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人臉識(shí)別技術(shù)風(fēng)頭正盛 潛力無(wú)限
2017年05月03日 16:19:37來(lái)源：物聯(lián)網(wǎng)在線點(diǎn)擊量：39590
導(dǎo)讀目前人臉識(shí)別市場(chǎng)的解決方案主要包括：2D識(shí)別、3D識(shí)別、熱感識(shí)別，目前市場(chǎng)上主流的識(shí)別方案是采用攝像頭的2D方案。
　　【中國(guó)安防展覽網(wǎng) 市場(chǎng)分析】隨著智能時(shí)代的到來(lái)，生物識(shí)別技術(shù)以其安全、可靠、、便捷等傳統(tǒng)身份識(shí)別手段*的優(yōu)點(diǎn)受到人們的廣泛關(guān)注。不論是指紋識(shí)別還是人臉識(shí)別、掌靜脈識(shí)別，或是虹膜識(shí)別，繽紛多彩的識(shí)別應(yīng)用已經(jīng)走進(jìn)了我們的生活。
 
　　根據(jù)統(tǒng)計(jì)，2007年至2013年六年期間，生物識(shí)別技術(shù)的市場(chǎng)規(guī)模年均增速為21.7%，這在大部分行業(yè)增長(zhǎng)率不到5%的對(duì)比下實(shí)屬罕見(jiàn)。2015年生物識(shí)別技術(shù)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到130億美元，2020年將達(dá)到250億美元，5年內(nèi)年均增速約14%。自2015年到2020年，各細(xì)分行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模增幅分別為：指紋(73.3%) 、語(yǔ)音(100%) 、人臉(166.6%) 、虹膜(100%) 、其他(140%) 。眾多生物識(shí)別技術(shù)中人臉識(shí)別在增幅上居于*，預(yù)計(jì)到2020年人臉識(shí)別技術(shù)市場(chǎng)規(guī)模將上升至24億美元。預(yù)計(jì)在智能終端滲透臉部識(shí)別的情況下，市場(chǎng)規(guī)模可能大超預(yù)期。
 
人臉識(shí)別過(guò)程(來(lái)源：百度)
 
　　人臉識(shí)別主要分為人臉檢測(cè)和人臉比對(duì)兩部分。其工作流程為：
 
　　1. 圖像采集：通過(guò)采集傳感器(如攝像頭)采集人臉圖像；2. 人臉定位及提取：然后對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，去除采集數(shù)據(jù)中的噪聲和環(huán)境因素，抽取樣本中能夠表征個(gè)人身份的特征信息；3. 特征對(duì)比：再把這些特征信息與數(shù)據(jù)庫(kù)中已有的信息進(jìn)行對(duì)比；4. 輸出結(jié)果：后根據(jù)比對(duì)的相似程度來(lái)判斷是否匹配。
 
3D與2D臉部識(shí)別結(jié)果比對(duì)
 
　　目前人臉識(shí)別市場(chǎng)的解決方案主要包括：2D識(shí)別、3D識(shí)別、熱感識(shí)別，目前市場(chǎng)上主流的識(shí)別方案是采用攝像頭的2D方案。2D臉部識(shí)別是基于平面圖像的識(shí)別方法，但由于人的臉部并非平坦，因此2D識(shí)別在將3D人臉信息平面化投影的過(guò)程中存在特征信息損失。3D識(shí)別使用三維人臉立體建模方法，可大程度保留有效信息。因此3D人臉識(shí)別技術(shù)的算法比2D算法更合理并擁有更高精度。熱傳感識(shí)別技術(shù)使用一個(gè)三層的BP(back-propagation)前饋神經(jīng)網(wǎng)作為分類(lèi)器，在使用熱感信息的同時(shí)使用不會(huì)被發(fā)型、呼吸等環(huán)境因素影響的關(guān)鍵臉部幾何信息，如鼻梁角度、臉頰面積等，以增強(qiáng)識(shí)別精度。
 
　　傳統(tǒng)的臉部識(shí)別技術(shù)主要基于可見(jiàn)光圖像的臉部識(shí)別，但這種方式有著難以克服的缺陷，近紅外臉部識(shí)別系統(tǒng)能夠徹底解決環(huán)境光照影響問(wèn)題。傳統(tǒng)可將識(shí)別在環(huán)境光照發(fā)生變化時(shí)，識(shí)別效果會(huì)急劇下降，無(wú)法滿足實(shí)際系統(tǒng)的需要。比如，拍照時(shí)遇到側(cè)光時(shí)出現(xiàn)的“陰陽(yáng)臉” 現(xiàn)象，就可能無(wú)法正確識(shí)別。解決光照問(wèn)題的方案有三維圖像人臉識(shí)別，和熱成像人臉識(shí)別。但目前這兩種技術(shù)還遠(yuǎn)不成熟，識(shí)別效果不盡人意。基于近紅外圖像的人臉識(shí)別核心技術(shù)和系統(tǒng)，在不同光線條件下，能夠拍攝不受環(huán)境光照變化影響的近紅外人臉圖像，加上的算法，能夠取得很高的識(shí)別率。
 
　　近紅外人臉識(shí)別包括兩部分：主動(dòng)近紅外人臉成像設(shè)備和相應(yīng)的光照無(wú)關(guān)人臉識(shí)別算法。使用強(qiáng)度高于環(huán)境光線的主動(dòng)近紅外光源成像，配合相應(yīng)波段的光學(xué)濾片，可以得到環(huán)境無(wú)關(guān)的人臉圖像，人臉圖像只會(huì)隨著人與攝像頭的距離變化而單調(diào)變化。在此圖像上采用一些特定的特征提取方式，如：局部二元模式(Local Binary Pattern，LBP)特征，可以進(jìn)一步消除圖像的單調(diào)變化，得到完全光照無(wú)關(guān)的特征表達(dá)。近年來(lái)，近紅外人臉識(shí)別在實(shí)際生活中已經(jīng)有了諸多應(yīng)用，如：“深圳-香港生物護(hù)照自助通關(guān)系統(tǒng)”，“澳門(mén)-珠海生物護(hù)照自助通關(guān)系統(tǒng)”，“北京機(jī)場(chǎng)T3航站樓自助通關(guān)系統(tǒng)”等，均取得了很好的效果。
關(guān)鍵詞 識(shí)別技術(shù)人臉識(shí)別3D識(shí)別
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