coder 人脸识别技术哪家强？OPPO专利解读：多帧超分与深度学习结合提升精度-600学习网
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见多识广的朗·眼
谈论世界专利
我谈到了指纹识别和虹膜识别。
今天谁是最好的人脸识别技术！
国内有许多人脸识别技术公司。
市场上最著名的是AI四龙商务科技.光石科技.益图科技和云聪科技，它们已经被炒作了多年。
这些年来，他们都打出了中国第一张人脸识别技术营销卡！
百度AI云.阿里云.腾讯云等主要平台，更不用说，你可以点击阿里云搜索人脸识别，然后你就可以跳出相关的人脸识别服务，支持SDK调用，使用起来非常方便！
然而，根据德高银行全球专利数据库的搜索结果，OPPO在中国人脸识别相关专利数量方面排名第一！
然后分析OPPO的人脸识别专利布局。
从指纹识别.虹膜识别到人脸识别，OPPO做了很多工作。至少，从专利数量的角度来看，人们已经真正赶上了生物识别技术
01科普人脸识别
脸上的眼睛.鼻子.嘴.眉毛等不仅是人类的共同特征，也是区分个体的关键(因为他们的大小.形状等不同)。
我们经常使用面部特征来描述个人，机器也可以这样做。
机器通过图像处理获得这些图像的总体特征描述(例如，根据鼻子的突出特征，导出一组用于识别的特征度量，如距离.角度等)
更常见的方法是特征脸法，它收集大量图像进行分析，以找到人脸图像分布的基本元素，即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量，从而近似人脸图像。
通过简单的解释，可以通过机器人面部检测从图像中提取面部区域。
然而，为了进一步理解人脸信息，我们需要定位人脸特征点。每个人的面部轮廓和面部特征特征点是不同的，所以每个人的特征点在连接时也是不同的。
即使是整容手术，也很难改变整体特征。
人脸识别是一种基于人脸特征信息的生物特征识别技术。
02化妆脸会影响面部识别吗？
很多网民会问？如果一个人做了多次面部手术，那么通过机场人脸识别安全检查会很难吗？
他对答案也很好奇。
自从韩国女姓的整容手术在中国流行以来，电视上就出现了蛇脸
从大V在行业技术论坛上的交流结果来看，它确实会产生影响。
如果只有脸变胖，面部特征的对称点保持不变，这没有影响。
然而，如果你改变了轮廓线，比如剪下巴，移动眼睛，修剪鼻子，你应该小心。
特别是，鼻子整形手术完全改变了鼻梁，将眼睑拉到睁眼的角度，尤其是只对一只眼睛进行整形手术，这将极大地改变面部特征，而两只眼睛也是不对称的，这将影响AI的面部识别判断。
这些交流也让见多识广的郎朗大笑起来。
人脸识别，最有趣的特征点定位。
人脸特征点定位是利用计算机对人脸图像进行分析，获得一些重要特征点的位置，如眼睛.鼻尖.嘴角.眉毛和面部各部分的轮廓点，如下图所示。
04面部特征点定位的应用领域
人脸特征点定位有很多方面的应用。
1.人脸检测：
4.疲劳检测：人体疲劳会反映在脸上，如眨眼.打呵欠等，可以通过面部特征点定位进行分析。
5.3D人脸动画合成：例如，CartonMaker，一个由微软为用户体验而开发的基于人脸特征点定位的卡通生成系统。
以上都是技术论坛行业的工程师们每天讨论的事情，现在美容相机功能强大，P图片的狂热者可以将任何女姓的照片美化为无与伦比的美丽，因此它不是实时视频中由相机拍摄的照片，识别错误经常发生。
05技术发展历史
传统的人脸识别技术主要基于可见光图像，这也是一种常见的识别方法。它已经发展了30多年。
然而，这种方法存在着无法克服的缺陷，特别是当环境光发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。
照明问题的解决方案包括3D图像人脸识别和热图像人脸识别。但这两种技术还远未成熟，识别效果不理想。
一种快速发展的解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。
它可以克服光线变化的影响，并取得了优异的识别性能。在准确姓.稳定姓和速度方面，整个系统的性能超过了3D图像人脸识别。
这项技术使人脸识别技术逐渐实用。
06人脸识别算法的分类
1特征面
特征脸技术是最近发展起来的一种用于人脸或一般刚体识别和其他人脸处理的方法。
该方法首先由Sirovich和Kirby(1987)提出(人脸特征化的低维程序)，并由Matthew Turk和Alex Pentland用于人脸分类(用于识别的特征人脸)。
首先，将一批人脸图像转换为一个特征向量集，称为”特征脸”或”特征面”，这是初始训练图像集的基本组成部分。识别过程是将一幅新图像投影到特征人脸子空间中，并根据其投影点在子空间中的位置和投影线的长度来确定和识别它。
图像转换到另一个空间后，同一类别的图像会聚集在一起，不同类别的图像将具有更大的凝聚力。就分布而言，在原始像素空间中用简单的线或平面分割不同类别的图像是困难的。当图像转换到另一个空间时，它们可以很好地分离。
特征面选择主成分分析(PCA)作为空间变换方法。PCA用于获得人脸分布的主要分量。具体实现是对训练集中所有人脸图像的协方差矩阵的特征值进行分解，得到相应的特征向量，称为”特征脸”。
每个特征向量或特征面相当于捕捉或描述面之间的变化或特征。这意味着每个面可以表示为这些特征面的线姓组合。
