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人脸识别的影响因素
随着人脸识别技术的成熟发展和应用拓展,现实生活中已经能经常见到人脸识别的身影了。上下班刷脸打个卡,登录软件扫个脸,开办银行卡都可以靠“脸”自助完成,甚至是智慧城市全城追捕、公安抓逃罪犯、考试防替考都与人脸识别技术息息相关。
 
人脸识别技术在广受欢迎的同时,也有很多人有疑问:偏头人脸识别还能认出我吗?整容了怎么办?卸妆有影响吗?戴眼镜呢?···那么,影响人脸识别的影响因素到底有哪些?人脸识别到底靠谱吗?
 
内部因素
  • 人脸识别算法能够达到的技术高度和深度,决定体验效果
 
人脸识别的内部因素主要是指人脸识别算法方面,人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,而人脸识别算法需要在识别过程中完成人脸特征的提取,并与库存的已知人脸进行比对,完成最终的分类。可以说,人脸识别算法贯穿了整个人脸识别过程的开始与结束,理所当然其算法本身的技术水平也成为人脸识别的核心影响因素。
 
从人脸识别算法的发展来看,大概经历了三个阶段:第一阶段基于几何特征的人脸识别算法,第二阶段是基于模板的人脸识别算法,第三阶段是基于深度神经网络的人脸识别算法。
 
天诚盛业公司从2002年开始研究人脸识别,利用深度学习技术Deep Learning(DL),解决了传统神经网络算法在学习过程中遇到的梯度弥散问题,从而可以把神经网络做的很深。结合着天诚盛业公司多年来累积的海量数据以及并行计算平台,研发出了一套高效稳定的人脸识别算法,并在FRGC国际人脸识别挑战赛位居前列。
 
  • 天诚盛业公司独创“时空”方案的人脸识别算法,能够很好的解决“时空”变化影响
 
“时空”一说是天诚盛业公司在业内独创的概念,所谓“时空”,一个是时间,即随着年龄的增长与一个不变的照片比较,效果会越来越差;空间的变化是指客户拍摄角度、空间光线变化对人脸识别产生的影响。
 
天诚盛业人脸识别工程师何老师介绍,优秀的人脸识别算法无论在预处理还是特征提取、匹配与识别方面都会有自己的“独门绝技”。比如天诚盛业公司的人脸识别技术则独创了动态模板融合以及自主学习专利技术,该技术针对年龄变化、胖瘦有良好的处理方案。以实际应用来说,天诚盛业公司的人脸识别技术,已经成功在农业银行、建设银行、中国银行、民生银行、交通银行、晋城商行、攀枝花商行、郑州银行等20多家银行成功上线运行。
 
除此之外,不同的人脸识别算法在人脸检测、特征提取量等方面也不尽相同,这都将影响人脸识别的最终结果。
外部因素
天诚盛业既研究“矛”又研究“盾”,人脸识别受图像和人为等多重因素影响
 
影响人脸识别因素还有一个是外部因素,一是获取图像本身的像素质量;二是整容、卸妆、变老等人为因素。
 
  • 人脸图像获取的质量度,影响识别算法的结果
人脸识别的算法虽然不尽相同,但是这些算法有一个最基础的共同点:它们都是建立在人脸图像信息基础上。虽然除了这个共同的起点,它们的区别非常大,但也由于人脸识别依赖于摄像/照片的图像信息,所以可以理解图像质量对人脸识别准确性的影响有多大,这也是当前人脸识别发展的难点和挑战。
 
以当前人脸识别的技术成熟程度来看,后端的算法和处理基本可以完成当前用户的要求,关键在于前端是否可以获得标准图像,比如符合ISO/IEC 19794-5标准等。然而,现实情况是前端应用场景十分复杂,手机镜头、ATM/VTM镜头、街道摄像头等都是完全不同类型的镜头,每个品牌、每个厂家的生产工艺、芯片也不相同,甚至你的安装位置不同都会获得不同的图像。摄像头图像分辨率,镜头的焦距和景深参数,目标人脸的移动速度以及其他诸多因素都会导致后端得到的图像规格不相同,也对人脸识别的后端处理结果造成极大的影响。
 
  • 人为因素也是影响人脸识别技术准确性的重要因素
与前面的两种因素相比,人为因素则更为复杂、繁琐,处理起来也颇具挑战性。总体上,人为因素主要包括以下几种:
 
背景和头发
 
在人脸识别过程中,目标人脸很大程序上会有不同的背景以及头发遮挡等,尤其是身份证照片,部分照片为带有网格背景的非标准照片,这对于人脸识别来说也是极大的挑战。现在天诚盛业一般都会采用技术手段尽量消除背景和头发,只识别脸部图象部分。   
目标人员的配合
 
目标人脸是否主动配合也会影响人脸识别的识别效果,比如人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转等,人脸在图象平面外的偏转和俯仰等等,这些都会影响识别过程和效果。在此方面天诚盛业一般都会采用几何规范化以及3D人脸识别技术等手段将图像进行预处理,提高识别准确率;
光源位置和强度的变化
 
不同的光照条件对于人脸识别的影响十分明显。比如在逆光、弱光和强光中难以获得标准的人脸图像,一般都需要利用更为专业的摄像头消除部分光照的影响。如下图中,分别是在弱光和逆光条件下所获取的人脸图像,与其他知名品牌摄像头相比,显然天诚盛业专用人脸识别摄像头TCF242所获得的人脸更易于识别;
年龄的变化
 
时空因素也是影响人脸识别的因素之一,年龄的变化对于人体外貌的影响是十分明显的。不过正如第一部分人脸识别算法中所提到的,以天诚盛业为首的业内专家也在通过人脸识别算法的自主学习等技术手段消除年龄变化的影响;
附着物(眼镜、胡须)的影响
 
目标人脸是否戴墨镜、假发等附着物,胡须是否过长等对于人脸识别的过程也会有一定影响。

 

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