基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)研究

王艷平 蘆欣 趙宇丹

當(dāng)前，人臉識(shí)別主要被廣泛使用在通行、公安司法、自助服務(wù)和安防等領(lǐng)域，有著良好的應(yīng)用前景。本文介紹了基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)和研究經(jīng)驗(yàn)。

在如今的許多領(lǐng)域，密碼、虹膜、指紋和ID卡等已成為鑒別身份的重要方式，但其存在著遺失和泄漏風(fēng)險(xiǎn)高、損壞幾率大以及容易造假等不足之處。利用生物識(shí)別技術(shù)，可以解決相關(guān)問題，有安全、方便、可靠、穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)。

關(guān)于人臉的偵測

過濾圖像中的無關(guān)信息，使用模版對比的方式，核對對比度和色澤信息，基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)有著識(shí)別率高和耗時(shí)少的特點(diǎn)。人臉的大小、方向和顏色存在差異，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以使判斷的正確率達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)要求。首先，準(zhǔn)確界定人臉圖像的邊緣區(qū)域，可以對人臉畫面區(qū)域進(jìn)行分類；其次，明確人臉的具體位置，過濾畫面中的非人臉區(qū)域；最后，在前2步的基礎(chǔ)上深化，讓人臉區(qū)域定位更加準(zhǔn)確。

建構(gòu)樣本數(shù)據(jù)庫

在結(jié)束預(yù)處理之后，需要提取人臉圖像的特征，對比人臉特征和模型，獲取關(guān)于人臉特征的向量和參數(shù)。盡可能獲取多個(gè)維度的信息，排除噪聲干擾、表情變化干擾、光線以及背影干擾，提升準(zhǔn)確率。在不改變信息熵的前提下，把維度降低，可以獲得高質(zhì)量合成向量信息。但是這種向量中存在較多的冗余信息，會(huì)提升識(shí)別負(fù)擔(dān)，進(jìn)而影響判斷效率，可以在應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)時(shí)，采用稀釋特征向量的方法來解決這些問題。

通過以上方式獲得的人臉數(shù)據(jù)需要儲(chǔ)存在樣本數(shù)據(jù)庫中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的基礎(chǔ)是云計(jì)算技術(shù)和海量數(shù)據(jù)資源。在數(shù)據(jù)庫中，必然包含影響系統(tǒng)運(yùn)行效率的無關(guān)數(shù)據(jù)，因此需要采用有效方法剔除無效數(shù)據(jù)。通過規(guī)范數(shù)據(jù)庫中的樣本數(shù)據(jù)，能構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫，例如，VGG face數(shù)據(jù)庫錄入了260個(gè)人臉樣本，能提供高質(zhì)量的人臉識(shí)別數(shù)據(jù)服務(wù)。采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)也能獲取大量的人臉樣本，使人臉數(shù)據(jù)庫更加豐富。

基于深度學(xué)習(xí)提升識(shí)別效果

基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)，讓設(shè)備有了類似于人類的信息處理和識(shí)別功能，而且這種功能可以不斷強(qiáng)化。利用特征提取技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)提取圖像和圖形中的信息，把高維度信息轉(zhuǎn)變?yōu)榈途S度信息，提出不涉及人臉特征的屬性，豐富數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，通過線形判斷來類比和識(shí)別人臉。具體來說，就是借助類比數(shù)據(jù)庫內(nèi)部的同類方差，放大類別之間的方差。深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠顯著提高人臉識(shí)別的精準(zhǔn)度，讓人臉識(shí)別更加高效，可針對不同的應(yīng)用場合，采用多元化算法來識(shí)別圖像。

在人臉識(shí)別過程中，圖像信息是用計(jì)算機(jī)圖像濾波軟件進(jìn)行信息采集，然后形成向量信息模型，使用人臉識(shí)別算法計(jì)算特征向量和特征值。在數(shù)據(jù)庫中對比采集到的圖像信息，利用匹配的數(shù)據(jù)相似度識(shí)別出特征目標(biāo)，結(jié)合識(shí)別的精確度，可以修正識(shí)別過程，這就是人臉識(shí)別技術(shù)的學(xué)習(xí)過程，通過多次、充分識(shí)別，使得人臉識(shí)別的精度逐漸提高。

基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展方向

隨著云技術(shù)、信息技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及與發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)獲得了更多的技術(shù)支持，其技術(shù)不斷完善并趨于成熟。在市場需求顯著提升的背景下，人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用會(huì)越來越多，不僅可以在傳統(tǒng)的金融領(lǐng)域應(yīng)用，也可以在職業(yè)和教育領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，應(yīng)用的深度與廣度也會(huì)快速提升。隨著深度學(xué)習(xí)算法的不斷發(fā)展和完善，可以實(shí)現(xiàn)真正意義上的無卡支付、無卡乘車等。深度學(xué)習(xí)算法的革新，將會(huì)極大促進(jìn)智慧酒店、智慧家居和智慧城市等行業(yè)的發(fā)展。此外，基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)也能助力公安戶籍?dāng)?shù)據(jù)庫的建立，顯著提升當(dāng)前人口管理信息化的水平。

人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)獲得了廣泛推廣，當(dāng)前的人臉識(shí)別技術(shù)在動(dòng)態(tài)捕捉、精準(zhǔn)度等方面還有待提升，這是基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)未來的發(fā)展方向。想要解決當(dāng)前存在的問題，還需要加強(qiáng)對深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化，不斷突破和創(chuàng)新，加強(qiáng)對于人臉識(shí)別技術(shù)的研究和支持力度。