您所在的位置: 首页 > 新闻百科 > 行业资讯

人脸识别技术发展

发布者:九竹物联技术有限公司 发布时间:2020-5-7 10:47:36 点击次数:181 关闭
早在20世纪50年代,认知科学家就已着手对人脸识别展开研究。20世纪60年代,人脸识别工程化应用研究正式开启。当时的方法主要利用了人脸的几何结构,通过分析人脸器官特征点及其之间的拓扑关系进行辨识。这种方法简单直观,但是一旦人脸姿态、表情发生变化,则精度严重下降。
1991年,著名的“特征脸”方法[1]第一次将主成分分析和统计特征技术引入人脸识别,在实用效果上取得了长足的进步。这一思路也在后续研究中得到进一步发扬光大,例如,Belhumer成功将Fisher判别准则应用于人脸分类,提出了基于线性判别分析的Fisherface方法。

21世纪的前十年,随着机器学习理论的发展,学者们相继探索出了基于遗传算法、支持向量机(Support Vector Machine, SVM)、boosting、流形学习以及核方法等进行人脸识别。 2009年至2012年,稀疏表达(Sparse Representation)因为其优美的理论和对遮挡因素的鲁棒性成为当时的研究热点。


与此同时,业界也基本达成共识:基于人工精心设计的局部描述子进行特征提取和子空间方法进行特征选择能够取得最好的识别效果。Gabor[4]及LBP[5]特征描述子是迄今为止在人脸识别领域最为成功的两种人工设计局部描述子。这期间,对各种人脸识别影响因子的针对性处理也是那一阶段的研究热点,比如人脸光照归一化、人脸姿态校正、人脸超分辨以及遮挡处理等。也是在这一阶段,研究者的关注点开始从受限场景下的人脸识别转移到非受限环境下的人脸识别。LFW人脸识别公开竞赛在此背景下开始流行,当时最好的识别系统尽管在受限的FRGC测试集上能取得99%以上的识别精度,但是在LFW上的最高精度仅仅在80%左右,距离实用看起来距离颇远。
2013年,MSRA的研究者首度尝试了10万规模的大训练数据,并基于高维LBP特征和Joint Bayesian方法[6]在LFW上获得了95.17%的精度。这一结果表明:大训练数据集对于有效提升非受限环境下的人脸识别很重要。然而,以上所有这些经典方法,都难以处理大规模数据集的训练场景。
2014年前后,随着大数据和深度学习的发展,神经网络重受瞩目,并在图像分类、手写体识别、语音识别等应用中获得了远超经典方法的结果。香港中文大学的Sun Yi等人提出将卷积神经网络应用到人脸识别上[7],采用20万训练数据,在LFW上第一次得到超过人类水平的识别精度,这是人脸识别发展历史上的一座里程碑。自此之后,研究者们不断改进网络结构,同时扩大训练样本规模,将LFW上的识别精度推到99.5%以上。如表1所示,我们给出了人脸识别发展过程中一些经典的方法及其在LFW上的精度,一个基本的趋势是:训练数据规模越来越大,识别精度越来越高。如果读者阅读有兴趣了解人脸识别更细节的发展历史,可以参考文献

企业分站:

苏州 | 南京 | 淮安 | 杭州 | 合肥 | 天津 | 北京 | 重庆 | 上海 | 武汉 | 长沙 | 南昌 | 无锡 | 太原 | 沈阳 | 广东 | 深圳 | 贵阳 | 青岛 | 河北 |

友情链接

无锡喷码机 | 金华殡仪服务 | 微喷带 | 鼻梁条 | 无锡刻章 | 无锡百度推广公司 | 人脸识别测温仪 | 变频器维修 | 德力科喷码机 | 地坪研磨机 | 试漏机 | 领新喷码机 | 锡牛网络 | 无锡商品混凝土 | 烟雾处理器 | 温室大棚 | 抗静电剂 | 窗帘设备 | 大棚 |