
2025-02-11
你是不是对 AI 人脸识别特好奇呀?今天就给你聊一聊它的原理~
先得说数据采集跟预处理这步,这可是基础中的基础。你看啊,现在到处都有人脸识别,像小区门禁、手机解锁,那些摄像头就是负责采集人脸图像的 “小助手”。不过,这采集可有讲究呢,图像得清楚才行,分辨率不能低,光照也得合适,要是太暗或者太亮,人脸五官都看不清,后面识别就全抓瞎了。
采集完就得预处理了,这里面门道不少。先是灰度化,把彩色图像变成灰度的,这么做能减掉不少数据量,还不耽误保留人脸的轮廓、纹理这些关键信息,就好像把没用的 “包袱” 扔了,轻装上阵。接着是归一化,把像素值都规整到 0 到 1 这个范围里,方便模型去处理,模型看到这种规规矩矩的数据,处理起来才顺手嘛。还有滤波,像高斯滤波这玩意儿可管用了,能把图像里那些 “捣乱” 的噪声去掉,把图像打磨得干干净净,后续提取特征的时候才不容易出错。
再讲讲特征提取,这可是 AI 人脸识别的核心环节。这里面卷积神经网络(CNN)可是大功臣!CNN 里有卷积层,那些卷积核就像一个个小探测器,在人脸图像上滑来滑去,专门找不同的局部特征。打个比方,有个卷积核就盯着眼睛轮廓呢,一旦滑到眼睛那块,发现像素变化对上号了,立马提取出眼睛轮廓特征。提取完了,池化层就登场了,它搞下采样,拿最大池化来说,就在一小片区域里挑个最大值当输出,这么一来,就算人脸在图像里稍微有点平移、旋转,模型也能稳住,不被干扰。经过好几层卷积、池化的操作,人脸就被抽象成一个挺有代表性的向量了,维度可能是 128 维、256 维啥的。而且同一个人的不同人脸图像,对应的特征向量在这个高维空间里挨得近;不同人的呢,就离得远。
最后就是分类识别了。要想让模型认得出谁是谁,得先拿大量标好身份的人脸图像去训练分类器。比如说一张图标着 “张三”,另一张标 “李四”,模型慢慢学着把提取出来的人脸特征向量跟这些身份对上号。训练的时候常用的有支持向量机、Softmax 回归这些分类器。拿 Softmax 回归举例,要是数据集里有 100 个人脸类别,它能算出输入的人脸特征向量属于每个人的概率,输出个 100 维的概率向量。
到了真正识别的时候,新来了一张人脸图像,模型麻溜地提取特征向量,再用分类器算出它可能是谁的概率。然后跟数据库里存好的特征向量比一比,用欧式距离、余弦距离这类方法衡量。要是距离小于设定好的阈值,嘿,就认定是这个人了!像公司考勤系统就是这么干的,员工人脸特征都提前存数据库里,上班打卡刷脸,一匹配上,考勤就成了。这下,你是不是把 AI 人脸识别原理摸得透透的啦?