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AI人臉比對(duì)識(shí)別是怎么實(shí)現(xiàn)的?
時(shí)間:2024-12-06

你是不是對(duì) AI 人臉識(shí)別特好奇呀?今天就給你聊一聊它的原理~

先得說數(shù)據(jù)采集跟預(yù)處理這步,這可是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)。你看啊,現(xiàn)在到處都有人臉識(shí)別,像小區(qū)門禁、手機(jī)解鎖,那些攝像頭就是負(fù)責(zé)采集人臉圖像的 “小助手”。不過,這采集可有講究呢,圖像得清楚才行,分辨率不能低,光照也得合適,要是太暗或者太亮,人臉五官都看不清,后面識(shí)別就全抓瞎了。

采集完就得預(yù)處理了,這里面門道不少。先是灰度化,把彩色圖像變成灰度的,這么做能減掉不少數(shù)據(jù)量,還不耽誤保留人臉的輪廓、紋理這些關(guān)鍵信息,就好像把沒用的 “包袱” 扔了,輕裝上陣。接著是歸一化,把像素值都規(guī)整到 0 到 1 這個(gè)范圍里,方便模型去處理,模型看到這種規(guī)規(guī)矩矩的數(shù)據(jù),處理起來才順手嘛。還有濾波,像高斯濾波這玩意兒可管用了,能把圖像里那些 “搗亂” 的噪聲去掉,把圖像打磨得干干凈凈,后續(xù)提取特征的時(shí)候才不容易出錯(cuò)。

再講講特征提取,這可是 AI 人臉識(shí)別的核心環(huán)節(jié)。這里面卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)可是大功臣!CNN 里有卷積層,那些卷積核就像一個(gè)個(gè)小探測(cè)器,在人臉圖像上滑來滑去,專門找不同的局部特征。打個(gè)比方,有個(gè)卷積核就盯著眼睛輪廓呢,一旦滑到眼睛那塊,發(fā)現(xiàn)像素變化對(duì)上號(hào)了,立馬提取出眼睛輪廓特征。提取完了,池化層就登場(chǎng)了,它搞下采樣,拿最大池化來說,就在一小片區(qū)域里挑個(gè)最大值當(dāng)輸出,這么一來,就算人臉在圖像里稍微有點(diǎn)平移、旋轉(zhuǎn),模型也能穩(wěn)住,不被干擾。經(jīng)過好幾層卷積、池化的操作,人臉就被抽象成一個(gè)挺有代表性的向量了,維度可能是 128 維、256 維啥的。而且同一個(gè)人的不同人臉圖像,對(duì)應(yīng)的特征向量在這個(gè)高維空間里挨得近;不同人的呢,就離得遠(yuǎn)。

最后就是分類識(shí)別了。要想讓模型認(rèn)得出誰(shuí)是誰(shuí),得先拿大量標(biāo)好身份的人臉圖像去訓(xùn)練分類器。比如說一張圖標(biāo)著 “張三”,另一張標(biāo) “李四”,模型慢慢學(xué)著把提取出來的人臉特征向量跟這些身份對(duì)上號(hào)。訓(xùn)練的時(shí)候常用的有支持向量機(jī)、Softmax 回歸這些分類器。拿 Softmax 回歸舉例,要是數(shù)據(jù)集里有 100 個(gè)人臉類別,它能算出輸入的人臉特征向量屬于每個(gè)人的概率,輸出個(gè) 100 維的概率向量。

到了真正識(shí)別的時(shí)候,新來了一張人臉圖像,模型麻溜地提取特征向量,再用分類器算出它可能是誰(shuí)的概率。然后跟數(shù)據(jù)庫(kù)里存好的特征向量比一比,用歐式距離、余弦距離這類方法衡量。要是距離小于設(shè)定好的閾值,嘿,就認(rèn)定是這個(gè)人了!像公司考勤系統(tǒng)就是這么干的,員工人臉特征都提前存數(shù)據(jù)庫(kù)里,上班打卡刷臉,一匹配上,考勤就成了。這下,你是不是把 AI 人臉識(shí)別原理摸得透透的啦?


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