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隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，人臉識別越來越被廣泛應用。從手機解鎖、身份認證，到公安領(lǐng)域的安全防控，人臉識別系統(tǒng)的應用范圍越來越廣泛。而其中一個重要的組成部分就是人臉數(shù)據(jù)庫。
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人臉數(shù)據(jù)庫是指一個包含大量人臉圖像、特征值及與之相關(guān)信息的，它是人臉識別的基礎(chǔ)。根據(jù)使用場景和目的不同，人臉識別系統(tǒng)所使用的數(shù)據(jù)庫也有所不同。下面將從不同角度介紹人臉識別基于何種數(shù)據(jù)庫。
1. 研究用數(shù)據(jù)庫
在人臉識別的研究領(lǐng)域，對算法性能的評估需要大量的訓練數(shù)據(jù)，同時需要有完整的人臉特征點位置和人臉邊界框位置，以便進行識別率和性能的評估。在這種情況下，一般采用大規(guī)模的公開數(shù)據(jù)庫，例如Labeled Faces in the Wild (LFW)、Youtube Faces (YTF)、CelebFaces Attributes (CelebA)等。
LFW數(shù)據(jù)庫是由美國加州大學伯克利分校的研究實驗室發(fā)布的一個大規(guī)模的人臉圖像數(shù)據(jù)庫，包含超過13,000個人的4,000多張人臉圖片。該數(shù)據(jù)庫中包含一些難以識別或特殊情況下的人臉，對于算法的魯棒性測試非常有用。
YTF數(shù)據(jù)庫是由谷歌發(fā)布的一個人臉識別視頻數(shù)據(jù)庫，包含3,425對來自1,595個人的視頻序列，每對序列之間的時間差不超過7年。
CelebA是一個包含超過200,000張人臉圖片的大規(guī)模人臉數(shù)據(jù)庫，用于人臉識別、屬性識別等相關(guān)研究。該數(shù)據(jù)庫采用了基于美國1990年人口普查的樣本來建立一部分的人臉樣本，并通過互聯(lián)網(wǎng)收集其余的樣本，具有代表性。
2. 商用數(shù)據(jù)庫
商用人臉識別系統(tǒng)的要求比研究用途更加具體、實用，它需要更為全面和完整的人臉庫，并且需要考慮到人臉庫的多樣性和適用性，以達到更好的識別效果。商用人臉識別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫一般由商用廠商根據(jù)各自的業(yè)務需求建立。
例如，中國的商湯科技是目前較為知名的人臉識別技術(shù)企業(yè)之一，其人臉數(shù)據(jù)庫主要包含娛樂、零售、金融、安防等領(lǐng)域可以使用的各種數(shù)據(jù)組。在商用領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)量是影響一個人臉識別廠商成功的主要關(guān)鍵。
3. 數(shù)據(jù)庫
在公安和安全領(lǐng)域，選擇合適的人臉識別數(shù)據(jù)庫對于技術(shù)效果和實際運用具有至關(guān)重要的意義。以中國公安部“天網(wǎng)工程”為例，該項目的數(shù)據(jù)庫主要包括兩個方面的內(nèi)容，一是公安部門從各地警方獲取的身份信息和通緝信息，二是通過現(xiàn)場采集獲得的人臉信息。然后，再通過高性能服務器將這些信息進行整合、標準化處理，并形成完整的信息體系。
的數(shù)據(jù)庫一般是不對外公開的，但是這些數(shù)據(jù)對于公共安全和民生保障具有重要作用。
綜上所述，人臉識別技術(shù)的發(fā)展與優(yōu)秀的人臉識別數(shù)據(jù)庫是分不開的。研究用數(shù)據(jù)庫主要用于算法性能的評估和對新技術(shù)的探索，商用數(shù)據(jù)庫主要用于商業(yè)應用，而數(shù)據(jù)庫則主要用于公共安全和穩(wěn)定。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應用需求的不斷增加，在建立更完備、有效的人臉庫的同時，如何保障數(shù)據(jù)安全和隱私問題也是需要著重考慮的。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- 人臉識別的原理是什么
