測試技術培訓人臉檢測與識別技術

會計學1測試技術培訓人臉檢測與識別技術2目錄人臉檢測與識別技術介紹人臉檢測與識別技術原理銀晨公司人臉檢測與識別技術算法人臉檢測與識別技術在數字監(jiān)控系統(tǒng)應用?？低暼四槞z測產品介紹人臉檢測系統(tǒng)驗收標準應用黑盒測試用例建立方法建立產品人臉檢測模塊的測試用例第1頁/共41頁3人臉檢測與識別技術人臉檢測與識別技術包括三個階段人臉的檢測facedetection圖像中是否存在人臉？人臉的定位facelocalization，人臉的特征提取facialfeatureextraction若有人臉，將其分割出來并定位其特征人臉的識別facerecognition圖像中的人臉是誰的？是Mary嗎？第2頁/共41頁4人臉檢測與識別的一般原理原理圖輸入圖像人臉檢測面部特征點定位人臉建模分類判別身份信息關鍵是特征提取和人臉建模，也就是采用什么樣的特征描述人臉的問題。而且對于基于光學圖像的人臉識別而言，這些特征必須是可以從圖像中獲得的。第3頁/共41頁5人臉檢測技術定義：人臉檢測—判斷一幅圖像中是否存在人臉，如果存在的話，給出圖像中所有人臉的大小和位置。第4頁/共41頁6銀晨人臉檢測技術算法基于橫紋灰度重心模板匹配的人臉檢測算法橫紋-水平條狀區(qū)域，灰度低于周圍區(qū)域。重心-橫紋的重心。模板-人臉面部器官構成的橫紋的分布模式。--基于Adaboost的人臉檢測算法第5頁/共41頁7銀晨人臉檢測技術算法灰度投影：橫紋-水平條狀區(qū)域，灰度低于周圍區(qū)域。第6頁/共41頁8銀晨人臉檢測技術算法人臉重心模板匹配灰度特征檢查第7頁/共41頁9銀晨人臉檢測技術算法算法的優(yōu)點：多尺度的檢測功能對深度旋轉不太敏感可以同時檢測多個人臉第8頁/共41頁10銀晨人臉識別技術人臉識別包括：創(chuàng)建模板和匹配模板兩個階段。在對圖像進行人臉檢測和定眼位后，即可獲得建模所需的標準人臉圖像。在P42.8GCPU的機器上，整個建模過程需要90ms。人臉模板分單人臉單模板，單人臉多模板和多人臉單模板三種。模板長度從200字節(jié)到10000字節(jié)。第9頁/共41頁11銀晨人臉識別技術算法原理面部器官特征點定位—根據一幅圖像中已知人臉的大小和位置，定位面部器官特征點的位置。第10頁/共41頁12面部器官定位為什么要定位特征點？進行識別前，歸一化人臉圖像。為什么要首先定位眼睛的位置？在人臉圖像中，眼睛部位的灰度分布有著較為明顯和穩(wěn)定的特征。相對于人臉的其他器官，眼睛的位置比較容易確定基于區(qū)域增長搜索的人眼定位算法優(yōu)點：對人臉平面內旋轉、左右深度旋轉不敏感。受光照條件變化影響小速度快第11頁/共41頁13每頁標題確定眼眉區(qū)域求取眼睛中心坐標

第12頁/共41頁14銀晨人臉識別技術算法原理人臉特征提取—從人臉圖像中，從識別的角度，提取反映這張人臉屬性的數字特征。第13頁/共41頁15銀晨人臉識別技術算法原理建立面紋編碼第14頁/共41頁16銀晨人臉識別技術算法原理特征比對—比較兩個人臉的數字特征，給出相似度度量。例如：歐氏距離歐氏距離：（∑（Xi-Yi）2）1/2，即兩項間的差是每個變量值差的平方和再平方根，目的是計算其間的整體距離即不相似性。

