人脸识别预处理关键流程与2018年发展趋势解析

本篇文章主要探讨了"人脸图像的预处理-视频交通事件检测器现行标准"，聚焦于人脸识别技术的核心环节。人脸识别是一个涉及多个步骤的复杂过程，包括人脸图像采集、预处理、人脸检测、特征提取以及最后的人脸识别和活体鉴别的验证。文章首先介绍了人脸识别的基本概念和发展历程，强调了政策支持的重要性。 在技术篇中，详细解释了各个环节： 1. 人脸图像的采集与预处理：人脸图像采集可以通过批量导入或实时抓取，批量导入是预先收集的人脸图片，而实时采集则利用摄像头捕捉。预处理环节对图像进行一系列操作，如光线校正、角度调整、噪声消除等，确保图像质量能满足特征提取的要求。 2. 人脸检测：这一阶段的目标是定位和识别图像中的人脸区域，以便后续处理。 3. 人脸特征提取：通过算法提取出人脸的独特特征，如特征脸法、几何特征、深度学习等，这些特征用于区分个体。 4. 人脸识别：将提取的特征与数据库中的模板进行匹配，确认身份。 5. 活体鉴别：为了防止面部模型被伪造，活体鉴别环节检查输入的人脸是否为真人的生物特征反应。 文章还提到了人脸识别的主要方法和技术细节，如特征脸法、LBP（局部二值模式）、Fisherface等经典算法，并列举了常用的大型人脸数据库。此外，文章还关注了人才分布、领头企业的应用案例，如商汤科技、云从科技和旷视科技在门禁、市场营销和银行等领域的应用。 发展趋势方面，文章指出未来人脸识别技术将结合机器识别与人工智慧，3D人脸识别和深度学习技术将进一步普及，同时人脸图像数据库的质量也将得到显著提升。文章还配以多张图表，如人脸识别技术的发展历程、人才分布地图和应用领域分布图，以直观展示技术的发展和应用现状。 总结来说，这篇文章深入剖析了人脸识别技术的预处理环节，涵盖了理论原理、技术流程、关键方法以及市场应用和未来趋势，为读者提供了全面的了解和深入研究人脸识别技术的框架。