2012年4月，鐵路部門公布招標(biāo)公告，對(duì)京滬高鐵安檢區(qū)域人臉識(shí)別系統(tǒng)工程進(jìn)行公開招標(biāo)，上海虹橋站、天津西站和濟(jì)南西站三個(gè)車站安檢區(qū)域?qū)惭b用于身份識(shí)別的高科技安檢系統(tǒng)人臉識(shí)別系統(tǒng)。
業(yè)內(nèi)人士透露，現(xiàn)在有的人臉識(shí)別技術(shù)在抓取出人臉后，會(huì)把焦點(diǎn)對(duì)準(zhǔn)眉骨到下顎這一倒三角區(qū)域，找出該區(qū)域的數(shù)千個(gè)點(diǎn)位，這些點(diǎn)位組成一套數(shù)學(xué)模型，通過(guò)復(fù)雜的數(shù)學(xué)方式計(jì)算人臉的相似度，因此準(zhǔn)確度很高。

2012年11月，武漢公安正構(gòu)建一套高人臉識(shí)別系統(tǒng)，建成后能在1秒鐘內(nèi)比對(duì)1億次圖像，瞬間可辨認(rèn)嫌疑人。這套系統(tǒng)主要通過(guò)安裝在城市道路路口、兩側(cè)以及公交車上的25萬(wàn)個(gè)視頻探頭進(jìn)行圖像采集。視頻監(jiān)控將捕捉到的人像，與后臺(tái)數(shù)據(jù)中犯罪嫌疑人面部特征進(jìn)行比對(duì)，可在幾秒內(nèi)鎖定犯罪嫌疑人。這套系統(tǒng)將在明年3月投入實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。

人臉識(shí)別支付系統(tǒng)

2013年，中國(guó)科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院智能多媒體技術(shù)研究中心啟動(dòng)了以人臉識(shí)別為核心技術(shù)的人臉識(shí)別支付方式的研究。

截止2014年8月，該中心已經(jīng)完成了人臉識(shí)別支付系統(tǒng)的關(guān)鍵性技術(shù)研究。該中心全球的人臉數(shù)據(jù)采集陣列，能夠從91個(gè)角度對(duì)人臉同步采集，能對(duì)人臉識(shí)別影響大的多變光照、多角度、遮擋等狀態(tài)進(jìn)行優(yōu)的識(shí)別效果。智能多媒體技術(shù)研究中心的人臉識(shí)別系統(tǒng)已應(yīng)用在邊檢站自動(dòng)通關(guān)系統(tǒng)、動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別考勤機(jī)、多屬性動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別系統(tǒng)等。在此基礎(chǔ)上，中心研發(fā)出了人臉識(shí)別移動(dòng)支付系統(tǒng)，已能夠?qū)崿F(xiàn)支付只需"刷臉卡"。

人臉識(shí)別被認(rèn)為是生物特征識(shí)別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域困難的研究課題之一。人臉識(shí)別系統(tǒng)的困難主要是人臉作為生物特征的特點(diǎn)所帶來(lái)的。

人臉識(shí)別的人臉檢測(cè)

面貌檢測(cè)是指在動(dòng)態(tài)的場(chǎng)景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法:

①參考模板法

設(shè)計(jì)一個(gè)或數(shù)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人臉的模板，然后計(jì)算測(cè)試采集的樣品與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度，并通過(guò)閾值來(lái)判斷是否存在人臉;

②人臉規(guī)則法

由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測(cè)試樣品是否包含人臉;

③樣品學(xué)習(xí)法

這種方法即采用模式識(shí)別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，即通過(guò)對(duì)面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器;

④膚色模型法

這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對(duì)集中的規(guī)律來(lái)進(jìn)行檢測(cè)。

⑤特征子臉法

這種方法是將所有面像集合視為一個(gè)面像子空間，并基于檢測(cè)樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

值得提出的是，上述5種方法在實(shí)際檢測(cè)系統(tǒng)中也可綜合采用。

人臉識(shí)別的人臉跟蹤

面貌跟蹤是指對(duì)被檢測(cè)到的面貌進(jìn)行動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運(yùn)動(dòng)與模型相結(jié)合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡(jiǎn)單而有效的手段。

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