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人脸识别技术及应用简介

程序员文章站 2022-07-08 13:34:27
4 FERET人脸识别测试 1993年,美国国防部高级研究项目署 (Advanced Research Projects Agency)和美国陆军研究实验室(Army Research...

4 FERET人脸识别测试

1993年,美国国防部高级研究项目署 (Advanced Research Projects Agency)和美国陆军研究实验室(Army Research Laboratory)成立了Feret(FacE REcognition Technology) 项目组,建立了feret 人脸数据库,用于评价人脸识别算法的性能。

被测试的算法分为两种:(1) 半自动算法。这种算法需要人工指出图象中人的两眼中心的坐标;(2) 全自动算法。这种算法能够自动定位图象中的人脸,然后进行识别。

测试时,人脸图象分为两个集合:(1) 已知身份的人的图象组成库藏集 (gallery) 或目标集(target)。(2) 输入给算法的未知身份的人的图象组成探测集 (probe)或查询集(query)。

对于人脸鉴别,查询集合中的图象分为四种:(1) FB图象,图象与目标集合中的图象是在同日、同光照条件下拍摄。(2) fc图象:图象与目标集合中的图象是在同日、不同光照的条件下拍摄。(3) 复像I (duplicate I) :图象与目标集合中的图象是在不同日、不同照相机的条件下拍摄。(4) 复像II(duplicate II):图象与目标集合中的图象是在一年以后、不同照相机的条件下拍摄。

测试时,被测试的算法作为服务器运行,测试统计程序作为客户运行,客户首先向服务器传输库藏集合,然后,逐幅向服务器传输查询图象,服务器接收到查询图象后,将结果返回客户。

到1997年底为止,参加测试的算法中,对FB图象的识别率很高,库藏1196人中首选率(输出的侯选图象集合中,排在第一幅的图象与查询图象为同一人的概率)达96%;对fc图象的识别率也比较高,库藏1196人中首选率达 81%;对两个复像的识别率低,对复像 I,库藏1196人中首选率为 60%,对复像II,库藏 864人中首选率为 51%。

测试发现的主要问题:识别算法对光照变化敏感;查询图象和目标图象相隔一年半后,识别算法的性能下降;识别算法对人脸位置变化敏感:人脸偏转角度大于15度后,性能下降;识别算法对相机敏感。

5 FVRT人脸识别测试

FERET测试在1997年以后。没有再进行,后来,人们组织了人脸识别厂商比赛FVRT(Face Recognition Vendor Test)。FVRT在2000年进行了第一次,在2002年进行了第二次,主要针对工业界。FRVT2002对成熟的全自动人脸识别系统进行独立的技术评价,提供评价人脸识别系统满足大规模、真实世界应用能力的性能度量。

FRVT2002由两个测试子集组成:高度计算密集(HCInt, high computational intensity)测试和中等计算密集(MCInt, medium computational intensity)测试。每个测试需要11天时间。

HCInt 测试用于评价当前系统在极具挑战性的真实世界问题上的性能,HCInt测试必须在三个等价的高端工作站上进行。HCInt 测试拥有37437人的121589幅图象,图象由美国国务院墨西哥非移民护照档案提供,由此得到人脸识别算法在超大规模数据集合上的真实世界性能。

MCInt 测试提供一个参与者在不同图象格式(静止或视频)和不同条件下(光照、姿态)的人脸识别性能,用于发现在HCInt 测试中没有标明的有希望的人脸识别技术。MCInt 测试仅在一台工作站上进行,

FRVT2002的测试结果分为:鉴别、验证、监控三类。

验证算法的性能:

FAR 条件 识别率(1-FRR)

0.1% 平均效果 82%

1% 室内同日同光照 95%

1% 室内同日不同光照 95%

1% 室内不同日同光照 89%

1% 护照照片、不同日 90%

1% 室内、室外同日 54%

鉴别算法的性能(37437人,一人一幅作为库藏,每人二幅作为查询图象):

期望图象在结果集合中位置 识别率

排列第一 72%

排列在前20位 82%

排列在前50位 87%。

监控算法的性能(FAR=1%):

监控表大小 识别率(1-FRR)

25人 77%

50人 75%

100人 72%

300人 70%

400人 65%

800人 63%

1600人 60%

3000人 56%

FRVT2002结论:(1)自FRVT2000以来,室内图象的识别性能有较大提高,室外图象的识别有待提高;(2)男性比女性易于识别(男性轮廓明显,特征显著);(3)老年人比年轻人易于识别;(4)识别性能随库藏大小的对数成下降趋势;(5)采用三维融合(morphing)模型(将一个三维模型与一个非正面人脸图象拟合,校正姿势变化,将非正面图象变换为正面图象,变换后的正面图象再与其它正面图象匹配),可以提高识别率。

6 北京科瑞奇公司人脸鉴别系统简介

北京科瑞奇技术开发股份有限公司在2002年开发了一种人脸鉴别系统,对人脸图象进行处理,消除了照相机的影响,再对图象进行特征提取和识别。这对于人脸鉴别特别有价值,因为人脸鉴别通常使用正面照,要鉴别的人脸图象是不同时期拍摄的,使用的照相机不一样。系统可以接受时间间隔较长的照片,并能达到较高的识别率,在计算机中库藏2300人的正面照片,每人一张照片,使用相距1--7年、差别比较大的照片去查询,首选率可以达到50%,前20张输出照片中包含有与输入照片为同一人的照片的概率可达70%。