黄山人脸识别系统源头好货「进军」

人脸识别xitongyous

1、识别率更高

比以色列face.com 人脸识别系统准确率高 25%比国内某人脸识别商用系统准确率高55%

2、识别速度更快

单台服务器每秒可完成1500 万次人脸比对在移动终端上人脸检测帧率是 Google 的 3 倍

3、对人脸容忍度更高

人脸姿态变化30 度内可识别，60 度内可检测人脸大小低50 像素可识别，28 像素可检测

4、在海量（以上）人脸库应用场景下，人脸识别准确率高达 92%

人脸识别系统功能

人脸抓拍主要针对来自于前段摄像机的实时视频或历史视频录像，通过实时人脸检测将所有出现人脸的视频帧抓拍下来并存为图片文件。该功能须配备人脸抓拍服务器，所有抓拍的图片文件可集中存储于媒体资源服务器

人脸库管理支持人脸库的查询、删除、修改、新建等管理功能。可随时查询人脸库中的人脸信息，或对特定的人脸信息进行修改、删除等操作。

实现过程

以上简单描述了人脸关键特征的计算方法。在实际应用中，需要借助于统计分析的技术，从大量的人脸中找到对应的特征，并通过训练出不同的分类器，如嘴巴分类器、眼睛分类器等，从而实现人脸及关键部位的检测。

在进行比对时，需要对包含脸部的所有可能检测窗口进行穷举搜索，得到关键部位信息，并进行存储或比对，这个过程相对比较耗时。在比对过程中，可以使用各个部位进行相似性比对，并进行结果合并；或者直接对包含各个部件的全局特征进行比对，直接输出比对结果。

人脸配准

“人脸配准（Face Alignment）”是***出人脸上五官关键点坐标的一项技术。

人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”，输出五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，可以根据不同的语义来定义（常见的有5点、68点、90点等等）。

当前效果的较好的一些人脸配准技术，基本通过深度学习框架实现，这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来，缩放的固定尺寸，然后进行关键点位置的计算。因此，若不计入图像缩放过程的耗时，人脸配准算法是可以计算量固定的过程。另外，相对于人脸检测，或者是后面将提到的人脸提特征过程，人脸配准算法的计算耗时都要少很多。