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眼睛、鼻子等部位在人脸技术特征识别中重要性更高

眼睛、鼻子等部位在人脸技术特征识别中重要性更高
2021-05-14 10:09:37 来源:壹点网

在人脸识别的关键特征识别中,各个图像像素的重要程度是不一样的,比如眼睛、鼻子等部位的像素重要会更高。一些不必要的像素被去除后不影响识别结果,还可以加快识别速度,并提升模型鲁棒

一、人脸特征

当我们面对一张人脸照片时,会对人脸的特征进行自动处理和变换。当我们再次面对这张照片时,即使人脸的特征有所改变或者缺失,也不影响我们认出这个人。因为人天生具有学能力和抽象能力。

但计算机所缺少正是这种抽象以及补全能力,我们可以模仿人眼的这种识别手段,让计算机将注意力转移到眼睛、鼻子等主要特征上,从而拥有更准确的识别率。例如现在的带口罩识别,就是将眼睛、眉毛等重点区域设为了人脸识别的关键点,增强眼部的信息收集,再将眼部特征图与整体人脸特征图的融合,充分挖掘人脸的有效信息。这种方法就叫做基于人脸关键特征的识别技术,通常是通过边缘、轮廓检测来实现的。

二、边缘检测

边缘检测通俗来说就是眼睛、鼻子等外部轮廓,在灰度图像中,灰度值变化较为明显的地方,图像的重要程度或所蕴含的信息就存在于这些变化中。对于计算机来说,可以通过灰度阶的变化来对图像信息进行边缘检测。当图像边缘附的值出现明显的分割,灰度值变化就较大,而图像中比较滑的部分,其灰度值变化就较小。

这背后有数学理论的支撑,一般我们会用梯度来表示变化的速度。在图像中的灰度变化既有方向也有大小,就可以使用图像梯度来描述这种变化,从而可以检测出图像的边缘。

三、轮廓检测

通过算子计算出来的边缘一般是不连续的因此很难形成相对完整和封闭的目标轮廓,这样提取出来的特征效果可能会较差。但通过使用轮廓检测算法,可以忽略背景和目标内部的纹理以及噪声干扰的影响,对边缘进行细化并进行连接,解决那些不能依靠亮度建模而检

测出来的纹理边界。

四、算法评价

考虑到预算,笔者推荐业内著名算法厂商虹软视觉开放台的免费离线SDK,其ArcFace4.0就针对当下实际应用场景中常规算法的不足,通过提升人脸可见区域权重,以及在局部特征增强方面设计相应策略。ArcFace4.0全面兼容了大面积遮挡下的人脸识别、人脸检测能力,达到检测准确率99.5%以上。即使在人脸遮挡与无遮挡并存的复杂场景下,ArcFace4.0就能够无缝兼容各类场景,完成精准识别。

感兴趣的朋友可以百度搜索“虹软视觉开放台”,了解更多精彩详情。

免责声明:市场有风险,选择需谨慎!此文仅供参考,不作买卖依据。

责任编辑:kj005

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