- 如何使用yale大學的人臉數(shù)據(jù)庫進行人臉識別的訓練，python語言
人臉識別的原理是什么
人臉識別技術(shù)最開始是應用在手機人臉識別解鎖上面，但是隨時人臉識別技術(shù)的更新迭代，已經(jīng)迅速的取代了傳統(tǒng)的IC卡指紋密碼門鎖。人們不再飽受忘帶鑰匙、忘記開鎖密碼或者手指脫皮等尷尬嘩衫的情況，通過人臉識別功能只需刷臉即可迅速的進出小區(qū)/家門。
人臉識別門禁在普通人看來雖是極具科技性的產(chǎn)坦敗品，但是它的工作原理卻很簡單?？偨Y(jié)起來就是人臉采集、建模存儲、人臉比對、身份驗證等四個步驟，往下為大家詳細分解其工作原理，希望大家能對人臉識別門禁有著較為清晰的認識。
首先是，人臉采集。和讓蘆顫手機的人臉識別一樣，之一步是需要對你的面部進行采集。在之一次錄入人臉數(shù)據(jù)時，需要通過攝像頭對你臉部的正面、左右側(cè)面進行采集。這是目前普遍的人臉識別門禁的做法，而漢瑪智慧人臉識別門禁則有所不同，它除了支持現(xiàn)場的人臉識別數(shù)據(jù)采集，還支持由用戶終端上傳人臉識別數(shù)據(jù)，再通過管理員后臺審核通過就可以完成數(shù)據(jù)的首次錄入。
然后就是建模存儲。當人臉數(shù)據(jù)采集完成后，會通過后臺系統(tǒng)的統(tǒng)一處理，比如提取人臉的特征并進行數(shù)字化建模并加密存儲進數(shù)據(jù)庫生成索引。并且綁定屬于這個人的所有信息如姓名、住址等信息，方便物業(yè)公司和網(wǎng)格人員的管理。后面在通過人臉識別門禁的攝像頭取樣的時候，就可以拿當前取樣的人臉識別分析和后臺人臉模型的特征進行搜索匹配。
接著就是人臉比對了。前面說到，做好建模存儲生成索引后，只需要在人臉識別門禁面前走過，攝像頭會動態(tài)跟蹤取樣并生成特征數(shù)據(jù)，再通過和比對庫中的數(shù)據(jù)進行匹配，就可以快速的確認這個人的身份，并顯示與這個人綁定的相關(guān)信息。另，在人臉識別技術(shù)應用到手機的初期，就出現(xiàn)過使用照片騙過人臉識別系統(tǒng)并成功解鎖手機的案例。歸根到底，這只是算法的問題，目前除了手機，人臉識別門禁也采用了3D面部識別的技術(shù)，能夠判斷是真人還是照片，有效的解決了這個尷尬的問題。
人臉識別的原理如下：
其實機器本來并不擅長識別圖像，比如這張圖片在機器眼里只是一串0和1組成的數(shù)據(jù)，機器并不能理解這個圖像有什么含義。所以想讓機器學會認識圖像，就需要我們給它編寫程序算法。
當我們描述一個人的長相的時候，大多會用到類似這樣的詞匯，比如瓜子臉、
柳葉眼
、蒜頭鼻、櫻桃嘴。所謂長相很大程度上取決于人腦袋和五官的形狀。
最早的人臉識別就是采用這樣的方法。首先機器會在圖像中識別出臉所在的位置，然后描繪出這張臉上的五官的輪廓，獲得人臉上五官的形狀和位置信息。比如兩個眼睛之間的距離，鼻尖嘴角連線在水平方向上的角度等等。
就可以通過這些數(shù)據(jù)判斷這張臉是不是已知的某張臉?；蛘呤侵苯釉跀?shù)據(jù)庫中找出這是哪一張臉。但是這種方式獲得的特征數(shù)據(jù)比較少，結(jié)果也并不是特別準確。現(xiàn)在我們已經(jīng)有了更先進的算法對圖像進行處理和比較。
比如一些算法不再是從圖像上描點連線，而是直接對比兩張臉的圖像，這樣就相當于更全面細致的獲取了更多的特征信息。
比如兩個眼睛之間的距離，鼻尖嘴角連線在水平方向上的角度等等。這樣就可以通過這些數(shù)據(jù)判斷這張臉是不是已知的某張臉。
或者是直接在數(shù)據(jù)庫中找出這是哪一張臉。但是這種方式獲得的特征數(shù)據(jù)比較少，結(jié)果也并不是特別準確?，F(xiàn)在我們已經(jīng)有了更先進的算法對圖像進行處理和比較。比如一些算法不再是從圖像上描點連線，而是直接對比兩張臉的圖像，這樣就相當于更全面細致的獲取了更多的特征信息。
現(xiàn)殲李在機器在人臉識別的正確率上甚至全面超過了人類。不過隨著越來越多的領(lǐng)域，尤其是
金融行業(yè)
采用
人臉識別技術(shù)
，問題就出現(xiàn)了，比如可能會有不法分子利用別人的照片登錄這個人的賬戶，盜取財產(chǎn)。
一個解決的方案是讓操作者在進行登錄的時候做一些表情，這樣就可以判斷出這不是一張靜態(tài)的照片。但即使是這樣，不法分子還是可以通過拍視頻或者建模的方式模擬出這敏臘些表情動作。
