人臉識(shí)別的優(yōu)勢(shì)

人臉識(shí)別的優(yōu)勢(shì)在于其自然性和不被被測(cè)個(gè)體察覺的特點(diǎn)。所謂自然性，是指該識(shí)別方式同人類（甚至其他生物）進(jìn)行個(gè)體識(shí)別時(shí)所利用的生物特征相同。例如人臉識(shí)別，人類也是通過觀察比較人臉區(qū)分和確認(rèn)身份的，另外具有自然性的識(shí)別還有語音識(shí)別、體形識(shí)別等，而指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等都不具有自然性，因?yàn)槿祟惢蛘咂渌锊⒉煌ㄟ^此類生物特征區(qū)別個(gè)體。

人臉識(shí)別

當(dāng)前的面紋編碼與檔案庫存的比對(duì)。即將當(dāng)前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進(jìn)行檢索比對(duì)。上述的“面紋編碼”方式是根據(jù)人臉臉部的本質(zhì)特征和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調(diào)、面部毛發(fā)、發(fā)型、眼鏡、表情和姿態(tài)的變化，具有強(qiáng)大的可靠性，從而使它可以從百萬人中地辨認(rèn)出某個(gè)人。人臉的識(shí)別過程，利用普通的圖像處理設(shè)備就能自動(dòng)、連續(xù)、實(shí)時(shí)地完成。

系統(tǒng)構(gòu)成

人臉布控系統(tǒng)采用兼容B/S和C/S的分布式系統(tǒng)架構(gòu)，包括客戶端和服務(wù)器。服務(wù)器端是系統(tǒng)的控制、管理與調(diào)度中心，主要由人臉抓拍服務(wù)器、中心管理服務(wù)器、人臉匹配服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù)和媒體資源服務(wù)器組成。人臉抓拍服務(wù)器負(fù)責(zé)從前端圖像采集系統(tǒng)獲取的視頻流中檢測(cè)提取人臉特征信息并進(jìn)行人臉抓拍。中心管理服務(wù)器主要負(fù)責(zé)與客戶端的交互，接收來自客戶端的注冊(cè)、布控配置等請(qǐng)求，并將實(shí)時(shí)布控的結(jié)果及時(shí)反饋給客戶端。人臉匹配服務(wù)器主要完成人臉的高速比對(duì)與檢索。數(shù)據(jù)庫服務(wù)器作為系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心，集中存儲(chǔ)人臉的特征數(shù)據(jù)與相應(yīng)的擴(kuò)展信息，以及系統(tǒng)相關(guān)的管理數(shù)據(jù)包括日志、告警抓拍人臉記錄等。媒體資源服務(wù)器負(fù)責(zé)視頻數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

這里面的算子設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建都需要有領(lǐng)域知識(shí)的支撐。算子的構(gòu)建、特征的提取以及模型的建立都影響著終的匹配結(jié)果，需要具有深厚的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。這個(gè)過程往往是手工建模完成的，各個(gè)模型及參數(shù)的設(shè)置都比較耗時(shí)，具有一定的主觀性。

同時(shí)，特征工程的適配性較差。比如，各地區(qū)人員臉部特征不同，會(huì)導(dǎo)致已經(jīng)調(diào)整好的算法在落地時(shí)，需要手動(dòng)多次調(diào)整參數(shù)，過程耗時(shí)、耗力，嚴(yán)重阻礙了算法的大規(guī)模部署。

雖然，從表面上看，基于人臉關(guān)鍵特征的識(shí)別方法有諸多缺點(diǎn)，且效率較低。但算法能夠從人類的先驗(yàn)知識(shí)出發(fā)，直觀而樸素，一定程度上推動(dòng)了人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展和普及，為后續(xù)更智能的算法奠定了基礎(chǔ)。