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人脸辨认的根本原理 人脸辨认技巧( 二 )


【人脸辨认的根本原理 人脸辨认技巧】

五、人脸辨认虽然被叫做人脸辨认，但更精确的名字应当是「人脸比对」 。人脸辨认的背后，是一张待比对图片和人脸底库中的所有照片进行比对，从而判别图片中人员的身份 。
一般来说，待比对比片就是我们在日常生涯中被各种装备所采集的照片，比如通过人脸辨认考勤机抓拍的照片 。
由于环境、姿态等原因，采集的照片具有很大的差别，导致比对胜利率不高 。为了晋升比对的胜利率和速度，很多时候会同时抓拍多张人脸进行辨认，但每次比对的时候输入照片只有一张 。

人脸辨认的根本原理 人脸辨认技巧

文章插图
所谓的人脸底库就是我们在体系中提前录入的人脸照片，照片和我们的名字一一对应 。依据人脸底库中照片数目的不同，可以将人脸比对分为1:1和1：N，由于数目不同这两种办法的盘算量和盘算办法也不尽雷同 。


1. 1:11:1最常见的场景就是人证比对，比如我们在乘高铁时所遇到的这种装备 。
前面的1代表我们从装备中采集的照片，而后面的1代表身份证中的照片，通过将现场采集的照片和身份证中寄存的照片进行比对，通过判别持证人是否为本人 。
这种情形下只涉及到两张图片的比对，盘算量相对较小 。
可能用在火车票安检等场景中，所以请求的精度较高 。
身份证中的照片像素较小，通过市面上的身份证读卡器读取出来的照片仅为100*100像素左右，给精度带来了必定的挑衅 。
目前这个范畴相对成熟，应用场景正在逐步铺开 。


2. 1:N1:N是1张人脸和底库中的N张人脸进行比对 。
比如在考勤机中，我们的人脸底库中包括全公司的所有人脸照片 。当上班打卡时，考勤机采集到人脸输入体系，经过比对后输出员工身份 。
这种情形下盘算量相对较大，时效性和辨认精度太低又会影响用户体验，所以厂商一般会综合斟酌衡量，在装备的参数中标注所支撑的人脸数目 。
这一波人工智能的发展，带动了1：N范畴人脸辨认技巧的提高，更多的产品资源网能够在各个场景中落地 。比如智慧城市、智慧家居等 。
国内厂商也借着这一波东风，加快技巧研发和产品落地，出生了有名的AI视觉四小龙等独角兽 。
今天梳理了人脸辨认的根本原理，全部实现进程虽然看起来很简略，但技巧却在根本原理的基本上连续完美和提高，最终到达比拟好的后果 。


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