编者按:人脸检测是什么?人脸检测如何分类?人脸检测的方法有哪些?静态检测与动态监测的方法有什么区别?人脸检测有哪些实际用途?今天企业服务汇就来为你解析人脸检测。

 

➤  人脸检测是什么?

人脸检测是搭建一个完整的人脸识别系统所需的所有环节中非常关键的一环,简单来讲就是完成“人脸”与“非人脸”图像的一个鉴别过程,即在给定的静态或者是动态人脸图像面前,找到包含有人脸图像的照片并定位人脸的位置和大小,检测出人脸的面部视觉特征并自动的忽略掉人物身旁或身后的其他人物、建筑物等无关信息。人脸的检测在某些情况下可能也会被要求检测出人脸部包括眼睛、鼻子、下巴等关键部位的具体细微特征来为做到精准的人脸识别提供辅助。

 

➤  人脸检测方法有哪些?

人脸的检测对象包含的具体内容非常广泛,因而人脸的检测方法也因人脸的检测对象不一而各有不同,例如依据照片中人脸的数量多少可分为单人与多人人脸检测、依据照片颜色可分为彩色与灰度人脸检测等,接下来企业服务汇就从一种比较主流的分类即静态与动态人脸图像检测来为你作详细说明人脸的检测方法。

(一)静态人脸图像检测

所谓静态人脸图像,通俗理解就是对各种颜色的图片、证件照等静态照片进行人脸检测,自动检测出该照片中是否含有人脸,若没有人脸则结束检测过程,若含有人脸则会找出并定位该人脸位置,同时可能还会检测该人脸的其他特征信息。静态人脸图像的检测方法现在比较主流的大致有两种,分别是基于特征的人脸检测方法和基于图像的人脸检测方法。

1.基于特征的人脸检测方法

每一个人脸部的具体特征仔细看来其实都有着显著的差别,具体表现在人脸肤色特征、人脸各器官轮廓特征等,可通过具体特征检测;另外还可以对具体的人脸特征进行详细比对,在多重维度、多种数据基础上建立人脸模板或模型,可以检测出具备高相似度的人脸图像以供筛选。

2.基于图像的人脸检测方法

与前述方法不同的是,基于图像来检测人脸不需要检测人脸的详细面部特征,而是对大量的含人脸与不含人脸的图像进行自主学习产生人脸图像分类器进来达到检测人脸的目的。以目前比较典型的一种基于图像的人脸检测方法——基于人工神经网络的方法为例,它就是通过大批量的含人脸和不含人脸的图像来训练神经网络进而达到区分人脸与非人脸图像的目的。

(二)动态人脸图像检测

所谓动态人脸图像检测,简单理解就是对视频、录像等动态图像进行检测,自动检测出该视频图像中是否含有人脸,若没有人脸则结束检测过程,若含有人脸则找到并动态的跟踪该人脸。

在一段视频之中,人以及人脸相对于背景而言通常是是处于一种运动中的状态,因此仅利用运动信息就可以轻易的将人脸从背景中分割出来。目前有一种比较主流的方法就是图像差分法,也可称之为背景差分法,由目标对象在相邻时间点的图像相减得到人脸变换图像。目前动态人脸图像检测在视频监控系统、远程视频会议等多种场景下应用较多。

 

➤  人脸检测用途有哪些?

人脸的检测功能用途多种多样,具体如下:

1.人脸的检测功能作为人脸识别系统的重要组成部分,可用于对生物体(此处特指人)特征的识别和确认。

2.人脸的检测功能可以用于搭建完善的视频监控系统、人机交互系统,同时还可以进行大批量图像的数据库管理。

3.在一些最新的数码相机、手机、PC摄像头等硬件产品上也可以使用人脸的检测功能,在拍摄照片或视频时能够完成自动对焦功能。

 

➤  小结

人脸检测是搭建完善的人脸识别系统中必备的一环,能够帮助实现精准的人脸识别,同时还具有搭建视频监控系统、人机交互系统、大批量图像数据库管理、摄影摄像硬件产品对焦等多种实际用途。人脸检测对象的涵盖内容非常广泛,因而人脸检测方法的划分也多种多样,通常情况下有单人与多人人脸图像检测、彩色与灰度人脸图像检测以及静态与动态人脸图像检测等。其中静态人脸图像检测比较常见也比较初级,具体有基于特征和基于图像这两种检测方法;动态人脸图像检测难度更高,不过随着技术的逐渐成熟,其实际应用范畴也越来越广泛。

 

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