¿Cuál es el proceso de reconocimiento facial?
El sistema de reconocimiento facial generalmente incluye varios procesos: recopilación y detección de imágenes faciales, extracción de puntos clave, normalización facial (procesamiento de imágenes), extracción de características faciales y comparación de reconocimiento facial.
Colección de imágenes de rostros. Se pueden recopilar diferentes imágenes de rostros a través de las lentes de la cámara, como imágenes estáticas, imágenes dinámicas, diferentes posiciones, diferentes expresiones, etc. Cuando el usuario está dentro del alcance de disparo del dispositivo de recolección, el dispositivo de recolección buscará y capturará automáticamente la imagen facial del usuario.
Detección de rostros. En aplicaciones prácticas, la detección de rostros se utiliza principalmente para el preprocesamiento del reconocimiento de rostros, es decir, para calibrar con precisión la posición y el tamaño del rostro en la imagen.
Extracción de puntos clave (extracción de características). Las funciones que se pueden utilizar en los sistemas de reconocimiento facial generalmente se dividen en funciones visuales, funciones estadísticas de píxeles, funciones de coeficiente de transformación de imágenes faciales, funciones de álgebra de imágenes faciales, etc. La extracción de rasgos faciales se realiza en ciertos rasgos del rostro humano. La extracción de rasgos faciales, también llamada representación facial, es el proceso de modelado de rasgos faciales. Los métodos de extracción de rasgos faciales se pueden resumir en dos categorías principales: uno es un método de representación basado en el conocimiento; el otro es un método de representación basado en rasgos algebraicos o aprendizaje estadístico.
Normalización de rostros (preprocesamiento). El preprocesamiento de imágenes faciales es un proceso que procesa imágenes en función de los resultados de la detección de rostros y, en última instancia, sirve para la extracción de características. Debido a diversas condiciones e interferencias aleatorias, las imágenes originales obtenidas por el sistema no se pueden utilizar directamente, por lo que el preprocesamiento, como la corrección de escala de grises y el filtrado de ruido, debe realizarse en la etapa inicial del procesamiento de la imagen. Para imágenes de rostros, el proceso de preprocesamiento incluye principalmente compensación de luz, transformación de escala de grises, ecualización de histograma, normalización, corrección geométrica, filtrado y nitidez.
Comparación de reconocimiento facial (matching y reconocimiento). Los datos de características de la imagen facial extraída se buscan y se comparan con plantillas de características almacenadas en la base de datos. Al establecer un umbral, cuando la similitud excede el umbral, se genera el resultado coincidente. El reconocimiento facial consiste en comparar los rasgos faciales que se van a reconocer con la plantilla de rasgos faciales adquiridos y determinar la información de identidad del rostro en función de la similitud. Se puede dividir en 1:1, 1:N y reconocimiento de atributos. Entre ellos, 1:1 es comparar los vectores de características correspondientes a dos caras, 1:N es comparar los vectores de características de una foto de cara con los vectores de características correspondientes a N otras caras, y generar el que tiene la mayor similitud o el arriba X similitud rostro humano.