【AI入門】人臉辨識技術發展回顧 | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
![【AI入門】人臉辨識技術發展回顧](https://i.imgur.com/DERULla.jpg)
2021年3月20日—利用某一場景下的靜態圖像或者動態序列,到預先儲存的人臉數據庫辨識比對,找出認證場景中,一個或者多個人的身份,此即人臉辨識技術的原理。
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作者:謝涵如
提起現今科技產業中最炙手可熱的話題,非「人工智慧」莫屬。而在眾多人工智慧的應用當中,「人臉辨識」可說是目前發展最為成熟的一項技術。刷臉支付、門禁管理⋯⋯,諸如此類多元而生活化的「人臉辨識」應用實例,顯示著這項技術早已走入我們的生活當中,為我們帶來生活上的便利。本文將帶領讀者一窺人臉辨識過往發展的脈絡,更全面了解這項正在改變生活的重要技術。
早期發展 — 傳統機器學習算法利用某一場景下的靜態圖像或者動態序列,到預先儲存的人臉數據庫辨識比對,找出認證場景中,一個或者多個人的身份,此即人臉辨識技術的原理。
早期的人臉辨識,多採用傳統機器學習算法,針對臉部器官的幾何特性,如雙眼間距、頭寬、鼻高,和臉部關鍵特徵點的相對幾何關係,如兩眼角和鼻尖的距離比等,來進行辨識。
但是要精確定位人臉關鍵點相當困難,容易受到表情變化等的影響,導致特徵的不穩定。加上由於提取到的幾何特徵過於簡單,不同人之間的差異性不大,因此此種算法的辨識準確度不高,幾乎無法進行實際應用。
接著,特徵提取方法進入二維人臉表像的階段。此一階段,不再提取具有一定語義資訊的特徵,轉而從圖像中抽取底層物理特徵,如圖像灰度特徵、圖像變換系數、濾波系數、局部紋理描述等。
但表像原始特徵的空間維數很高,不利於訓練和辨識,且大多保留了對辨識不利的噪聲干擾,需要進行進一步的特徵降維,使鑒別資訊得以集中。
傳統機器學習算法發展,在二維圖像上的性能提升始終無法突破,研究者們開始從資訊源的角度改變方向,將人臉辨識從二維靜止圖像,向三維人臉和影像人臉拓展。
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