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人脸识别技术详解及其市场前景
发布日期:2008年4月17日 18:37
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人脸识别与合成技术的应用领域

  每个人都有一张脸,而且是一个人最重要的外貌特征。这种技术目前最热门的应用领域有三个方面:
第一,身份认证与安全防护。在这个世界上,只要有门的地方几乎都带有一把锁。当然,在许多安全级别要求较高的区域,例如金融机构、机关办公大楼、运动场馆、甚至重要设施的工地,都需要对大量的人员进行基于身份认证的门禁管理。手机、笔记本电脑等个人电子用品,在开机和使用中经常要用到身份验证功能。
第二,媒体与娱乐。人们的许多娱乐活动都是跟脸部有关的。最著名的娱乐节目之一就是川剧的变脸。在网络虚拟世界里,通过人脸的变化,可以产生大量的娱乐节目和效果。手机、数码相机等消费电子产品中,基于人脸的娱乐项目越来越丰富。QQ、MSN等即时通信工具以及虚拟化身网络游戏也是人脸合成技术的广阔市场。
第三,图像搜索。目前,Google的图像搜索其实还是文字搜索。基于人脸图像识别技术的搜索引擎将会具有广泛的应用前景。

全球60亿人口,人脸相关技术应用前景不可限量!

人脸识别技术在应用中遇到的挑战以及人脸合成技术的妙用

  尽管人脸识别与合成技术应用领域十分广泛,但传统的技术都无法适应实际应用的需求,所以无法普及应用。其中最大的限制在于不能适应应用环境的巨大变化。例如,环境光线、姿态、表情以及发型和佩饰的不同变化。所有这些变化,造成传统技术方法的误识别率基本上都在30%以上,几乎不具备实用价值。
  另外,大范围推广应用还必须考虑到成本问题。具有实用价值的人脸识别与合成技术应该可以使用与廉价的摄像头,例如手机、笔记本电脑和网络摄像头等,也应该可以适应各种不同的明暗环境。
  提高人脸识别率,并使其可用在价格低廉的摄影设备和复杂多变的应用环境中,有效地方法就是在识别数据库中存放更多的样本。如果能够存放识别对象的所有样本,就会消除误识别率。图示是日本某大学研究所对同一个人脸在不同光线环境中的样本数量和无识别率所做的实验,可见随着样本数量的增加,误识别率会显著降低。
  在传统上,获得一个人在不同情况下的脸部图像有两种方式。第一,拍摄并存档一个人在各种情况下的脸部照片;第二,拍摄一张标准的脸部照片,通过电脑软件加工的方式获得多种光线和装扮的脸部图像。然而,获得同一个人的大量脸部样本非常困难,有时根本不可能。例如,如果能够获得一张通缉犯的照片,对于警方来说已经是很难得了。获得通缉犯在不同光线下或者不同装扮的照片几乎是不可能的。另外,存储这些样本需要大量的存储器空间,会大幅度增加识别系统的成本费用。
  解决上述两个问题的有效方法是,采用人脸合同技术,随时根据需要“预测计算”出一个人在不同光线、不同装扮、不同表情是的人脸图像。既不需要大量拍照,也不需要预先存储。
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