人脸识别处理流程

2017-01-11 21:23:51   0  举报





仅支持查看

人脸识别处理流程主要包括五个步骤：人脸检测、人脸对齐、人脸编码、人脸匹配和人脸识别。首先，通过人脸检测技术，从图像或视频中定位并截取人脸；然后，利用人脸对齐技术将截取的人脸进行校准操作，消除姿态和光照等因素带来的影响；接着，采用人脸编码技术将人脸转换为计算机可识别的向量表示；之后，通过人脸匹配算法将待识别的人脸与已知的人脸库进行比对，找到最相似的人脸；最后，根据匹配结果判断是否为同一个人，从而实现人脸识别的目的。

作者其他创作

大纲/内容

1. 人脸特征保存问题暂时没选定模型，无法确定人脸特征应当如何存储，是否可以换算成哈希串等数字格式存储与数据库中；还是说，一次性读取所有的图片处理成h5高压缩矩阵文件？还是用文件夹保存所有的图片。视模型要求而定2. 人脸入库后，需要把相应的信息存入数据库，如姓名，是否有人脸信息，刷脸记录等。这涉及到数据库设计

1. 数据采集问题根据个人使用过的经验来讲，最好采集各个角度的人脸，方便不同角度的识别效果，如左右脸，俯视仰视，眨眼，眼镜有无之类的。2. 对于如此多数据采集的问题，最好可以对应的app方便用户采集，具体参照滴滴顺风车。各种角度，像素之类的要求。3. 数据传送的问题。应该关于一个人所有的姿势都采集完后在上传照片比较好

结束

人脸识别模型训练阶段

有

无

否

1. 模型的选择？随便选一95准确率以上的算法进行使用，关键是效率问题，如判断的效率和训练的效率，其中判断的效率和测试的准确率最重要，前者关乎能不能被应用，后者关乎应用的鲁棒性问题（如侧脸，戴眼镜等）2. 模型优化问题（建议始终有人从事这方面的修改）模型可能存在的问题优化，如误判的情况，将A判别成B但仍然开门，或者直接类别分成可通过和不可通过类别；如人脸识别效率的提升等。

1. 如何判断是否有人脸（或人脸是否够近）？需要明确使用哪种算法，效率和准确率的问题；准确率很重要，需要准确判断侧脸、俯视仰视等2. 假如多人脸如何处理？只截取最大的脸3. 假如人脸不够近是否开门，以及如何判断人脸距离?建议只有在人脸足够近的时候才开门，判断距离的算法需要另外确认。

返回错误

根据不同的特征存入数据库

门禁-摄像头使用阶段

摄像头拍摄照片

摄像头拍摄照片规格问题：已知400w像素，1. 传输多少像素的就足够待测试，不同算法的分辨率需求2. 是否可以为灰度图从目前了解看来，灰度图已足够，不清楚是否可以直接传输灰度图3.隔多久传输一次如果可以肯定是不间断传输，但为了带宽和效率考虑，有待实际测试

根据已有数据训练人脸识别模型

根据比对结果决定是否开门

保存训练好的模型文件

摄像头将灰度图像传送到服务器

提取后的特征与预训练好的模型进行比对

是