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        基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)及其應(yīng)用場(chǎng)景探討

        2021-12-10 06:36:38劉秀麗
        黑龍江科學(xué) 2021年22期
        關(guān)鍵詞:核驗(yàn)身份證人臉識(shí)別

        劉秀麗,陳 銳

        (山東華宇工學(xué)院,山東 德州 253000)

        1 基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)

        1.1 深度學(xué)習(xí)

        深度學(xué)習(xí)是通過(guò)模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的一種類似的學(xué)習(xí)策略,是一種由包含復(fù)雜結(jié)構(gòu)或包含多重非線性變換構(gòu)成的多個(gè)處理層對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高層抽象的算法,通過(guò)從低層輸入數(shù)據(jù)逐層向前推算,最終得到網(wǎng)絡(luò)輸出。深度學(xué)習(xí)模型見(jiàn)圖1。

        圖1 深度學(xué)習(xí)模型圖Fig.1 Deep learning model

        目前公認(rèn)的深度學(xué)習(xí)模型有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度信念網(wǎng)絡(luò)及堆疊自動(dòng)編碼器等。

        1.2 人臉識(shí)別技術(shù)

        人臉識(shí)別是采用攝像機(jī)采集有關(guān)人臉的圖像或視頻,可以自動(dòng)檢測(cè)和跟蹤人臉,并對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。

        1.2.1 傳統(tǒng)人臉識(shí)別技術(shù)

        最早應(yīng)用的人臉識(shí)別技術(shù)是對(duì)人臉幾何特征進(jìn)行描述,每個(gè)人的眼睛、鼻子、嘴巴等大小和形狀各不相同,所以幾何特征描述可以很好地應(yīng)用于人臉輪廓描述上。該方法計(jì)算比較簡(jiǎn)單,識(shí)別速度較快,但是當(dāng)面容表情發(fā)生變化時(shí),識(shí)別精度就會(huì)下降。對(duì)于局部特征的描述可選取局部細(xì)節(jié)特征進(jìn)行識(shí)別,該方法簡(jiǎn)單,但是選取的特征具有局限性,識(shí)別誤差大。LBP算法是實(shí)現(xiàn)特征提取的傳統(tǒng)算法之一,是將圖像劃分成多個(gè)很小的區(qū)域,將每個(gè)區(qū)域中的像素與四周的相鄰區(qū)域像素進(jìn)行對(duì)比,若周圍像素值大于中心像素值,則在空字節(jié)字符串標(biāo)記為“1”,小于則標(biāo)記為“0”,這樣3×3鄰域內(nèi)就可以得到8位的二進(jìn)制數(shù)及區(qū)域的直方圖。直方圖可以用以下公式表示:

        其中f(X,Y)為圖像區(qū)域,n代表區(qū)域數(shù)量,通過(guò)對(duì)直方圖進(jìn)行計(jì)算可以得到整個(gè)圖像的特征向量。該算法的缺點(diǎn)是在平面圖像區(qū)域上不具有魯棒性,強(qiáng)度差異幅度小,且容易受到圖像噪聲的影響。

        1.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)

        基于深度學(xué)習(xí)建立的人臉識(shí)別技術(shù)主要包括人臉檢測(cè)、人臉對(duì)齊、人臉驗(yàn)證和人臉識(shí)別等步驟,見(jiàn)圖2。

        圖2 人臉識(shí)別步驟流程圖Fig.2 Process of face recognition

        人臉檢測(cè)。通過(guò)攝像頭對(duì)某一場(chǎng)景進(jìn)行拍攝或直接選取一張照片,對(duì)視頻或照片進(jìn)行檢測(cè),自動(dòng)識(shí)別其中存在的每一個(gè)人臉。基于深度學(xué)習(xí)創(chuàng)建的多類目標(biāo)檢測(cè)可以有效進(jìn)行人臉檢測(cè),具體的檢測(cè)方法包括以Faster-RCNN為代表的基于Region Proposal的目標(biāo)檢測(cè)算法、以YOLO、SSD為代表的基于回歸的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法。對(duì)圖像中的人臉進(jìn)行檢測(cè)機(jī)算,如果存在人臉,確定其所處位置之后,將人臉和背景進(jìn)行分離,有效降低圖像噪聲對(duì)人臉識(shí)別的干擾,進(jìn)一步提高人臉辨識(shí)的準(zhǔn)確性。

