ZLG深度解析—人臉識(shí)別核心技術(shù)
二、人臉定位
面部特征點(diǎn)定位在人臉識(shí)別、表情識(shí)別、人臉動(dòng)畫等人臉分析任務(wù)中至關(guān)重要的一環(huán)。人臉定位算法需要選取若干個(gè)面部特征點(diǎn),點(diǎn)越多越精細(xì),但同時(shí)計(jì)算量也越大。兼顧精確度和效率,我們選用雙眼中心點(diǎn)、鼻尖及嘴角五個(gè)特征點(diǎn)。經(jīng)測試,它們?cè)诒砬、姿態(tài)、膚色等差異上均表現(xiàn)出很好的魯棒性。
人臉定位接口程序如下所示,需要先加載預(yù)先訓(xùn)練好的模型,再進(jìn)行定位檢測:
人臉定位程序的效果如下所示:
本算法在AFLW數(shù)據(jù)集上的定位誤差及與其他算法的對(duì)比情況:
三、人臉校準(zhǔn)
本步驟目的是擺正人臉,將人臉置于圖像中央,減小后續(xù)比對(duì)模型的計(jì)算壓力,提升比對(duì)的精度。主要利用人臉定位獲得的5個(gè)特征點(diǎn)(人臉的雙眼、鼻尖及嘴角)獲取仿射變換矩陣,通過仿射變換實(shí)現(xiàn)人臉的擺正。
目標(biāo)圖形以(x,y)為軸心順時(shí)針旋轉(zhuǎn)Θ弧度,變換矩陣為:
人臉校準(zhǔn)C++代碼可參考如下所示:
一般此步驟不建議使用外部庫做變換,所以這里提供仿射變換python源碼以供參考:
人臉校準(zhǔn)的效果如圖所示:
四、人臉對(duì)比
人臉比對(duì)和人臉身份認(rèn)證的前提是需要提取人臉獨(dú)有的特征點(diǎn)信息。在人臉校準(zhǔn)之后可以利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將輸入的人臉進(jìn)行特征提取。如將112×112×3的臉部圖像提取256個(gè)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)特征信息,并將其作為人臉的唯一標(biāo)識(shí)。在注冊(cè)階段把256個(gè)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng),而認(rèn)證階段則提取系統(tǒng)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)與當(dāng)前圖像新生成的256個(gè)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)最終得到人臉比對(duì)結(jié)果。
人臉比對(duì)流程的示意圖如下所示:
通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法得到的特征點(diǎn)示意圖如下:
而人臉比對(duì)則是對(duì)256個(gè)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)之間進(jìn)行距離運(yùn)算。計(jì)算方式常用的有兩種,一種是歐式距離,一種是余弦距離。x,y向量歐式距離定義如下:
x,y向量之間余弦距離定義如下:
余弦距離或歐式距離越大,則兩個(gè)特征值相似度越低,屬于同一個(gè)人的可能性越小。如下圖,他們的臉部差異值為0.4296 大于上文所說的該模型最佳閾值0.36,此時(shí)判斷兩人為不同的人,可見結(jié)果是正確的。
把歸一化為-1到1的圖像數(shù)據(jù)、特征點(diǎn)提取模型的參數(shù)還有人臉數(shù)據(jù)庫輸入到人臉比對(duì)的函數(shù)接口face_recgnition,即可得人臉認(rèn)證結(jié)果。程序接口的簡單調(diào)用方式如下所示:
人臉比對(duì)算法的準(zhǔn)確率方面是以查準(zhǔn)率為保證的,AUC (Area under curve)=0.998,ROC曲線圖如下所示:
我們?cè)O(shè)計(jì)的比對(duì)模型主要特點(diǎn)是模型參數(shù)少、計(jì)算量少并能保證高的準(zhǔn)確率,一定程度上適合在嵌入端進(jìn)行布置。對(duì)比其他人臉比對(duì)模型差異如下表格所示:
far@1e-3表示將反例判定為正例的概率控制在千分之一以下時(shí),模型仍能保持的準(zhǔn)確率;
dlib在實(shí)際測試中,存在detector檢測不出人臉的情況,導(dǎo)致最終效果與官網(wǎng)上有一定差異;
resnet-18為pytorch的playground標(biāo)準(zhǔn)模型;
lfw/agedb_30/cfp_ff為標(biāo)準(zhǔn)人臉比對(duì)測試庫,測試過程中圖片已經(jīng)過人臉居中處理。

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