人臉識(shí)別技術(shù)路徑

時(shí)間：2022-03-22 03:09:01 | 來源：網(wǎng)絡(luò)推廣

時(shí)間：2022-03-22 03:09:01 來源：網(wǎng)絡(luò)推廣

在我看來，已頗為成熟的人臉識(shí)別技術(shù)，倒不失為一次理解機(jī)器思維的好機(jī)會(huì)。

事實(shí)上，人臉識(shí)別的實(shí)現(xiàn)大體可分為四步。第一步當(dāng)然是人臉檢測(cè)：根據(jù)眼睛，眉毛，嘴巴，鼻子等器官特征和相互幾何位置關(guān)系檢測(cè)人臉。第二步則是人臉圖像預(yù)處理：如前所述，原始圖像由于受各種條件的限制和干擾，很多時(shí)候無法直接使用，必須在早期階段對(duì)其進(jìn)行灰度校正，噪聲過濾等圖像預(yù)處理。進(jìn)一步剖析的話，這種預(yù)處理主要包括人臉對(duì)準(zhǔn)（得到人臉位置端正的人臉圖像），圖像增強(qiáng)（改善圖像質(zhì)量，在視覺上更清晰，且讓圖像更利于計(jì)算機(jī)的處理與識(shí)別）以及歸一化（取得尺寸一致，灰度取值范圍相同的標(biāo)準(zhǔn)化人臉圖像）等工作。

人臉識(shí)別的第三步就是臉圖像特征提取這一步是針對(duì)人臉某些特征進(jìn)行的，也是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過程。最后一步，即是輸出結(jié)果的匹配與識(shí)別：將待識(shí)別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較，根據(jù)相似程度對(duì)人臉的身份信息進(jìn)行判斷。

以上是適用于所有識(shí)別用途的理論路徑，但李彥宏在提案中涉及的場(chǎng)景則更為復(fù)雜：可能孩子是在很小的時(shí)候走失的，但他再進(jìn)入公眾視線可能已經(jīng)上小學(xué)了比如辦學(xué)生證的時(shí)候需要拍照片，這種情況下通過人工智能的比對(duì)，就有可能比以前更加高效的幫助有關(guān)部門和家庭找到走失兒童。

就像章子怡冀望的那樣，對(duì)比走失兒童是跨年齡人臉識(shí)別技術(shù)最具社會(huì)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景。但在影響人臉識(shí)別率的所有因素上，時(shí)間往往是最難對(duì)抗的部分，原因之一是跨年齡識(shí)別中類內(nèi)變化通常會(huì)大于類間變化；另外，跨年齡訓(xùn)練數(shù)據(jù)難尋，若沒有海量數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便很難學(xué)習(xí)到跨年齡的類內(nèi)和類間變化。不過百度也提出了解決方案：針對(duì)第一點(diǎn)，他們選擇用度量學(xué)習(xí)的方法，通過學(xué)習(xí)一個(gè)非線性投影函數(shù)，把圖像空間投影到特征空間中，在這個(gè)特征空間里跨年齡的同一個(gè)人的兩張人臉距離會(huì)比不同人的相似年齡的兩張人臉的距離要??；而針對(duì)第二點(diǎn)，考慮到跨年齡人臉的稀缺性，通過一個(gè)用大規(guī)模人臉數(shù)據(jù)訓(xùn)練好的模型作為底座，然后用跨年齡數(shù)據(jù)對(duì)他做更新。而將上述兩點(diǎn)結(jié)合，通過端到端的訓(xùn)練，即可以大幅提升跨年齡識(shí)別的識(shí)別率。

這也正是李彥宏此次提案的理論基礎(chǔ)。