        人臉對(duì)齊。它是對(duì)人的面部特征進(jìn)行提取,常用的特征提取算法是MTCNN,可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)檢測(cè)和對(duì)齊,該種算法可以很好地克服由于姿勢(shì)、亮度及遮擋等原因造成的人臉對(duì)齊困難問(wèn)題,有效地排除干擾因素,提取人臉特征。MTCNN是多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的縮寫,主要包括PNet、RNet、和ONet三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),它的實(shí)現(xiàn)流程是構(gòu)建圖像金字塔,將圖像進(jìn)行不同尺度的變化,保證不同大小人臉都可以進(jìn)行檢測(cè);根據(jù)構(gòu)建完成圖像金字塔,在PNet構(gòu)造中使用FCN進(jìn)行初步的特征提取并標(biāo)定圖像的邊框,再進(jìn)行窗口調(diào)整及過(guò)濾大部分的窗口;圖片經(jīng)過(guò)PNet處理后,留下許多預(yù)測(cè)窗口,RNet會(huì)根據(jù)留下的預(yù)測(cè)窗口進(jìn)行過(guò)濾,除去效果較差的候選框,留下的候選框會(huì)進(jìn)一步優(yōu)化預(yù)測(cè)結(jié)果;ONet通過(guò)更多的監(jiān)督識(shí)別面部區(qū)域,回歸面部特征點(diǎn),得到最終的面部特征點(diǎn),MTCNN各層效果圖見(jiàn)圖3。

        圖3 MTCNN算法各層效果圖Fig.3 Effect sketch of MTCNN arithmetic of all layers

        人臉驗(yàn)證。人臉驗(yàn)證通常是指進(jìn)行1∶1的比對(duì),即對(duì)比兩個(gè)圖像中的人物是否為同一人。通過(guò)對(duì)兩張圖像中人臉特征進(jìn)行對(duì)比,確定相似度,與設(shè)定的閾值進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證,如果相似度大于閾值則認(rèn)為為同一人,若相似度小于閾值則認(rèn)為不是同一人。

        人臉識(shí)別。人臉識(shí)別是做1∶N的比對(duì),從眾多人臉中提取出指定的人臉,可廣泛應(yīng)用于疑犯追蹤、小區(qū)門禁等地方。基于深度學(xué)習(xí)建立的人臉識(shí)別,必須建立數(shù)量龐大的人臉數(shù)據(jù)庫(kù),儲(chǔ)存不同的人臉和身份信息,在使用時(shí)可以迅速匹配人臉信息和身份信息。

        2 基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用

        2.1 鐵路乘車實(shí)名制中的應(yīng)用

        目前,鐵道部門采用實(shí)名制驗(yàn)證檢票進(jìn)站系統(tǒng),95%以上采用二代居民身份證來(lái)核驗(yàn)乘客信息,但由于身份證照片年限較長(zhǎng),出現(xiàn)了與人臉信息無(wú)法核對(duì)一致的問(wèn)題,耗時(shí)耗力,給乘車核驗(yàn)帶來(lái)了一定的難度,由此引進(jìn)了人臉識(shí)別技術(shù)。

