Algoritmo de reconocimiento facial

1. Contenido de la tecnología de reconocimiento de rostros humanos

La tecnología de reconocimiento de rostros humanos consta de tres partes:

(1) Detección de rostros humanos

La detección de rostros se refiere a determinar si hay una imagen de rostro en escenas dinámicas y fondos complejos, y a aislar dichas imágenes de rostro. Generalmente, existen los siguientes métodos:

①Método de plantilla de referencia

Primero diseñe una o varias plantillas de caras estándar y luego calcule la coincidencia entre las muestras recolectadas para las pruebas y el grado de las plantillas estándar. y utilice un umbral para determinar si hay una cara;

②Método de regla de cara

Dado que las caras tienen ciertas características de distribución estructural, el llamado método de regla de cara consiste en extraer estas características generar las reglas correspondientes para determinar si la muestra de prueba contiene una cara

③Método de aprendizaje de muestra

Este método utiliza el método de red neuronal artificial en el reconocimiento de patrones, es decir, a través de imágenes de rostros El aprendizaje; del conjunto de muestras y el conjunto de muestras de imágenes que no son rostros generan un clasificador;

④Método del modelo de color de piel

Este método se basa en la distribución relativamente concentrada del color de la piel del rostro en el color espacio de detección.

⑤Método de subcara de características

Este método trata todos los conjuntos de imágenes de caras como un subespacio de imágenes de caras y se basa en la relación entre la muestra de detección y su proyección entre los subagujeros. La distancia determina si hay una imagen facial.

Vale la pena mencionar que los cinco métodos anteriores también se pueden utilizar de manera integral en sistemas de detección reales.

(2) Seguimiento de rostros humanos

El seguimiento de rostros se refiere al seguimiento dinámico de objetivos de los rostros detectados. Específicamente, se utiliza un método basado en modelos o un método basado en una combinación de movimiento y modelo.

Además, utilizar el seguimiento del modelo de color de piel también es un método sencillo y eficaz.

(3) Comparación de rostros humanos

La comparación de rostros sirve para confirmar la identidad de la imagen facial detectada o realizar una búsqueda de objetivos en la base de datos de imágenes faciales. En realidad, esto significa que las imágenes de rostros muestreadas se comparan con las imágenes de rostros originales en secuencia y se encuentra el objeto que mejor coincide. Por lo tanto, la descripción de la imagen facial determina el método específico y la realización del reconocimiento de imágenes faciales. Actualmente, se utilizan principalmente dos métodos de descripción, vector propio y plantilla de patrón facial:

①Método de vector propio

Este método primero determina el tamaño de los rasgos faciales como el iris, la nariz y las comisuras de la boca. , posición, distancia y otros atributos, y luego calcula sus cantidades de características geométricas, y estas cantidades de características forman un vector de características que describe la imagen de la superficie.

②Método de plantilla de patrón facial

Este método consiste en almacenar una cantidad de plantillas de imágenes faciales estándar o plantillas de órganos faciales en la biblioteca y, al comparar, todas las imágenes faciales muestreadas son Los píxeles se comparan con todas las plantillas de la biblioteca utilizando la medida de correlación normalizada.

Además, existen métodos que utilizan redes de autocorrelación utilizando el reconocimiento de patrones o combinando características con plantillas.

El núcleo de la tecnología de reconocimiento de rostros humanos es en realidad el "análisis de características locales del cuerpo humano" y el "algoritmo de reconocimiento gráfico/neural". Este algoritmo es un método que utiliza varios órganos y partes características del rostro humano. Por ejemplo, los parámetros de identificación de formación de datos múltiples de relaciones geométricas correspondientes se comparan, juzgan y confirman con todos los parámetros originales en la base de datos. Generalmente, se requiere que el tiempo de juicio sea inferior a 1 segundo.

2. El proceso de reconocimiento del rostro humano

generalmente se divide en tres pasos:

(1) Primero, establecer un perfil facial del rostro humano. Es decir, se utiliza una cámara para recopilar archivos de imágenes faciales de rostros humanos del personal de la unidad o tomar sus fotografías para formar archivos de imágenes faciales, y estos archivos de imágenes faciales se generan en códigos de huellas faciales (Faceprint) y se almacenan.

(2) Obtener la imagen del rostro actual del cuerpo humano

Es decir, usar la cámara para capturar la imagen del rostro de la persona actual que entra y sale, o tomar una foto y ingréselo y genere un patrón facial a partir de la codificación del archivo de imagen de rostro actual.

(3) Comparar el código de patrón facial actual con el inventario de archivo

Es decir, buscar y comparar el código de patrón facial de la imagen facial actual con el código de patrón facial en el archivo inventario . El método de "codificación de patrones faciales" mencionado anteriormente funciona basándose en las características esenciales y los principios del rostro humano. Esta codificación de patrones faciales es resistente a los cambios de luz, tono de piel, vello facial, peinado, gafas, expresión y postura, lo que le permite identificar con precisión a un individuo entre millones de otros.

El proceso de reconocimiento de rostros humanos se puede completar de forma automática, continua y en tiempo real utilizando equipos de procesamiento de imágenes comunes.