編者按:人臉檢測是什么?人臉檢測如何分類?人臉檢測的方法有哪些?靜態檢測與動態監測的方法有什么區別?人臉檢測有哪些實際用途?今天企業服務匯就來為你解析人臉檢測。

 

?  人臉檢測是什么?

人臉檢測是搭建一個完整的人臉識別系統所需的所有環節中非常關鍵的一環,簡單來講就是完成“人臉”與“非人臉”圖像的一個鑒別過程,即在給定的靜態或者是動態人臉圖像面前,找到包含有人臉圖像的照片并定位人臉的位置和大小,檢測出人臉的面部視覺特征并自動的忽略掉人物身旁或身后的其他人物、建筑物等無關信息。人臉的檢測在某些情況下可能也會被要求檢測出人臉部包括眼睛、鼻子、下巴等關鍵部位的具體細微特征來為做到精準的人臉識別提供輔助。

 

?  人臉檢測方法有哪些?

人臉的檢測對象包含的具體內容非常廣泛,因而人臉的檢測方法也因人臉的檢測對象不一而各有不同,例如依據照片中人臉的數量多少可分為單人與多人人臉檢測、依據照片顏色可分為彩色與灰度人臉檢測等,接下來企業服務匯就從一種比較主流的分類即靜態與動態人臉圖像檢測來為你作詳細說明人臉的檢測方法。

(一)靜態人臉圖像檢測

所謂靜態人臉圖像,通俗理解就是對各種顏色的圖片、證件照等靜態照片進行人臉檢測,自動檢測出該照片中是否含有人臉,若沒有人臉則結束檢測過程,若含有人臉則會找出并定位該人臉位置,同時可能還會檢測該人臉的其他特征信息。靜態人臉圖像的檢測方法現在比較主流的大致有兩種,分別是基于特征的人臉檢測方法和基于圖像的人臉檢測方法。

1.基于特征的人臉檢測方法

每一個人臉部的具體特征仔細看來其實都有著顯著的差別,具體表現在人臉膚色特征、人臉各器官輪廓特征等,可通過具體特征檢測;另外還可以對具體的人臉特征進行詳細比對,在多重維度、多種數據基礎上建立人臉模板或模型,可以檢測出具備高相似度的人臉圖像以供篩選。

2.基于圖像的人臉檢測方法

與前述方法不同的是,基于圖像來檢測人臉不需要檢測人臉的詳細面部特征,而是對大量的含人臉與不含人臉的圖像進行自主學習產生人臉圖像分類器進來達到檢測人臉的目的。以目前比較典型的一種基于圖像的人臉檢測方法——基于人工神經網絡的方法為例,它就是通過大批量的含人臉和不含人臉的圖像來訓練神經網絡進而達到區分人臉與非人臉圖像的目的。

(二)動態人臉圖像檢測

所謂動態人臉圖像檢測,簡單理解就是對視頻、錄像等動態圖像進行檢測,自動檢測出該視頻圖像中是否含有人臉,若沒有人臉則結束檢測過程,若含有人臉則找到并動態的跟蹤該人臉。

在一段視頻之中,人以及人臉相對于背景而言通常是是處于一種運動中的狀態,因此僅利用運動信息就可以輕易的將人臉從背景中分割出來。目前有一種比較主流的方法就是圖像差分法,也可稱之為背景差分法,由目標對象在相鄰時間點的圖像相減得到人臉變換圖像。目前動態人臉圖像檢測在視頻監控系統、遠程視頻會議等多種場景下應用較多。

 

?  人臉檢測用途有哪些?

人臉的檢測功能用途多種多樣,具體如下:

1.人臉的檢測功能作為人臉識別系統的重要組成部分,可用于對生物體(此處特指人)特征的識別和確認。

2.人臉的檢測功能可以用于搭建完善的視頻監控系統、人機交互系統,同時還可以進行大批量圖像的數據庫管理。

3.在一些最新的數碼相機、手機、PC攝像頭等硬件產品上也可以使用人臉的檢測功能,在拍攝照片或視頻時能夠完成自動對焦功能。

 

?  小結

人臉檢測是搭建完善的人臉識別系統中必備的一環,能夠幫助實現精準的人臉識別,同時還具有搭建視頻監控系統、人機交互系統、大批量圖像數據庫管理、攝影攝像硬件產品對焦等多種實際用途。人臉檢測對象的涵蓋內容非常廣泛,因而人臉檢測方法的劃分也多種多樣,通常情況下有單人與多人人臉圖像檢測、彩色與灰度人臉圖像檢測以及靜態與動態人臉圖像檢測等。其中靜態人臉圖像檢測比較常見也比較初級,具體有基于特征和基于圖像這兩種檢測方法;動態人臉圖像檢測難度更高,不過隨著技術的逐漸成熟,其實際應用范疇也越來越廣泛。

 

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