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人脸检测发展:从VJ到深度学习

导读: 当手机把你的脸变得美若天仙,当考勤机认出你的脸对你表示欢迎,你知道是什么魔力让冷冰冰的机器也变得温情脉脉,让呆呆的设备也变得善解人意吗?今天就让我们走近它们的内心,了解这些故事背后的一项关键技术:人脸检测。

  OFweek电子工程网 这是一个看脸的世界!自拍,我们要艺术美颜;出门,我么要靓丽美妆。上班,我们要刷脸签到;回家,我们要看脸相亲。 当手机把你的脸变得美若天仙,当考勤机认出你的脸对你表示欢迎,你知道是什么魔力让冷冰冰的机器也变得温情脉脉,让呆呆的设备也变得善解人意吗?今天就让我们走近它们的内心,了解这些故事背后的一项关键技术:人脸检测

  看人先看脸,走在大街上,我们可以毫不费劲地看到所有人的脸:棱角分明的国字脸,娇小可人的瓜子脸,擦肩而过路人甲的脸,迎面走来明星乙的脸,戴着口罩被遮住的脸,斜向上45度仰角自拍的脸。可是,对于我们的计算机和各种终端设备而言,从眼前的画面中把人脸给找出来,并不是一件容易的事情,原因就在于,一千个读者就有一千个哈姆雷特,在你的眼里,人脸是这样的:

人脸检测发展:从VJ到深度学习

  而在机器的眼里,人脸是这样的:

人脸检测发展:从VJ到深度学习

  你没看错,图像存储在机器中不过就是一个由0和1组成的二进制串!更确切地说,机器看到的是图像上每一个点的颜色值,因此对于机器来说,一张图像就是一个由数排成的阵列。试想一下,如果我把每个点的颜色值都念给你听,你能告诉我对应的这张图像上有没有人脸和人脸在哪里吗?很显然,这并不是一个容易解决的问题。

  如果手机没法在自拍照中找到我们脸,那它就像一个失明的化妆师,没法展现出我们最好的一面;如果考勤机没法通过摄像头看到我们的脸,那我们的笑就只是自作多情,它也根本不可能识别出我们到底是谁。人脸检测架起了机器和我们之间沟通的桥梁,使得它能够知道我们的身份(人脸识别),读懂我们的表情(表情识别),和我们一起欢笑(人脸动画),与我们一起互动(人机交互)。

  人脸检测的开始和基本流程

  具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸,如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小。由于人脸检测在实际应用中的重要意义,早在上世纪70年代就已经有人开始研究,然而受当时落后的技术条件和有限的需求所影响,直到上世纪90年代,人脸检测技术才开始加快向前发展的脚步,在新世纪到来前的最后十年间,涌现出了大量关于人脸检测的研究工作,这时期设计的很多人脸检测器已经有了现代人脸检测技术的影子,例如可变形模板的设计(将人脸按照五官和轮廓划分成多个相互连接的局部块)、神经网络的引入(作为判断输入是否为人脸的分类模型)等。这些早期的工作主要关注于检测正面的人脸,基于简单的底层特征如物体边缘、图像灰度值等来对图像进行分析,结合关于人脸的先验知识来设计模型和算法(如五官、肤色),并开始引入一些当时已有的的模式识别方法。

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责任编辑:Zack
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