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數(shù)據(jù)加載中……

人臉識別權(quán)威評測和人臉識別技術(shù)現(xiàn)狀

人臉識別技術(shù)通俗的來講就分三步:
1.人臉檢測,就是在鏡頭中確定位置,找到人臉“在哪里”
2.關(guān)鍵點檢測,在已經(jīng)確定的人臉位置處,找準眉眼、耳鼻等臉部輪廓的關(guān)鍵點,為進一步的分析做基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫;
3.基于大規(guī)模數(shù)據(jù)的人臉識別匹配,進行1:1或者1:N匹配對比

對應(yīng)以上三點,國際上分別有一套公認的評測體系,人臉檢測FDDB評測、人臉關(guān)鍵點定位300-W評測和人臉識別LFW評測

上面評測為學(xué)術(shù)界評測,評測成績好的(特別是中國區(qū)的),實際項目應(yīng)用上使用問題太多,為什么這里不做多說。

比較靠譜的評測還是看FRVT.實際項目中采用的可以參考FRVT評測。

fddb評測官方網(wǎng)址:http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/results.html
300vw測評官方網(wǎng)址:http://ibug.doc.ic.ac.uk/resources
LFW評測官方網(wǎng)址:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/

FRVT評測官方網(wǎng)址:http://www.nist.gov/itl/iad/ig/frvt-2013.cfm

其他相關(guān)網(wǎng)址:
ILSVRC挑戰(zhàn)賽:http://image-net.org/challenges/LSVRC/2014/index

FRVT概況:

從上世紀90年代起,NIST在國際范圍內(nèi)定期舉辦生物特征識別技術(shù)評測,在評估各種系統(tǒng)識別率的同時,也大大推動了生物特征識別技術(shù)的發(fā)展。這些評測主要分1:1比對和1N比對兩大類。1:1比對也稱查驗,是指判斷評測數(shù)據(jù)集中的兩幅圖像是否采集自同一人;
1N比對也稱搜索鑒別,是指給定一幅圖像,判斷該圖像與數(shù)據(jù)庫中的哪一幅圖像屬于同一個人。 
NIST組織了針對人臉識別供應(yīng)商系統(tǒng)的評測——FRVTFaceRecognitionVendorTest),至今已連續(xù)舉辦了FRVT2000FRVT2002FRVT2006MBE2010FRVT2013五屆評測。這些評測一方面對知名的人臉識別系統(tǒng)的性能進行比較,另一方面全面總結(jié)了人臉識別技術(shù)發(fā)展的現(xiàn)狀,并進一步指出了人臉識別算法亟待解決的若干問題。 

FRVT2002評測分為高計算強度(HCInt)和中等計算強度(MCInt)兩種,其中HCInt測試使用的數(shù)據(jù)庫為來自37437人的12萬幅圖像,所有圖像全部由美國國務(wù)院下屬的領(lǐng)事事務(wù)局簽證服務(wù)處提供。MCInt測試使用的數(shù)據(jù)庫包括室內(nèi)、室外采集的圖像,最長時間跨度為三年。基于這些數(shù)據(jù),測試了身份認證、閉集識別、開集識別三類不同的人臉識別任務(wù)的性能。測試結(jié)果表明:自FRVT2000以來,室內(nèi)圖像的識別性能有較大的提高,但是室外圖像的識別率仍然有待提高;在識別模式下,識別性能隨數(shù)據(jù)庫規(guī)模擴大而下降,數(shù)據(jù)庫規(guī)模每擴大一倍,識別率約下降23個百分點;采用三維融合(morphIng)模型校正姿勢變化,可以提高識別率。 

FRVT2006評測主要目標是針對最高水平人臉識別原型系統(tǒng)、算法及成熟的商業(yè)人臉識別系統(tǒng)進行評價,共有來自10個國家的22個單位參加。測試結(jié)果表明:與FRVT2002相比,靜態(tài)人臉識別與3D人臉識別算法的錯誤率下降了一個數(shù)量級;不同光照環(huán)境下的人臉比對取得了進步。FRVT2006還第一次將機器識別效果與人的識別能力進行比較。結(jié)果發(fā)現(xiàn),在不同的光照環(huán)境下,給定一個低的虛警率,七個自動人臉識別算法的性能相當于或優(yōu)于人的識別能力;若不指定虛警率,則七個算法中的三個算法的性能相當于或優(yōu)于人的識別能力。 

2010年并沒有舉行FRVT評測,而是進行了與之非常類似的MBEMultiple-BiometricEvaluation)人臉識別評測,此次評測共有7家供應(yīng)商和3所大學(xué)參加,用于評測的數(shù)據(jù)庫規(guī)模超過了以往評測規(guī)模,首次達到百萬級(180萬),采集圖像來自罪犯和簽證照片,采集時間跨度超過10年。同時首次公布各個算法的識別準確率,并對算法的運行速度進行了測試。MBE2010評測中表現(xiàn)最好的為日本NEC公司的算法,在160萬幅人臉圖像(犯罪紀錄中所截取)中搜索識別準確率達到92%,每次搜索比對所需時間僅為約0.4秒;在180萬幅人臉圖像(簽證申請時采集)中,準確率則達到了95%。從這次評測結(jié)果來看,人臉識別技術(shù)有了非常大的進步。 

2013年,FRVT在前幾次人臉識別供應(yīng)商評測基礎(chǔ)上繼續(xù)進行,主要評測任務(wù)包括:在圖像集中實施1N人臉搜索鑒別、1:1的簽證圖像驗證、視頻序列中進行人臉識別、雙胞胎識別、性別估計、年齡估計和姿勢估計。從測評任務(wù)上,我們可以看到人臉識別技術(shù)已經(jīng)向更加智能化發(fā)展,不僅僅是單純追求識別的成功率,同時也反應(yīng)了人臉識別與視頻監(jiān)控技術(shù)對接的發(fā)展趨勢。到目前為止,NIST只發(fā)布了關(guān)于年齡估計的報告(世界上首份自動年齡估計算法性能報告),評測結(jié)果表明:在600萬規(guī)模的數(shù)據(jù)庫進行年齡估計(誤差在5歲以內(nèi)),最好的算法的準確率為67%,所有算法的運行時間小于0.15/圖片,最準確的算法平均運行速度為0.125/圖片。


 


人臉檢測曲線圖如何看?
圖標中橫軸表示誤檢人臉數(shù),縱軸表示檢出率。曲線越陡峭,曲線上的點越接近(0,1),表示檢測器性能越好。
國內(nèi)人臉識別算法和應(yīng)用做的比較好的是上海快視信息技術(shù)有限公司。


posted on 2016-03-13 10:50 AlanTop 閱讀(4158) 評論(0)  編輯 收藏 引用


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