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人脸识别是一种软件层面的算法,用于通过处理视频帧或数字图像来验证或识别一个人的身份,其中该人的脸是可见的。
其实机器本来并不擅长识别图像,比如这张图片在机器眼里只是一串0和1组成的数据,机器并不能理解这个图像有什么含义。所以想让机器学会认识图像,就需要我们给它编写程序算法。
当我们描述一个人的长相的时候,大多会用到类似这样的词汇,比如瓜子脸、柳叶眼、蒜头鼻、樱桃嘴。所谓长相很大程度上取决于人脑袋和五官的形状。
最早的人脸识别就是采用这样的方法。首先机器会在图像中识别出脸所在的位置,然后描绘出这张脸上的五官的轮廓,获得人脸上五官的形状和位置信息。比如两个眼睛之间的距离,鼻尖嘴角连线在水平方向上的角度等等。
其实机器本来并不擅长识别图像,比如这张图片在机器眼里只是一串0和1组成的数据,机器并不能理解这个图像有什么含义。所以想让机器学会认识图像,就需要我们给它编写程序算法。
当我们描述一个人的长相的时候,大多会用到类似这样的词汇,比如瓜子脸、柳叶眼、蒜头鼻、樱桃嘴。所谓长相很大程度上取决于人脑袋和五官的形状。
最早的人脸识别就是采用这样的方法。首先机器会在图像中识别出脸所在的位置,然后描绘出这张脸上的五官的轮廓,获得人脸上五官的形状和位置信息。比如两个眼睛之间的距离,鼻尖嘴角连线在水平方向上的角度等等。
2013-07-30
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脸部识别技术
Face detection脸部识别技术的原理听起来并不深奥,它通过识别画面中的眼睛、嘴等特征信息,锁定画面中的人脸位置,并自动将人脸作为拍摄的主体,设置准确的焦距和曝光量。当Face detection脸部识别功能开始工作的时候,相机就会自动根据画面中人脸的位置和照度进行设置,确保人脸的清晰和曝光准确。此外,当画面中有多个人物时,Face detection脸部识别功能也能够准确工作,挑选最主要的对象。
如何实现脸部识别技术
在以往的拍摄中,如何处理人物和背景的关系一直是个麻烦的问题:如果人物不是在取景器的中间,相机就可能把焦点对在远处的背景,导致人物模糊;当人物和背景的亮度差别很大,则会导致人脸部曝光不足或过度。为了解决这些问题,专业的数码相机配备了“5点、9点”的对焦系统和“面测光、点测光、包围测光”测光系统,还要加上“AE/AF锁”。如此复杂的设置对拍摄者的经验和手指灵活性都是巨大的考验,而对于许多不具备这些功能的数码相机来说,拍摄者就完全束手无策了。脸部识别技术Face Detection技术的出现,则让这个难题不复存在。这一技术能够让相机自动识别画面中是否有人的脸部,并自动将人脸作为拍摄的主体。然后,相机在对焦和曝光控制方面都将针对人脸的状况来调整。
这一智能功能带来两个最直接的好处:一是让摄影者更加集中精力在取景上,可以实现更完美的构图;二是提升了拍摄的速度。比如,富士的Face detection脸部识别功能是基于硬件实现的,也就是在相机的处理芯片中有专门的集成电路来进行运算,每次处理的时间不到0.05秒,比起以往的“对准主体--半按快门――按AE/AF锁――取景”过程来,要快上不少,更适合抓拍的需要。
Face detection脸部识别技术的原理听起来并不深奥,它通过识别画面中的眼睛、嘴等特征信息,锁定画面中的人脸位置,并自动将人脸作为拍摄的主体,设置准确的焦距和曝光量。当Face detection脸部识别功能开始工作的时候,相机就会自动根据画面中人脸的位置和照度进行设置,确保人脸的清晰和曝光准确。此外,当画面中有多个人物时,Face detection脸部识别功能也能够准确工作,挑选最主要的对象。
如何实现脸部识别技术
在以往的拍摄中,如何处理人物和背景的关系一直是个麻烦的问题:如果人物不是在取景器的中间,相机就可能把焦点对在远处的背景,导致人物模糊;当人物和背景的亮度差别很大,则会导致人脸部曝光不足或过度。为了解决这些问题,专业的数码相机配备了“5点、9点”的对焦系统和“面测光、点测光、包围测光”测光系统,还要加上“AE/AF锁”。如此复杂的设置对拍摄者的经验和手指灵活性都是巨大的考验,而对于许多不具备这些功能的数码相机来说,拍摄者就完全束手无策了。脸部识别技术Face Detection技术的出现,则让这个难题不复存在。这一技术能够让相机自动识别画面中是否有人的脸部,并自动将人脸作为拍摄的主体。然后,相机在对焦和曝光控制方面都将针对人脸的状况来调整。
这一智能功能带来两个最直接的好处:一是让摄影者更加集中精力在取景上,可以实现更完美的构图;二是提升了拍摄的速度。比如,富士的Face detection脸部识别功能是基于硬件实现的,也就是在相机的处理芯片中有专门的集成电路来进行运算,每次处理的时间不到0.05秒,比起以往的“对准主体--半按快门――按AE/AF锁――取景”过程来,要快上不少,更适合抓拍的需要。
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