2012年4月,铁路部门公布招标公告,对京沪高铁安检区域人脸识别系统工程进行公开招标,上海虹桥站、天津西站和济南西站三个车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统。
业内人士透露,现在有的人脸识别技术在抓取出人脸后,会把焦点对准眉骨到下颚这一倒三角区域,找出该区域的数千个点位,这些点位组成一套数学模型,通过复杂的数学方式计算人脸的相似度,因此准确度很高。
2012年11月,武汉公安正构建一套高人脸识别系统,建成后能在1秒钟内比对1亿次图像,瞬间可辨认嫌疑人。这套系统主要通过安装在城市道路路口、两侧以及公交车上的25万个视频探头进行图像采集。视频监控将捕捉到的人像,与后台数据中犯罪嫌疑人面部特征进行比对,可在几秒内锁定犯罪嫌疑人。这套系统将在明年3月投入实战应用。
人脸识别的人脸检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像,并分离出这种面像。一般有下列几种方法:
①参考模板法
设计一个或数个标准人脸的模板,然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度,并通过阈值来判断是否存在人脸;
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征,所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸;
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法,即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器;
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间,并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是,上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
人脸识别的人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外,利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
人脸识别技术的核心实际为"局部人体特征分析"和"图形/神经识别算法。"这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
人脸的识别过程
一般分三步:
(1)建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件,并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。
(2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像,或取照片输入,并将当前的面像文件生成面纹编码。
(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。
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