【AI-1000问】人脸的4个方向,你还分的清楚吗?

AI人工智能加持,人脸识别精准度飙升 想象一下,在一个拥挤的火车站,系统能在瞬间从数千人中准确识别出需要关注的个体;或者你的手机仅通过一瞥就能认出你,甚至在你戴着口罩时也能做到。这不是科幻电影的场景,而是当下AI驱动的人脸识别技术的真实能力。本文将深入探讨人工智能如何彻底改变人脸识别领域,从早期简单的几何特征匹配到如今的深度神经网络模型,揭秘精准度飙升背后的关键技术突破。我们将一步步解析人脸识别的工作原理,探索卷积神经网络、迁移学习等AI技术如何攻克姿态、光照、表情变化等传统难题,并通过实际案例和代码示例展示这些技术如何落地应用。 阅读详情

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Face detection、alignment、verification、identification(recognization)

你能分的清楚吗?

人脸识别一直以来都是当前生物特征识别研究的热点之一,人脸识别技术在工业界应用价值尤为突出。如今随着互联网技术的发展,似乎每个人都知道人脸识别,或者说“刷脸”,但是究竟什么是人脸识别,你真的能区分的清楚吗?今天【AI-1000问】第五问,我们就聊聊人脸识别中的4大基本概念。

作者/编辑 汤兴旺


1、Face detection


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Face detection,人脸检测或者说人脸定位,其对图像中的人脸进行检测,并将结果用矩形框框出来。


2、Face alignment

Face alignment,人脸较准或者说人脸关键点检测。人脸关键点检测是人脸识别的重要环节,其是在人脸图像中检测出人脸器官或者外轮廓的位置,这些特征点位置主要是诸如鼻子左侧,鼻孔下侧,瞳孔位置,上嘴唇下侧等等位置,其为人脸识别等技术提供最重要的位置信息。人脸关键点的效率和准确率影响整个人脸识别系统的时效与准确性。

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上图中红色框框就是在做Face detection,白色点点就是在做Face alignment,你明白了吗?


3、Face verification


Face verification,人脸校验。其是基于pair matching的方式,所以它得到的答案是“是”或者“不是”。在具体操作的时候,给定一张测试图片,然后挨个进行pair matching,matching上了则说明测试图像与该张匹配上的人脸为同一个人的人脸。现在的大多数人脸人脸刷脸打卡系统中采用的(应该)是这种方法。

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4、Face identification(recognization)


Face identification(recognization),人脸识别。如下图所示的,它要回答的是“我是谁?”。

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相比于人脸校验采用的pair matching,它在识别阶段更多的是采用分类的手段。它实际上是对进行了前面两步即人脸检测、人脸校正后做的图像(人脸)分类。即人脸识别包括下面三个模块:

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思考

你现在对人脸识别有更加深度的理解了吗,你能区分这些基础概念了吗?

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