人脸识别技术相关问题分为四大块:人脸检测,特征点提取,人脸校验,人脸检索。
其中第一个问题旨在检查图片是否是人脸、检测一张图像中是否包含人脸,而这个问题早在2005年就已经有了解决方案。
即将一张彩制图片转化为黑白格式,然后对临近的像素点中用箭头标示出黑白区间变化,从而得到一张简化的图片制式,可以快速而简便的检测人脸。
这个步骤opencv中早已存在,基于viola-jones算法,可以直接拿来用。
第二个问题,特征点提取,这个问题在2015年前后,在python发布的anaconda支持库得到了普世化的解决方案。而在2015年以前,这个技术不能说没有,而是发展缓慢。
其基本原理为提取人脸特征中的68个特征点,同样计算效率也就越低,这是两个矛盾的对立面),从而确定需要处理的面部区域。
特征点并不是某个点,而是一个像素集合,主要由卷积核和卷积核周边的像素构成,这个结构就是传说中的智能领域的神经网络。它在某种程度上,和正则有着相似之处。
在这个过程之后,需要用到这些特征点,通过算法按照比例扭曲和旋转,以及等比缩放,从而得到一张几乎完全对称的正脸。
前两个问题都属于图像的预处理步骤。
后两个问题,人脸校验和人脸检索则是两个相对独立的问题,前者判断两张照片是不是同一个人,后者判断这是谁。
其中又需要广泛用到随机森林和深度学习。
随机森林不需要过多解释,就是在脸上随机描边,所有的算法都会是在描边的区域内进行,从而达到某种目的。
深度学习则可以简单的理解为结果推倒论。
通常人类判断两个人是否是同一个人,会去仔细对比两个人的头发颜色、眉毛长度、鼻子形状等,从而而出结论:哦,这是/不是同一个人。
而对于计算机来说,则是恰恰相反
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