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人臉識(shí)別技術(shù)在廣受歡迎的同時(shí)，也有很多人有疑問(wèn)：偏頭人臉識(shí)別還能認(rèn)出我嗎？整容了怎么辦？卸妝有影響嗎？戴眼鏡呢？···那么，影響人臉識(shí)別的影響因素到底有哪些？人臉識(shí)別到底靠譜嗎？
人臉識(shí)別的內(nèi)部因素主要是指人臉識(shí)別算法方面，人臉識(shí)別技術(shù)是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)，而人臉識(shí)別算法需要在識(shí)別過(guò)程中完成人臉特征的提取，并與庫(kù)存的已知人臉進(jìn)行比對(duì)，完成最終的分類。可以說(shuō)，人臉識(shí)別算法貫穿了整個(gè)人臉識(shí)別過(guò)程的開(kāi)始與結(jié)束，理所當(dāng)然其算法本身的技術(shù)水平也成為人臉識(shí)別的核心影響因素。
我們利用3D攝像頭拍攝人臉,得到相應(yīng)的人臉區(qū)域的3D數(shù)據(jù),并基于這些數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的分析, 最終判斷出這個(gè)人臉是來(lái)自活體還是非活體。這里非活體的來(lái)源是比較廣泛的,包括手機(jī)和Pad等介質(zhì)的照片和視頻、各種打印的不同材質(zhì)的照片（這里包含各種情形的彎曲、折疊、剪裁、挖洞等情形）等。
我們基于活體檢測(cè)和非活體檢測(cè)的3D人臉數(shù)據(jù)，選擇最具有區(qū)分度的特征來(lái)訓(xùn)練分類器，利用訓(xùn)練好的分類器來(lái)區(qū)分活體和非活體。特征的選擇是至關(guān)重要的，這里我們選擇的特征既包含了全局的信息，也包含了局部的信息，這樣的特征有利于算法的穩(wěn)定性和魯棒性。
下面是3D人臉檢活原理的幾個(gè)步驟：
首先，我們提取了活體和非活體人臉區(qū)域的256個(gè)特征點(diǎn)的三維信息，并對(duì)這些點(diǎn)之間的幾何結(jié)構(gòu)關(guān)系進(jìn)行了初部的分析處理；。
其次，我們提取了整個(gè)人臉區(qū)域的三維信息，并對(duì)相應(yīng)的特征點(diǎn)做進(jìn)一步的處理，再采用協(xié)調(diào)訓(xùn)練Co-training的方法訓(xùn)練了正負(fù)樣本數(shù)據(jù)，之后利用得到的分類器進(jìn)行了初分類。
最后，利用以上兩個(gè)步驟所提取的特征點(diǎn)進(jìn)行曲面的擬合來(lái)描述三維模型特征，然后根據(jù)曲面的曲率從深度圖像中提取凸起區(qū)域，再對(duì)每個(gè)區(qū)域提取EGI特征，最后利用其球形相關(guān)度進(jìn)行再分類識(shí)別。
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