所以在一些對安全性要求比較高的場合，人臉識別設備會增加一些特殊的裝備來判斷自己正在識別的是不是一個活生生的人。比如可以加裝3D傳感器、紅外攝像儀等設備來感知攝像頭前到底是一張冷冰冰的平面圖像，氏拿遲還是一張有溫度的立體的臉。
當然，人臉識別技術(shù)還不夠完美，不法分子總是會想出新的招數(shù)來進行攻擊，而技術(shù)也正是從這一次一次的防御中不斷自我完善的?，F(xiàn)在的人臉識別技術(shù)，在各種
手機APP
中和我們的生活中得到了廣泛應用，雖然方便了生活，但也存在著弊端，相信在不久的將來，人臉識別技術(shù)會更加精進和方便。
人臉識別是一種軟件層面的算法,用于通過處理視頻幀或數(shù)字圖像來驗證或識別一個人的身份,其中該人的臉是可見的。
其實機器本來并不擅長識別圖像，比如這張圖片在機器眼里只是一串0和1組成的數(shù)據(jù)，機器并不能理解這個圖像有什么含義。所以想讓機器學會認識圖像，就需要我們給它編寫程序算法。
當我們描述一個人的長攔野吵相的時候，大多會用到類似這樣的詞匯，比如瓜子臉、柳葉眼、蒜頭脊乎鼻、櫻桃嘴。所謂長相很大程度上取決于人腦袋和五官的形狀。
最早的人臉識別簡侍就是采用這樣的方法。首先機器會在圖像中識別出臉所在的位置，然后描繪出這張臉上的五官的輪廓，獲得人臉上五官的形狀和位置信息。比如兩個眼睛之間的距離，鼻尖嘴角連線在水平方向上的角度等等。
人臉識別的原理是用相機或攝像機采集包含人臉的圖像或視頻流，自動檢測和跟蹤圖像中的人臉，從而識別出檢測到滾空差的人臉。人臉識別是基于人的面部特征信息的生物識別技術(shù)，其本質(zhì)是圖像處理。
或者，手機處理圖像時，需要檢查面部器官虧叢的幾何形狀和器官之間的距離。上述操作完成后，將與之一次輸入的面部特征進行比對，從而實現(xiàn)信息認證成功，解鎖手機。
傳統(tǒng)的人臉識別技術(shù)主要基于可見光圖像，但是這種方法有著不可克服的缺陷，特別是當環(huán)境光發(fā)生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統(tǒng)的需要。
人臉識別技術(shù)經(jīng)過科技的發(fā)展，基于主動近紅外圖像的多光源
人臉識別
技術(shù)。它能克服光線變化的影響，取得了大皮優(yōu)異的識別性能。整個系統(tǒng)在準確性、穩(wěn)定性和速度方面的性能超過了3D圖像人臉識別。這項技術(shù)在最近兩三年發(fā)展迅速，使得人臉識別技術(shù)逐漸實用化。
如何使用yale大學的人臉數(shù)據(jù)庫進行人臉識別的訓練，python語言
基于特征臉(PCA)的人臉識別方法
特征臉方法是基于KL變換的人臉識別方法，KL變換是圖像壓縮的一種更優(yōu)正交變換。高維的圖像空間經(jīng)過KL變換后得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。如果假設人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識旅搭歲別的特征矢量，這就是特征臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓練樣本，而且完全是基于圖像灰度的統(tǒng)計特性的。目前有拆睜一些改進型的特征臉方法。
比如人臉灰度照片40×40=1600個像素點，用每個像素的灰度值組成的矩陣代表這個人的人臉。那么這個人人臉就要1600 個特征。拿一堆這樣的樣本過來做pca，抽取得到的枝敬只是在統(tǒng)計意義下能代表某個樣本的幾個特征。
人臉識別可以采用神經(jīng)網(wǎng) 絡深度學習的思路，國內(nèi)的ColorReco在這邊有比較多的案例。
人臉識別是基于什么數(shù)據(jù)庫的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于人臉識別是基于什么數(shù)據(jù)庫,人臉識別基于何種數(shù)據(jù)庫？,人臉識別的原理是什么,如何使用yale大學的人臉數(shù)據(jù)庫進行人臉識別的訓練，python語言的信息別忘了在本站進行查找喔。
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本文題目：人臉識別基于何種數(shù)據(jù)庫？(人臉識別是基于什么數(shù)據(jù)庫)
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