人物面部處理畢業(yè)論文論文_人物面部處理技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用
人物面部處理是計算機視覺的重要方向。這項技術(shù)讓計算機能夠識別人臉。它還可以分析人臉表情。它能夠進行人臉合成。人臉識別技術(shù)應(yīng)用廣泛。手機解鎖使用人臉識別。門禁系統(tǒng)使用人臉識別。支付驗證使用人臉識別。這些應(yīng)用改變?nèi)粘Ｉ睢?/p>
人臉檢測是第一步工作。計算機需要找到圖片中的人臉。早期方法使用模板匹配。計算機存儲標(biāo)準(zhǔn)人臉模板。它在圖片中滑動這個模板。計算每個位置的相似度。相似度高的區(qū)域就是人臉。這種方法計算速度慢。它對角度變化敏感。正面人臉效果好。側(cè)面人臉效果差。
后來出現(xiàn)特征方法。計算機提取人臉特征。這些特征包括眼睛位置。包括鼻子形狀。包括嘴巴輪廓。特征組成特征向量。計算機訓(xùn)練分類器。分類器區(qū)分人臉和非人臉。這種方法效果更好。但它需要大量標(biāo)記數(shù)據(jù)。標(biāo)記數(shù)據(jù)耗費人力。
現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)成為主流。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)優(yōu)秀。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦視覺系統(tǒng)。它由多層神經(jīng)元組成。低層神經(jīng)元檢測簡單特征。這些特征包括邊緣和角落。中層神經(jīng)元組合簡單特征。它們檢測眼睛鼻子等器官。高層神經(jīng)元組合器官特征。它形成完整人臉表示。
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)不足會導(dǎo)致過擬合。過擬合指模型記住訓(xùn)練樣本。它在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好。在新樣本上表現(xiàn)差。數(shù)據(jù)增強解決這個問題。數(shù)據(jù)增強方法很多。水平翻轉(zhuǎn)圖片。隨機裁剪圖片。調(diào)整圖片亮度。添加噪聲干擾。這些方法增加數(shù)據(jù)多樣性。
人臉對齊是重要步驟。人臉在圖片中角度不同。大小不同。位置不同。這些變化影響識別精度。人臉對齊校正這些變化。它檢測人臉關(guān)鍵點。關(guān)鍵點包括眼角位置。包括鼻尖位置。包括嘴角位置。根據(jù)關(guān)鍵點進行仿射變換。變換后人臉位置標(biāo)準(zhǔn)化。眼睛處于水平線。人臉位于圖片中心。
人臉特征提取是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。計算機將人臉轉(zhuǎn)換為數(shù)字向量。這個向量稱為人臉特征。同一人的特征應(yīng)該相似。不同人的特征應(yīng)該不同。早期特征提取方法簡單。主成分分析是經(jīng)典方法。它找到最大方差方向。這些方向構(gòu)成特征空間。每個人臉投影到特征空間。投影系數(shù)作為人臉特征。
線性判別分析改進這個方法。它不僅考慮類內(nèi)散度。還考慮類間散度。它尋找最佳投影方向。這個方向使同類樣本聚集。使不同類樣本分開。這種方法提高識別率。
深度學(xué)習(xí)方法更先進。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動學(xué)習(xí)特征。訓(xùn)練過程使用損失函數(shù)。損失函數(shù)衡量預(yù)測誤差。分類損失直接區(qū)分身份。三元組損失比較樣本關(guān)系。它選擇錨點樣本。選擇正樣本同一人。選擇負樣本不同人。優(yōu)化目標(biāo)縮小錨點與正樣本距離。擴大錨點與負樣本距離。
人臉識別分為兩種類型。身份驗證是一對一比對。用戶聲稱身份。系統(tǒng)驗證是否屬實。手機解鎖是典型例子。身份識別是一對多比對。系統(tǒng)確定用戶身份。犯罪嫌疑人排查是例子。
表情識別是另一個方向。計算機識別人臉表情。表情反映情緒狀態(tài)。基本表情包括高興。包括悲傷。包括憤怒。包括驚訝。包括恐懼。包括厭惡。表情識別應(yīng)用很多。駕駛員疲勞監(jiān)測。市場情緒分析。智能醫(yī)療診斷。
表情識別面臨挑戰(zhàn)。不同人表達表情方式不同。文化背景影響表情表達。光照變化影響識別效果。頭部姿態(tài)帶來困難。
三維人臉處理是新興領(lǐng)域。二維圖像受角度影響大。三維數(shù)據(jù)提供幾何信息。三維人臉采集需要特殊設(shè)備。結(jié)構(gòu)光相機投射光斑。通過變形計算深度。立體視覺使用雙攝像頭。視差原理計算距離。激光掃描直接獲取三維點云。
三維人臉識別更準(zhǔn)確。它不受光照變化影響。它不受姿態(tài)變化影響。但三維數(shù)據(jù)獲取成本高。處理計算復(fù)雜度高。
人臉合成技術(shù)發(fā)展迅速。換臉技術(shù)替換人臉身份。表情遷移改變?nèi)四槺砬椤Ｄ挲g合成模擬衰老過程。這些技術(shù)應(yīng)用娛樂產(chǎn)業(yè)。電影特效使用人臉合成。社交軟件提供趣味濾鏡。
人臉合成使用生成模型。自編碼器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布。編碼器將圖片壓縮為特征。解碼器從特征重建圖片。變分自編碼器引入隨機性。它能夠生成新樣本。
生成對抗網(wǎng)絡(luò)是重要突破。它包含生成器和判別器。生成器制造假圖片。判別器區(qū)分真假圖片。兩者相互對抗提高。最終生成器產(chǎn)生逼真圖片。
StyleGAN模型效果顯著。它控制生成過程不同層次。粗層次控制人臉形狀。中層次控制五官特征。細層次控制紋理細節(jié)。用戶可以調(diào)整特定屬性。
人臉處理技術(shù)存在爭議。隱私問題引起關(guān)注。監(jiān)控系統(tǒng)無處不在。個人行蹤被記錄分析。數(shù)據(jù)安全問題嚴(yán)重。人臉特征成為攻擊目標(biāo)。黑客竊取人臉數(shù)據(jù)庫。
偏見問題需要解決。訓(xùn)練數(shù)據(jù)決定模型性能。數(shù)據(jù)缺乏多樣性導(dǎo)致偏見。模型對某些群體識別率低。這種偏見帶來不公平。
法律監(jiān)管相對滯后。技術(shù)發(fā)展速度超過立法。需要建立行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。需要制定使用規(guī)范。
未來研究方向很多。小樣本學(xué)習(xí)減少數(shù)據(jù)依賴。聯(lián)邦學(xué)習(xí)保護數(shù)據(jù)隱私。可解釋性提高模型透明度。跨模態(tài)融合結(jié)合多種信息。語音信息輔助表情識別。文本描述指導(dǎo)人臉合成。
人臉處理技術(shù)繼續(xù)發(fā)展。它將更深入融入生活。它將更深刻改變社會。我們需要理解這項技術(shù)。我們需要善用這項技術(shù)。技術(shù)應(yīng)該服務(wù)人類福祉。技術(shù)應(yīng)該促進社會進步。