        采用人臉識(shí)別技術(shù)建立的驗(yàn)證檢票系統(tǒng)。乘客采

        用自助進(jìn)站閘機(jī)自動(dòng)檢票,乘客手持身份證及紙質(zhì)車票在自動(dòng)驗(yàn)證檢票機(jī)上識(shí)別身份信息,先進(jìn)行車票和身份證的一致性核驗(yàn),通過(guò)后進(jìn)入人臉和身份證信息的識(shí)別核驗(yàn),通過(guò)人臉識(shí)別采集設(shè)備采集人臉照片,與身份證進(jìn)行信息對(duì)比,當(dāng)身份證與人臉匹配度大于設(shè)定的閾值時(shí),表示通過(guò)核驗(yàn),進(jìn)站閘機(jī)開門,乘客可以進(jìn)站。如果出現(xiàn)自助核驗(yàn)不通過(guò)的情況,乘客需要等待人工核驗(yàn),人工核驗(yàn)則是由服務(wù)器將乘客身份證信息和人臉采集設(shè)備抓拍的3張照片顯示出來(lái),工作人員人工核驗(yàn)身份信息,通過(guò)則開啟閘機(jī)。

        2.2 智慧安防中的應(yīng)用

        人臉識(shí)別技術(shù)由于具有非接觸性、直觀性、識(shí)別速度快及不易察覺(jué)等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于社會(huì)治安防控中。

        在監(jiān)獄管理中應(yīng)用人臉識(shí)別技術(shù),需要對(duì)監(jiān)獄罪犯進(jìn)行人臉采集,并上傳相應(yīng)的身份信息和犯罪信息,建立人臉數(shù)據(jù)庫(kù),在每個(gè)AB門及所有建筑出入口安裝配套的人臉識(shí)別設(shè)備和攝像頭,24 h不間斷地對(duì)進(jìn)出人員進(jìn)行人臉采集識(shí)別,由專人負(fù)責(zé)視頻監(jiān)控及人臉識(shí)別信息分析。通過(guò)建立完善的人臉識(shí)別系統(tǒng),可以解決監(jiān)獄管理中的許多問(wèn)題。

        犯人異常行為追蹤。當(dāng)勞動(dòng)收班或結(jié)束自由活動(dòng)后,如果有人進(jìn)入相應(yīng)的活動(dòng)場(chǎng)所并長(zhǎng)時(shí)間滯留徘徊,人臉識(shí)別系統(tǒng)就會(huì)進(jìn)行人臉收集,與人臉數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行人員比對(duì),確定該人員是否是犯人,如果是則發(fā)出警報(bào),提醒獄警及時(shí)查看罪犯出現(xiàn)在活動(dòng)場(chǎng)所的原因,防止有罪犯勘察監(jiān)獄地形結(jié)構(gòu)發(fā)生越獄行為。部分罪犯性格比較乖張暴戾,常常會(huì)發(fā)生打架斗毆事件,當(dāng)出現(xiàn)這一行為時(shí),人臉識(shí)別系統(tǒng)將直接采集打架斗毆人員的信息并發(fā)出警報(bào),及時(shí)通知獄警出警,遏制斗毆事件的發(fā)生,防止事態(tài)進(jìn)一步惡化。

        重點(diǎn)人員重點(diǎn)監(jiān)管。人臉監(jiān)控系統(tǒng)可以對(duì)重刑犯進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)控,實(shí)時(shí)查看他們的活動(dòng)狀態(tài),當(dāng)出現(xiàn)異?;顒?dòng)狀態(tài)時(shí),及時(shí)進(jìn)行干預(yù)。當(dāng)有外協(xié)人員進(jìn)入監(jiān)獄時(shí),通過(guò)人臉采集,定位追蹤外協(xié)人員是否按照規(guī)定路線和規(guī)定時(shí)間辦事。

        3 結(jié)語(yǔ)

        介紹了傳統(tǒng)人臉識(shí)別技術(shù)和基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù),展現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)勢(shì)。基于深度學(xué)習(xí)建立的人臉識(shí)別技術(shù),可以快速進(jìn)行海量人臉數(shù)據(jù)識(shí)別,降低了背景噪音的影響,極大提高了識(shí)別精準(zhǔn)率,隨著人臉識(shí)別技術(shù)的日益成熟,將給人們生活帶來(lái)更多便利。

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