馬氏距離第15頁/共41頁17銀晨人臉識別技術算法原理面紋編碼特征化第16頁/共41頁18銀晨人臉識別技術算法原理對比第17頁/共41頁19銀晨人臉識別技術算法原理識別第18頁/共41頁20銀晨人臉識別技術算法原理銀晨一個典型的自動人臉識別系統(tǒng)包含人臉的圖像人臉檢測面部器官定位人臉特征提取特征比對識別結果人臉檢測結果面部器官定位結果人臉特征串人臉庫第19頁/共41頁21在監(jiān)控系統(tǒng)中的應用第20頁/共41頁22在監(jiān)控系統(tǒng)中的應用金融電力智能小區(qū)黨政機關機場、車站、碼頭等重要口岸其它公共場所…第21頁/共41頁23海康威勢人臉檢測產品由?？低暸c銀晨合作推出基于海康威數字視頻監(jiān)控產品平臺基于銀晨的人臉檢測算法第22頁/共41頁24?？低萑四槞z測產品人臉檢測≠人臉識別人臉檢測(Detection)圖像中是否存在人臉？位置？個數？人臉識別(Identification)圖像中的人臉是誰的？目前的產品只提供人臉檢測功能第23頁/共41頁25?？低萑四槞z測產品硬件：通過在海康威視現有產品平臺上擴展實現先期在4004HC+上實現后續(xù)產品可以和海康威視目前HC、HC+、HCS、HF、MD混用軟件：所有功能和API與原有SDK完全兼容新增人臉檢測和原有功能可以獨立使用第24頁/共41頁26海康威勢人臉檢測產品檢測：基于單幀圖像，分辨率：CIF檢測結果：2CIF人臉個數人臉信息(位置、大小)返回原始圖像返回圖像：原始采集圖像，無損，未經過處理完整圖像，非人臉局部圖像圖像格式原始圖像：高質量，適合圖像處理YUV4:2:0JPEG壓縮：硬壓縮、低數據量、直接存儲有損壓縮占用一定的硬件資源第25頁/共41頁27?？低萑四槞z測產品APISetFaceDetection第26頁/共41頁28?？低萑四槞z測產品SetFaceDetectionHANDLE

hChannelHandle通道BOOL

bEnable啟/停UINT

nFrameInterval檢測的幀間隔FACE_DETECTION_CALLBACK

pFunc回調函數BOOL

bCompress返回圖像是否壓縮UINT

nCompressQuality壓縮圖像的質量第27頁/共41頁29海康威勢人臉檢測產品得到檢測結果,回調函數說明FACE_DETECTION_CALLBACKUINT

nChannel通道號UINT

nFaceCount人臉個數FACE_INFO*pFaceInfo

人臉詳細信息char*pData原始圖像UINT

nDataSize圖像數據大小UINT

nImageWidth圖像寬度UINT

nImageHeight圖像高度typedefstruct{ short x; 在圖像中人臉起始橫坐標值

short y; 在圖像中人臉起始縱坐標值

short width; 人臉的寬度

short height; 人臉的高度}FACE_INFO;第28頁/共41頁30

Video人臉檢測nImageWidthnImageHeightnFrameIntervalxYwidthheightbCompress=

0bCompress=

1pData(YUV4:2:0)nDataSize=nImageWidth×nImageHeight×1.5YnImageWidth×nImageHeightUnImageWidth/2×nImageHeight/2VnImageWidth/2×nImageHeight/2nDataSize=文件長度存儲pData(JPEG)第29頁/共41頁31?？低萑四槞z測產品：DEMO第30頁/共41頁32?？低萑四槞z測產品性能指標檢測速度：≈40ms/幀與圖像復雜性、人臉個數關系不大

1路人臉檢測≈2路4CIF錄像≈8路CIF錄像圖像壓縮速度：高質量（90）：≈8ms中質量（50）：≈5ms低質量（10）：≈3ms檢測幀率決定系統(tǒng)性能針對一般辦公場景第31頁/共41頁33?？低萑四槞z測產品應用限制現有攝像機的畫面多是針對較大場景監(jiān)控，而要識別人臉，則對光照、人臉尺寸、清晰度、姿態(tài)角度有一定要求。尺寸范圍：最小人臉24×24象素姿態(tài)：左右偏轉<45°上下俯仰<15°平面旋轉<10°漏檢率<3%，誤檢率<5%（一定條件下）第32頁/共41頁34?？低萑四槞z測產品后續(xù)改進嵌入式產品人臉識別性能優(yōu)化功能完善多區(qū)域檢測重復人臉過濾面部器官位置、特征圖像突出顯示自定義圖像檢測解碼檢測第33頁/共41頁35人臉檢測系統(tǒng)驗收標準一、建議攝像機(JVC)或三星一體機鏡頭

焦距

采集有效距離

視覺范圍

標準C/CS接口

5-50mm

3米~6米

0.70~1.2米

視頻信號：1Vp-p,圖像色信號、同步信號幅度符合標準

第34頁/共41頁36人臉檢測系統(tǒng)驗收標準二、工程要求1、攝像頭安裝高度為1.7米至2.5米之間，針對人臉俯仰角不超過30度，攝像頭正面對人。2、環(huán)境光照要求光照度大于200

勒克斯（lux），小于800

勒克斯（lux），另外左右臉和上下臉光照度差小于50勒克斯（lux）；3、對于采集的面像尺寸大小，保證左右眼距離至少30像素，即人臉大小至少60*60像素；4、被拍攝人是正面照，而且為平視（在±10度范圍之內），平面傾斜角不超過±15度，深度旋轉角±15度；5、如果要識別，人在視頻中停留時間不少于10秒，而且為