深度学习是如何实现人脸识别的？还面临哪些技术挑战？

Posted 2021-12-09 TSINGSEE

还记得你在电影中看到的机场和体育场的视频监控室吗？他们通常配备数十名安全专家，连续数小时密切关注多个实时视频源。从技术上讲，他们的工作是继续监控周边安全并在发现异常情况时发出警报 - 任何可疑或非法的活动，例如对周围人造成伤害的行为。

与其他个人身份验证技术相比，人脸图像识别具有独特的优势，因为它可以从远处对人进行身份验证，例如通过监控摄像头进行个人身份验证。

深度学习人脸识别技术

现在的人脸识别技术，准确度非常高，甚至可以检测和识别向左或向右倾斜 45°向上或向下 30 °的人脸。

人脸识别系统将它们捕获的所有图像发送到执行人脸检测和面部人脸识别的服务器。数据处理的负载主要集中在服务器上。

人脸检测过程通常包括以下步骤：

• 人脸检测

摄像头可以单独或在人群中检测和识别人脸。无论使用什么技术，最好拥有较佳的亮度、高分辨率和角度。光照必须足够亮才能为识别算法提供足够的对比度。很多人脸识别系统需要一定数量的像素来识别面部特征，如果要检测更大的区域，则需要提高摄像头的分辨率。具有高帧率的摄像头将帮助规避检测主体移动的问题。

• 面部分析

目前有两种主要的方法来捕捉和匹配人脸。

第一个是测量人脸的各种特征，然后将这些几何测量值存储在数据库中以供以后比较。

第二种方法更复杂：它捕获完整的面部图像并使用尽可能多的信息，然后它使用包括机器学习在内的各种计算机算法来构建一组定义数据。

• 将图像转换为数据

将检测到的面部特征转换为称为 faceprint 代码中的数学公式。每个人都有自己的 faceprint，它由一组独特的特征组成。

• 人脸匹配识别

最后，人脸识别技术将代码与其他人脸指纹的数据集进行比较，并通过附加信息识别匹配项。这里的基本原理称为目标分类。在此阶段，系统检测图像中的多个对象，包括目标定位和目标分类。

深度学习是如何改进人脸识别技术的？

深度学习是提高人脸识别准确性的最新方法之一。深度学习从面部图像中提取独特的面部嵌入，并使用经过训练的模型从数据库中识别其他照片和视频中的照片。有两种常见的方法可以将深度学习用于人脸识别：

1）具有预训练模型的解决方案，包括 Deepfacial、faceNet 和其他一些模型。像这样的模型已经拥有一套用于人脸识别的算法。

2）从头开始开发神经网络。这适用于具有多用途功能的复杂人脸识别技术。它需要更多的时间并且需要大量图像用于训练数据集。

在开发网络架构时，最好应用卷积神经网络，因为它们在图像识别方面更有效。神经网络在人脸识别中的主要好处是能够训练系统捕捉复杂的面部模式。

神经网络在网络中是非线性的，因此它是一种广泛使用的面部识别技术。许多常见的识别问题，如字符或物体识别，已被神经网络成功解决。

人脸识别的挑战和下一个阶段发展

尽管近年来人脸识别种类繁多且技术进步，但人脸检测技术仍然存在一些固有的挑战。

• 姿势

姿势变化是主要问题之一，因为大多数人脸识别方法依赖于正面图像。有多种方法可以缓解这种情况。

1）基于多图像的方法需要多个图像进行训练。这个想法是制作所有可能的姿势变化的模板。

2）基于单一模型的方法在训练期间使用多个对象示例，但在识别时仅使用一张图像。目的是在单个图像中包含每个姿势变化。

3）还有一种混合方法，它尝试使用一些图像并对旋转操作进行建模，以便可以仅从一张正面照片和另一张个人资料图像中推断出每个姿势。

• 光照

图像中的光照变化是人脸识别的一个重要因素。像素中的颜色强度可能会因光照条件而有很大差异。最大的问题是，与另一个主题相比，同一主题的两张不同光照的图像可能会显示出更多的差异。为了解决这个问题，一些识别方法尝试对光照模板进行建模，以构建光照不变算法。这些方法的目标是使形状和纹理独立于光线变化。

• 遮挡

遮挡是另一个具有挑战性的人脸识别问题。 当人脸的一个或几个部分被遮挡时，就无法拍摄输入图像。 这可能是由于配饰（眼镜、面具等）、胡须或刘海造成的。 这会严重影响人脸识别系统的分类过程。

• 面部表情

不同的情绪会导致不同的人脸面部表情。 面部表情的这些差异会改变面部的外观，并可能导致人脸检测系统与数据库中存储的图像不准确匹配。

还有其他与面部表情、光学技术和内存使用相关的问题，但它们不会对人脸识别的工作方式构成严重问题。尽管自动面部人脸识别技术非常受欢迎，市场上也充斥着先进的技术，但该领域仍有很大的创新空间。

人脸识别的场景应用

• 安防监控

在安防监控中，人脸识别也意义重大，比如公众场所（地铁站、车站、街道、酒店等）的安防布控、公安部追捕嫌疑犯等。基于公众场所的安防监控摄像头，通过抓拍人脸并将结果上传公安部网络，与嫌疑犯人脸进行比对，协助公安人员的执法工作。

除了执法应用外，人脸识别还用于机场、铁路和汽车站、学校、学院、医院和办公室，甚至购物中心。

• 楼宇安全

在商场里，这项技术可以帮助保安人员安全巡逻。系统中注册的人脸，如店里偷贵重物品的小偷，一旦出现在摄像头中就会被检测到，有利于保安人员采取进一步行动。

• 医疗看护

在医院，尤其是长期辅助生活中，人脸识别可以帮助护士密切关注患者或监控患有疾病的老人的活动，以免出现意外事故。

• 更多拓展

人脸识别技术是人工智能领域的关键技术，在智能视频监控场景具有十分广泛的应用前景。TSINGSEE青犀视频也将以AI智能检测与识别技术为核心，持续研发多场景下的智能业务系统及平台，向AI领域深耕。

基于多年视频领域的技术经验积累，TSINGSEE青犀视频将AI检测、智能识别技术融合到各个应用场景中，典型的示例如EasyCVR视频融合云服务，具有AI人脸识别、行人检测、车牌识别、语音对讲、云台控制、声光告警、监控视频分析与数据汇总的能力。