人脸的4个方向,你还分的清楚吗?

Face detection、alignment、verification、identification(recognization),你能分的清楚吗?

人脸的4个方向,你还分的清楚吗

1、Face detection

Face detection,人脸检测或者说人脸定位,其对图像中的人脸进行检测,并将结果用矩形框框出来。

2、Face alignment

Face alignment,人脸较准或者说人脸关键点检测。人脸关键点检测是人脸识别的重要环节,其是在人脸图像中检测出人脸器官或者外轮廓的位置,这些特征点位置主要是诸如鼻子左侧,鼻孔下侧,瞳孔位置,上嘴唇下侧等等位置,其为人脸识别等技术提供最重要的位置信息。人脸关键点的效率和准确率影响整个人脸识别系统的时效与准确性。

上图中红色框框就是在做Face detection,白色点点就是在做Face alignment。

3、Face verification

Face verification,人脸校验。其是基于pair matching的方式,所以它得到的答案是“是”或者“不是”。在具体操作的时候,给定一张测试图片,然后挨个进行pair matching,matching上了则说明测试图像与该张匹配上的人脸为同一个人的人脸。现在的大多数人脸人脸刷脸打卡系统中采用的(应该)是这种方法。

4、Face identification(recognization)

Face identification(recognization),人脸识别。如下图所示的,它要回答的是“我是谁?”。

相比于人脸校验采用的pair matching,它在识别阶段更多的是采用分类的手段。它实际上是对进行了前面两步即人脸检测、人脸校正后做的图像(人脸)分类。即人脸识别包括下面三个模块:

往期AI1000问

第一期:【AI-1000问】为什么深度学习图像分类的输入多是224*224

第二期:【AI-1000问】为什么LeNet5倒数第二个全连接层维度为84?

第三期:【AI-1000问】为什么OpenCV存储的图像格式是BGR呢?

第四期:【AI-1000问】机器学习和模式识别是什么关系?

第五期:【AI-1000问】人脸的4个方向,你还分的清楚吗?

第六期:【AI-1000问】你知道为什么GoogLeNet也被称为InceptionNet吗?

第七期:【AI-1000问】softmax loss和交叉熵有什么关系?

第八期:【AI-1000问】为什么信号有单位而且是dB?

第九期:【AI-1000问】训练为什么要分测试集和验证集?

第十期:【AI-1000问】为什么现在大家喜欢用3*3小卷积?

作者:言有三

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