王晶晶 劉蓉 侯雨靜
摘要:該文主要介紹在當(dāng)人臉檢測與識別技術(shù)運(yùn)用到日常生活中,可能需要面對的各種問題。比如:霧霾天氣、角度偏移等。通過對比Seetaface方法和YouTu方法在這兩種情況下對人臉的檢測,以及對比YouTu方法和Facenet方法在人臉識別過程中的應(yīng)用,詳細(xì)介紹人臉檢測與識別在日常生活中的實(shí)際應(yīng)用。
關(guān)鍵詞:霧霾天氣;角度偏移;Seetaface方法;YouTu方法;Facenet方法
中圖分類號:TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1009-3044(2018)16-0177-02
在日常生活中,由于惡劣天氣、偏移角度、面部表情、面部遮擋等外在條件的影響,人臉識別的應(yīng)用總會遇到各種問題,例如:含有霧霾的天氣,人臉與攝像頭存在較大角度的偏差等。人臉檢測與識別技術(shù)的發(fā)展,就是要在現(xiàn)有正臉檢測與識別的技術(shù)上,盡可能地解決將在實(shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)的問題。
1 含有霧霾情況下的人臉檢測與識別
在最近的幾年中,霧霾這個(gè)詞匯越來越多地出現(xiàn)在了我們的生活中,不僅對我的身體健康造成了影響,對于人臉識別技術(shù)來說,也是一個(gè)不小的挑戰(zhàn),霧霾會影響攝像頭在拍攝人臉的過程中取得的畫質(zhì),直接關(guān)系到對人臉的采樣與識別,本文提出的幾種人臉識別算法均對霧化圖像提出了一定的改進(jìn)。
1.1Seetaface方法
Seetaface方法[1-3]在處理霧霾情況下的人臉檢測與五官定位結(jié)果準(zhǔn)確率如圖1所示??梢钥闯?,隨著霧霾的程度不斷加深,Seetaface方法的人臉檢測率不斷降低。
1.2YouTu方法
YouTu方法[4-5]在處理霧霾情況下的人臉檢測與五官定位結(jié)果準(zhǔn)確率如圖2所示。可以看出,YouTu算法對霧霾的處理情況不是很好,即使在輕度霧霾的情況下,都無法檢測與定位人臉。
1.3霧霾條件下人臉檢測結(jié)果對比
本節(jié)主要對比了Seetaface方法、YouTu方法在霧霾情況下對人臉的識別與提取情況。經(jīng)過對比可以明顯地看出,Seetaface方法霧霾條件下人臉識別與處理的情況良好,而YouTu方法則稍有欠缺。
2 含有角度偏移較大情況下的人臉檢測與識別
2.1 Seetaface方法
Seetaface方法在處理角度偏移情況下的人臉檢測與五官定位結(jié)果準(zhǔn)確率如圖3所示,可以看出,隨著偏移角度的逐漸加大,檢測準(zhǔn)確率逐漸降低。
2.2 YouTu方法
YouTu方法在處理角度偏移情況下的人臉檢測與五官定位結(jié)果準(zhǔn)確率如圖4所示,可以看出,Youtu方法在在處理含有一定偏移角度的人臉識別問題上完成的十分出色。
2.3 面部角度偏移的人臉檢測結(jié)果對比
本節(jié)通過對比Seetaface方法和YouTu方法對發(fā)生一定角度偏移情況下的人臉檢測與識別處理結(jié)果進(jìn)行對比,可以明顯看出,Seetaface方法在發(fā)生稍有偏移時(shí)可以完成人臉分割與檢測;在發(fā)生嚴(yán)重偏移時(shí),無法進(jìn)行人臉的分割及檢測。而YouTu方法則不然,其無論在人臉發(fā)生稍有偏移和偏移略大時(shí)對人臉的分割及五官的檢測完成的均十分出色。
3 人臉相似度對比
3.1YouTu方法
YouTu方法在處理人臉識別驗(yàn)證的問題上的結(jié)果如圖5所示。YouTu方法在面對人臉識別問題上是用分值來表現(xiàn)兩張圖像的相似度的,滿分為100分,分值越高,相似度越高。可以看出,分值的表現(xiàn)力基本足夠,YouTu方法對人臉識別與對比的結(jié)果還是比較準(zhǔn)確的。
3.2 Facenet方法
Facenet方法[6-7]在處理人臉識別對比問題上與YouTu方法不同,上文已經(jīng)介紹過,他是用最大近鄰法進(jìn)行人臉識別驗(yàn)證的。故其對相似人臉的描述方法是用距離表示的,距離越近表示相似度越強(qiáng)。如圖6所示。
3.3人臉相似度對比結(jié)果
對于人臉識別與驗(yàn)證這一部分而言,屬于整套人臉識別技術(shù)的核心所在。在以上兩種方法的對比中,F(xiàn)acenet方法和YouTu方法雖然使用的方法不同,表示方式不一樣,但是對人臉識別與驗(yàn)證的結(jié)果完成的較為出色。
4 本文小結(jié)
本章針對霧霾天氣、人臉角度偏移等問題對人臉檢測與特征點(diǎn)定位產(chǎn)生的影響進(jìn)行闡述,對比綜合了Seetaface方法和YouTu方法對這些問題的處理情況。同時(shí)介紹了YouTu方法和Facenet方法在人臉識別情況。
通過比對三種算法分別在霧霾天氣、人臉角度偏移情況下的人臉檢測與五官定位情況的準(zhǔn)確率結(jié)果顯示,Seetaface方法在霧霾天氣和下效果較為理想;而人臉角度偏移處理效果較好的則是YouTu方法。同時(shí),在人臉識別與驗(yàn)證方面,本章通過對比Facenet方法和YouTu方法對人臉識別驗(yàn)證的處理結(jié)果,可以看出這兩種方法對人臉識別驗(yàn)證完成的均十分出色。
參考文獻(xiàn):
[1] Jie Zhang, Shiguang Shan, Meina Kan, Xilin Chen. Coarse-to-Fine Auto-Encoder Networks (CFAN) for Real-Time Face Alignment[J]. ECCV 2014.
[2] Xin Liu, Meina Kan, Wanglong Wu, Shiguang Shan, Xilin Chen. VIPLFaceNet: An Open Source Deep Face Recognition SDK[J]. Frontier of Computer Science.
[3] Shengye Yan, Shiguang Shan, Xilin Chen, Wen Gao. Locally Assembled Binary (LAB) Feature for Fast and Accurate Face Detection[J]. IEEE Computer Society International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR2008, Anchorage, Alaska, U.S.A, Jun. 2008.
[4] A.J. Grove, D. Schuurmans. Boosting in the Limit: Maximizing the Margin of Learned Ensembles[J]. Proceeding of the Fifteenth National Conference on Artificial Intelligence, 1998.
[5] L.G. Valiant. A Theory of the Learnable[J]. Communication of the ACM, 27(11):1134-1142, November 1984.
[6] K.Q. Weinberger, J. Blitzer, and L. K. Saul. Distance metriclearning for large margin nearest neighbor classification[J].MIT Press,2006.
[7] Y. Bengio, J. Louradour, R. Collobert, and J. Weston. Curriculum learning[J]. New York, NY, USA,2009. 2.