人臉辨識的原理及邊緣運算應用【2021 最新版】 | 全台第三方支付網
2020年12月18日—藉由Qualcomm®NeuralProcessingSDK軟體架構,可輕鬆優化人臉辨識以及其他AI相關應用,強化整體效能。適用設備:AIoT設備運算效能:中建置費用:中 ...
近年來,人臉辨識相關應用已蓬勃發展。除了每天都會用到的手機解鎖外,辦公室或工廠廠區門禁、大樓公寓的電子鎖,甚至是零售、金融客戶體驗優化等,也都是人臉辨識的常見應用[1]。本篇文章我們將為您深度探討人臉辨識的原理、如何在各式應用場景與邊緣裝置中進行優化、相關的技術細節說明,以及各式深具潛力的人臉辨識應用。
臉部辨識又稱人臉辨識 (Facial Recognition),是生物辨識技術的一種,其運作原理係以向量方式擷取臉部特徵值,進而與事先登錄的人臉影像進行分析比對,進而完成準確的身分驗證。近年來,隨著AI人工智慧技術的發展,人臉辨識採用的是深度神經網路(DNN, Deep Neural Network) 與類神經網路技術,除了可大幅提升辨識率外,也可辨別各種角度的人臉,對於人臉辨識的普及有極大的幫助,包含訊連科技的 FaceMe® AI 臉部辨識系統也採用這種技術達到極高精準度。
人臉辨識技術除了常見的臉部偵測及身分比對外,亦包含了特徵偵測(如:性別、年齡、情緒)、口罩偵測等多種功能。而透過人臉辨識技術,也可減少人為判別所造成的偏差。
而透過深度神經網路,就能以 AI 演算法及數學算式量測人臉的各項變數、化為特徵值,再比對資料庫以找出該人臉之正確身分。以下我們將以FaceMe®為例說明人臉辨識的主要流程。
臉部偵測臉部偵測為人臉辨識的第一步驟,透過臉部偵測技術,即使僅局部的臉部出現於畫面之中,仍可於影像或影片中精準掃描、偵測及框列人臉之所在位置。於臉部偵測時,快速、即時的偵測臉部為判別效能之最主要指標,亦是人臉辨識之基礎。以FaceMe®為例,可於同一畫面中偵測出多張人臉,並逐一精準追蹤框列。
臉部特徵值擷取臉部特徵值擷取是臉部偵測的下一個步驟,臉部辨識引擎可將框列出的臉部區分成 n 個維度,比方說,高精準度的臉部辨識引擎之 n 值為 1024 時,可將臉部切分成 1024 維度的矩陣,將例如:鼻子的長度與寬度、額頭寬度、眼睛形狀等各項變數擷取出以向量為基礎的臉部特徵值。而此擷取出的特徵值,可進一步用來比對資料庫中最近似的資料,得出正確身分。...
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