Face detection、alignment错负、verification坟瓢、identification(recognization),你能分的清楚嗎犹撒?
人臉的4個方向折联,你還分的清楚嗎
1、Face detection
Face detection识颊,人臉檢測或者說人臉定位诚镰,其對圖像中的人臉進(jìn)行檢測奕坟,并將結(jié)果用矩形框框出來。
2清笨、Face alignment
Face alignment月杉,人臉較準(zhǔn)或者說人臉關(guān)鍵點檢測。人臉關(guān)鍵點檢測是人臉識別的重要環(huán)節(jié)抠艾,其是在人臉圖像中檢測出人臉器官或者外輪廓的位置苛萎,這些特征點位置主要是諸如鼻子左側(cè),鼻孔下側(cè)检号,瞳孔位置腌歉,上嘴唇下側(cè)等等位置,其為人臉識別等技術(shù)提供最重要的位置信息谨敛。人臉關(guān)鍵點的效率和準(zhǔn)確率影響整個人臉識別系統(tǒng)的時效與準(zhǔn)確性究履。
上圖中紅色框框就是在做Face detection,白色點點就是在做Face alignment脸狸。
3最仑、Face verification
Face verification,人臉校驗炊甲。其是基于pair matching的方式泥彤,所以它得到的答案是“是”或者“不是”。在具體操作的時候卿啡,給定一張測試圖片吟吝,然后挨個進(jìn)行pair matching,matching上了則說明測試圖像與該張匹配上的人臉為同一個人的人臉【蹦龋現(xiàn)在的大多數(shù)人臉人臉?biāo)⒛槾蚩ㄏ到y(tǒng)中采用的(應(yīng)該)是這種方法剑逃。
4、Face identification(recognization)
Face identification(recognization)官辽,人臉識別蛹磺。如下圖所示的,它要回答的是“我是誰同仆?”萤捆。
相比于人臉校驗采用的pair matching,它在識別階段更多的是采用分類的手段俗批。它實際上是對進(jìn)行了前面兩步即人臉檢測俗或、人臉校正后做的圖像(人臉)分類。即人臉識別包括下面三個模塊:
往期AI1000問
第一期:【AI-1000問】為什么深度學(xué)習(xí)圖像分類的輸入多是224*224
第二期:【AI-1000問】為什么LeNet5倒數(shù)第二個全連接層維度為84岁忘?
第三期:【AI-1000問】為什么OpenCV存儲的圖像格式是BGR呢辛慰?
第四期:【AI-1000問】機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識別是什么關(guān)系?
第五期:【AI-1000問】人臉的4個方向干像,你還分的清楚嗎帅腌?
第六期:【AI-1000問】你知道為什么GoogLeNet也被稱為InceptionNet嗎辱志?
第七期:【AI-1000問】softmax loss和交叉熵有什么關(guān)系?
第八期:【AI-1000問】為什么信號有單位而且是dB狞膘?
第九期:【AI-1000問】訓(xùn)練為什么要分測試集和驗證集揩懒?
第十期:【AI-1000問】為什么現(xiàn)在大家喜歡用3*3小卷積?
作者:言有三
鏈接:http://www.reibang.com/p/4dbb8c2ab95c
來源:簡書
簡書著作權(quán)歸作者所有挽封,任何形式的轉(zhuǎn)載都請聯(lián)系作者獲得授權(quán)并注明出處已球。