얼굴 인식 과정은 어떻게 되나요?

얼굴 인식 과정

얼굴 인식 시스템은 일반적으로 얼굴 이미지 수집 및 탐지, 핵심 포인트 추출, 얼굴 정규화(이미지 처리), 얼굴 특징 추출 및 얼굴 인식 비교 등 여러 프로세스로 구성됩니다.

얼굴 이미지 수집. 카메라 렌즈를 통해 정적 이미지, 동적 이미지, 다양한 위치, 다양한 표정 등과 같은 다양한 얼굴 이미지를 수집할 수 있으며 잘 수집할 수 있습니다. 사용자가 수집 장치의 촬영 범위 내에 있으면 수집 장치가 자동으로 사용자의 얼굴 이미지를 검색하고 캡처합니다.

얼굴 인식. 실제로 얼굴 검출은 얼굴 인식의 전처리, 즉 영상 속 얼굴의 위치와 크기를 정확하게 보정하기 위해 주로 사용된다.

핵심 추출(특징 추출). 얼굴인식 시스템에서 사용할 수 있는 특징은 일반적으로 시각적 특징, 픽셀 통계적 특징, 얼굴영상 변환계수 특징, 얼굴영상 대수적 특징 등으로 구분된다. 얼굴 특징 추출은 사람 얼굴의 특정 특징에 대해 수행됩니다. 얼굴 표현이라고도 하는 얼굴 특징 추출은 얼굴의 특징 모델링 프로세스입니다. 얼굴 특징 추출 방법은 크게 두 가지로 요약할 수 있는데, 하나는 지식을 기반으로 한 표현 방법이고, 다른 하나는 대수적 특징이나 통계적 학습을 기반으로 한 표현 방법이다.

얼굴 정규화(전처리). 얼굴에 대한 이미지 전처리는 얼굴 검출 결과를 기반으로 이미지를 처리하고 궁극적으로 특징 추출을 수행하는 프로세스입니다. 시스템에서 획득한 원본 이미지는 다양한 조건과 무작위 간섭을 받기 때문에 직접 사용할 수 없습니다. 이미지 처리 초기 단계에서 계조 보정, 노이즈 필터링 등의 이미지 전처리를 수행해야 합니다. 얼굴 이미지의 경우 전처리 프로세스에는 주로 얼굴 이미지의 빛 보정, 회색조 변환, 히스토그램 균등화, 정규화, 기하학적 보정, 필터링 및 선명화가 포함됩니다.

얼굴 인식 비교(매칭 및 인식). 추출된 얼굴 이미지의 특징 데이터를 검색하여 데이터베이스에 저장된 특징 템플릿과 일치시키는 임계값을 설정하여 유사도가 이 임계값을 초과하는 경우 일치 결과를 출력합니다. 얼굴 인식은 인식하려는 얼굴 특징과 획득한 얼굴 특징 템플릿을 비교하고, 유사도를 기준으로 얼굴의 신원 정보를 판단하는 것입니다. 1:1, 1:N, 속성인식으로 구분할 수 있습니다. 그 중 1:1은 두 얼굴에 해당하는 특징값 벡터를 비교하고, 1:N은 한 얼굴 사진의 특징값 벡터를 N개의 다른 얼굴에 해당하는 특징값 벡터와 비교하여 가장 높은 얼굴을 출력합니다. 정도 또는 상위 X 유사성.