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十堰人臉識別

2022-06-22 閱讀 1333

人臉識別簡介

定義辨析

人臉圖像是自然人臉部信息的模擬或數字表示。

人臉特征是從數據主體的人臉圖像提取的反映數據主體的參數。

人臉識別是指對包含人臉的圖像進行自動化處理,通過人臉樣本對這些人進行識別、驗證。

圖像處理的環境與數據的敏感性有關,因為并非所有的圖像處理都涉及敏感數據的處理。只有當圖像通過唯一性識別或驗證時,即在特定的業務場景中被用來識別或確認特定自然人時,才屬于生物識別數據的定義范圍。

也就是說,人臉照片、人臉圖像并不直接等同于“個人敏感信息”,只有在進行處理后能識別或關聯到特定個人,才會被認定為“個人敏感信息”。


以下是人臉識別的三種場景:

人臉驗證(1:1比對)將采集的人臉識別數據與存儲的特定自然人的人臉識別數據進行比對嗎,以確認特定自然人是否為其所聲明的身份機場、火車站的人證比對,移動智能終端的人臉解鎖功能
人臉辨識(1:N比對)將采集的人臉識別數據與已存儲的制定范圍內的人臉識別數據進行比對,以識別特定自然人公園入園、居民小區門禁
人臉分析不開展人臉驗證或人臉辨識,僅對采集的人臉圖像進行統計、檢測或特征分析公共場所人流量統計、體溫檢測、圖片美化

簡單理解,人臉驗證如火車站的人證對比,是在用身份證件刷卡時,后臺讀取身份證件留存的人臉特征,與鏡頭采集到的人臉進行比對,是特定的1:1比對;人臉辨識則是提前建立數據庫,如小區需提前錄入所有小區居民的人臉,有人入園時,將采集到的的人臉與庫中不特定的人臉進行比對,是1:N比對。

為了真正理解人臉識別會對基本權利產生什么樣的威脅,首先要了解人臉識別系統是如何建立和運行的。


一、人臉識別系統的建立:

訓練系統:在系統成熟前需要使用大量的公開或自行收集的數據圖像對系統進行訓練。在訓練的過程中,圖像的質量,如角度、光線和分辨率以及人臉的多樣性數據會嚴重影響系統的性能。

創建數據庫:數據庫會添加已知身份的個體及其對應的人臉圖像,實際上用于比對的并非是人臉圖像,而是樣本,是一個數字列表,這些數字用來表示在特定人臉上檢測到的特征。

設置匹配閾值:匹配過程是人臉識別系統的基礎。圖像提交至系統后,會生成一個匹配分數,該分數顯示的是提交的樣本與注冊數據庫中的已知樣本的相似程度。系統會將原先已設定的匹配閾值與生成的匹配分數進行比較,比如設置匹配閾值85分,那么生成的匹配分數,也就是相似度必須達到85分以上,系統才會預測這兩個樣本是匹配的。

匹配閾值的設置在場景運用中非常重要,閾值過高會導致漏報,一部分人因為達不到閾值而無法驗證自己的身份,閾值過低會導致系統反饋的匹配項過多,把錯誤的人匹配出來,影響了其他人的權利。

需要注意的是:匹配分數不能完全表明人臉識別系統的準確性,即使匹配分數達到100分,也不能代表這兩個人臉一定是屬于同一個人的,只能表明基于該系統的設計方式和訓練,系統檢測出這兩個圖像是最相似的。


二、人臉識別系統的工作步驟:

人臉檢測:檢測圖像或視頻中是否包含人臉,并且識別關鍵特征的位置(“特征點”,如眼睛、鼻子等)。此外,特征點還可用于確定在圖像或視頻中的人臉位置、大小和方向。

人臉驗證/人臉辨識:即人臉識別系統會對檢測到的圖像和已知數據庫中的圖像進行比對試圖匹配人臉,以檢測或預測身份。在這個環節,我們需要認識到,人臉識別實際上是兩個數字樣本的比對,而不是兩個人臉。系統進行對比用于確定是否兩個數字樣本足夠相似以至于被視為潛在匹配項

人臉分析:人臉分析與身份和識別無關,主要是面部特征提?。娌糠治觯?,這是一個自動化過程,從臉部識別開始,進行描述,預處理,并將面部特征的物理外觀進行分類。面部特征可以包括簡單的頭發顏色、是否戴眼鏡,也有更復雜的社會和政治面貌,例如種族、年齡和性別,還可以用于觀察面部表情,并且將其與情感狀態、心理健康、性格等屬性相關聯。面部特征提取無法識別圖像的人臉,但可以利用面部特征來創建唯一持久標識符(區分圖像中的人物),以此來統計排隊人數,或在視頻中逐幀跟蹤人臉。

需要注意的是:人臉分析如果提取出一些特征,并與其他數據相關聯,是有可能識別出特定個人的,但其本身不是用于驗證和識別。

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