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        3D人臉識別技術是什么?

        發布時間:2018-11-26
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        人臉識別技術的歷史已經非常的長遠,但是通常是都是2D的識別技術,2D人臉識別在安全方面有很大的隱患,所以科學家都在極力的往3D人臉識別上研究,相信看完這篇文章大家就能簡單的了解3D人臉識別技術了。

        2D人臉識別技術

        2D識別技術通過前置攝像頭識別人臉實現解鎖,屬于軟件層面的,也就是手機用前置攝像頭拍下你的畫面,然后保存處理,下一次解鎖的時候再通過前置攝像頭識別之后完成解鎖,這整個一套流程是通過軟件層面的算法來實現。這里就不多做介紹。

        3D人臉識別-概述

        3D人臉識別是通過3D攝像頭立體成像,能夠識別視野內空間每個點位的三維坐標信息,從而使得計算機得到空間的三維數據并能夠復原完整的三維世界,并實現各種智能的三維定位。簡單的說就是機器獲取的信息多了,分析判斷的準確性有了極大的提升,人臉識別功能可以分辨出平面圖像/視頻/化妝/皮面具/雙胞胎等狀態,適合金融領域和智能手機等安全級別要求高的應用場景。

        三種主流3D成像(三維成像)技術

        (1)結構光(Structured Light):結構光投射特定的光信息到物體表面后,由攝像頭采集。根據物體造成的光信號的變化來計算物體的位置和深度等信息,進而復原整個三維空間。

        (2)TOF(Time Of Flight,飛行時間):通過專有傳感器,捕捉近紅外光從發射到接收的飛行時間,判斷物體距離。

        (3)雙目測距(Stereo System):利用雙攝像頭拍攝物體,再通過三角形原理計算物體距離。

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        蘋果X(XS/MAS)的Face ID功能主要采用的就是結構光的技術,目前在手機上真正實現3D人臉識別,而且安全系數較高的只有蘋果X及以上版本,國產手機的人臉識別還處于2D時代,安全系數還較低。

        3D人臉識別的實現過程

        1、人臉圖像預處理:圖像預處理是人臉識別技術中一個相當重要的環節,因為圖像采集的地點光線等因素不同,圖像的質量也有較大的差異。圖像預處理的目的主要是為了去除對圖像有干擾的信息,提高圖片的質量,突出有用的信息。為之后對圖像的分析計算提供便利,達到更快更準確的目的。

        2、人臉圖像匹配與識別:通過攝像頭采集到的圖片進行信息處理,通過核心算法對圖片中的人臉的五官、臉型和角度等信息進行計算,并且把圖像信息和自身數據庫里保存的圖像信息進行搜索比對,當兩者的匹配度到達一定的比例就可以把匹配到的數據輸出,達到解鎖的目的。

        3、人臉圖像采集及檢測:人臉圖像通過攝像頭等方式以靜態圖像,動態圖像等方式進行記錄,通過人臉檢測的方式來確定人臉的位置和大小。以目前主流的人臉檢測及采集的方法來說, Adaboost人臉檢測算法,是基于積分圖、級聯檢測器和Adaboost算法的方法,該方法能夠檢測出正面人臉且檢測速度快。但其缺點是在復雜背景中,容易受到復雜環境的影響,導致檢測結果并不穩定,極易將類似人臉區域誤檢為人臉,誤檢率較高。

        4、人臉圖像特征提?。和ㄟ^對預處理之后的圖像進行分析計算,提取出圖像中的人像的五官特征、人臉圖像變換系數特征等。人臉特征提取的方法有兩大類:一種是基于知識的表征方法,首先需要提取出人臉的五官,如鼻子、眼睛、下巴、嘴巴等特點,在計算這些特點之間的位置關系,將它們之間的幾何特征作為識別人臉的重要特征;另外一種是基于代數特征或統計學習的表征方法。

        相信大家看完這篇文章已經對3D人臉識別技術有了深刻的了解,后續小編會繼續更新更多關于3D成像方面的內容。

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