(shí)別目前用得比較多的采集方式,就是用攝像機(jī)采集到圖像,再通過(guò)先進(jìn)的算法,把圖像的特征提取出來(lái),將這幅圖像獨(dú)特的“標(biāo)簽”與數(shù)據(jù)庫(kù)中的“標(biāo)簽”進(jìn)行比對(duì)配對(duì)。
“目前我國(guó)的數(shù)據(jù)庫(kù)比較完備,關(guān)鍵是在算法上如何像人腦一樣**快速地把特征提取出來(lái)。”張偉說(shuō),之前人臉識(shí)別曾通過(guò)人為設(shè)計(jì)的算法提取特征,這種方法適用性差,換個(gè)環(huán)境往往便不適用了。*近幾年,人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展較快,讓機(jī)器自主學(xué)習(xí),這種學(xué)習(xí)依賴(lài)于大數(shù)據(jù),把機(jī)器具有自主學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出來(lái)。
張偉舉例,就像人一樣,小時(shí)候不認(rèn)識(shí)汽車(chē)、動(dòng)物,見(jiàn)得多了,自己就總結(jié)出了特征規(guī)律。給機(jī)器足夠的數(shù)據(jù),讓它自主學(xué)習(xí)規(guī)律,再給它新的數(shù)據(jù)時(shí),便能依據(jù)之前的經(jīng)驗(yàn),把新數(shù)據(jù)分析出來(lái)。
石家莊網(wǎng)站建設(shè)消息對(duì)于人臉識(shí)別闖紅燈者,張偉提出,首先數(shù)據(jù)庫(kù)要全,理論上要有所有濟(jì)南市民的數(shù)據(jù)庫(kù)。此外,人在變老,且不同的角度、表情,是否配戴眼鏡等都會(huì)影響識(shí)別效果,因而需要不同環(huán)境下多張圖像的數(shù) 據(jù)支撐,讓特征“標(biāo)簽”更加穩(wěn)定。
人臉識(shí)別闖紅燈者監(jiān)控系統(tǒng)架設(shè)不宜過(guò)高人臉識(shí)別準(zhǔn)確性備受關(guān)注。
傅磊坦言,人臉識(shí)別的精確度受到光線(xiàn)、環(huán)境、動(dòng)態(tài)等影響。作為人臉識(shí)別的重要環(huán)節(jié),人臉捕捉的發(fā)展不及人臉比對(duì)識(shí)別,尚處于初級(jí)階段。如果人臉有偏向,不正對(duì)著鏡頭則很容易有誤差。因而這種技術(shù)主要應(yīng)用于銀行柜臺(tái)、登機(jī)口、地鐵出入口等光線(xiàn)及人臉位置比較固定的場(chǎng)景。
張偉也提到,曾經(jīng)將人臉識(shí)別算法放在機(jī)器人上,識(shí)別出人后進(jìn)行互動(dòng)打招呼。但問(wèn)題是,有的機(jī)器人不到半米高,仰視人臉的視角下,光打下來(lái)使得人臉過(guò)曝,識(shí)別率很低。
濟(jì)南通過(guò)人臉識(shí)別闖紅燈者,張偉認(rèn)為數(shù)據(jù)庫(kù)和算法都不是問(wèn)題,但要想真正做到實(shí)用,整個(gè)監(jiān)控系統(tǒng)架設(shè)設(shè)計(jì)很重要。“探頭不能用現(xiàn)在馬路上抓拍超速車(chē)輛的架設(shè)方法。因?yàn)檫@種探頭架得太高,向下看到的不是人臉正面。”
張偉認(rèn)為,應(yīng)該根據(jù)馬路寬度,在不太高的高度,布設(shè)合適數(shù)量的攝像頭,能在比較正的角度采集到人臉信息。“但在馬路人流量過(guò)大,存在遮擋的情況下,識(shí)別效率也會(huì)大打折扣。”
雙胞胎能逃得過(guò)人臉識(shí)別的“火眼金睛”嗎?張偉曾做過(guò)相關(guān)實(shí)驗(yàn)。“我們有兩個(gè)老師剛好是雙胞胎,當(dāng)時(shí)是識(shí)別成功了。”但他強(qiáng)調(diào),這只是一個(gè)個(gè)例,識(shí)別雙胞胎有一定難度。
張偉稱(chēng),識(shí)別的關(guān)鍵首先看數(shù)據(jù)庫(kù)能否采集到兩人的細(xì)微差別,實(shí)驗(yàn)當(dāng)時(shí)是采集了雙胞胎的圖像后當(dāng)場(chǎng)測(cè)試,準(zhǔn)確率較高。但如果是不同時(shí)間采集出的圖像,比對(duì)時(shí)又是另一時(shí)間點(diǎn)就比較困難了。
有新聞報(bào)道機(jī)器識(shí)別已經(jīng)超過(guò)了人眼識(shí)別,張偉則認(rèn)為在真實(shí)場(chǎng)景下,會(huì)有不少不穩(wěn)定因素增加識(shí)別難度。
抓捕逃犯、身份驗(yàn)證目前主要用于安防金融有報(bào)道稱(chēng),在眾多生物識(shí)別技術(shù)中,人臉識(shí)別在增幅上居于首位,預(yù)計(jì)到2020年人臉識(shí)別技術(shù)市場(chǎng)規(guī)模將上升至24億美元。預(yù)計(jì)在智能終端滲透臉部識(shí)別的情況下,市場(chǎng)規(guī)模可能大超預(yù)期。
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