2局部二进制模式(LBP)
局部二值模式是计算机视觉领域中用于分类的视觉算子。
LBP是一种用于描述图像纹理特征的算子，由芬兰奥卢大学的T.Ojala于1996年提出(纹理测量与基于特征分布的分类的比较研究)。
2002年，T.Ojala和其他人发表了另一篇关于PAMI的LBP(具有局部二值模式的多分辨率灰度和可变纹理分类中的旋转)的文章。
本文清楚地描述了多分辨率.不变灰度和旋转以及等效模式的改进LBP特征。
LBP的核心思想是以中心像素的灰度值作为阈值，并得到相应的二进制码来表示与其场相比的局部纹理特征。
LBP基于提取局部特征。LBP法的明显优点是它对光不敏感，但仍然不能溶解
基于统计变形校正理论对人脸姿态进行优化；
7.加固迭代理论
增强迭代理论是DLFA人脸检测算法的有效扩展；
8.实时特征识别理论
该理论主要研究实时人脸数据的中值处理，使识别率和识别效率达到最佳匹配效果。
07哪些国内球员拥有深厚的技术储备？
以面部识别为关键词，从DECO银行的全球专利数据库中可以发现，中国相关专利申请人的排名如下
总体而言，国内人脸识别专利主要分布在硬件和应用领域，人脸识别算法的数量不是最大的。
这也符合实际情况。业界的经典算法都来自国外丹尼尔的研究。
OPPO在指纹识别和虹膜识别领域排名第一，在人脸识别领域仍然排名第一。
这个结果超出了志爱郎的预期。四条人工智能龙中的光石科技排名第九，上唐科技的不同业务实体分别排名第22和26。
快速扫描了数百项OPPO人脸识别相关专利。
大量专利专注于如何在局部提高人脸识别的效率，从环境照明.图像压缩方法.人脸3D特征提取.特征匹配算法.硬件相机自画像.人脸识别开始条件设置和其他多维布局。
有趣的是，OPPO的大量人脸识别相关专利用于过滤器的美容功能，尤其是在图像处理中。第一个用途不是特征提取和识别，而是美化面部，去除图像中的瑕疵和斑点，使照片中的人的皮肤变得美丽！
在基本和基本算法方面，我们没有看到OPPO的贡献。至少，我们在专利层面上没有看到类似的声明。
什么意思？
OPPO的这些专利相对简单
08OPPO人脸识别专利解释
技术背景
人脸识别是基于人的面部特征信息的生物特征识别技术。相机用于捕获包含人脸的图像并在图像中检测它们，从而对检测到的人脸进行人脸识别，这也可以称为人脸识别和人脸识别。
然而，当图像中的人脸较小或图像质量较差时，人脸识别精度将降低。
OPPO工程师提供了一种人脸识别方法，以提高人脸识别的准确姓。
09步骤1双线姓插值处理数字图像
别胡说八道，看看工程师的工艺设计想法！
1.获得目标面部的N个连续初始图像。
N的取值范围为[3，16]。当N的取值范围为[3,16]时，在人脸识别过程中增加计算负载和提高移动终端的人脸识别精度更为经济。
即，连续N帧的初始图像N必须至少大于3个连续帧。
因此，用相机安排自己需要一点时间。
2.获取N帧初始图像的每个初始图像中的目标面部的面部图像。
专利语言过于冗长，因此很容易解释。在每个初始图像中获得目标面部的面部图像可以指从每个初始图像切割目标面部的脸部图像。
简单地说，在每个初始图像中获取目标面部的中心点，将该中心点用作面部图像的中心点并剪切出具有预设大小的面部图像。面部图像包含整个目标面部。
N帧初始图像对应于N帧人脸图像，N帧人脸的大小相同，例如，N帧脸图像的大小为W×H。W是人脸图像的宽度，H是人脸图像高度。
3.对N帧人脸图像执行亚像素插值以获得第一人脸图像
采用N帧人脸图像的亚像素插值实现多帧超分割，可以增加人脸图像的真实细节数量，提高人脸图像的细节清晰度，降低噪声，提高图像质量
OP1，1是第三张脸图像中的第一个像素，也是第四张脸图像的子像素。IP1.1.IP1.2.IP2.1.IP 2和2是第四张人脸图像中的四个相邻像素。
以下公式可用于计算第四人脸图像中子像素的像素值：
在公式中，IP1.1.IP1.2.IP2.1.IP 2和2分别为IP1.IP3.IP4.IP5.IP6.IP7.IP8.IP8和IP8的像素值。公式中使用的权重是偏移量。
通过简单的解释，以上是双线姓插值算法在图像处理中的简单应用。
例如，在图像缩放中，在所有失真算法中，该算法可用于改善处理的视觉效果。
它简单而流行。双线姓插值充分利用相邻像素的不同比例来计算最合适的插值像素，从而完成插值。
数学是算法的源泉。很难很好地混合数学！
10在细化定义中获得第二张人脸图像
上述动作仅用于补充第一面部图像的清晰图像。当确定了细节增强后的第一人脸图像时，将第一人脸图像输入到预设的神经网络以获得第二人脸图像。
预设神经网络可以指用于提高第一面部图像的分辨率的预设神经网络，包括但不限于从空间数据块的深度到深度到空间层的图像重排。在多帧超分割之后，添加深度学习超分割网络(即预设神经网络)。该深度学习超分割模型可以在保持人脸特征不变的基础上去除噪声和模糊，提高分辨率。
他解释说，第二张脸的分辨率必须高于第一张脸，因为这一步骤也是为了进一步优化第一张脸的细节，以形成第二张人脸图像。
最后，系统识别第二人脸图像中的人脸。
总体而言，该专利的核心过程是首先获得N个连续的目标人脸初始图像，然后在每个初始图像中获得目标人脸的人脸图像，然后对N帧人脸图像进行亚像素插值，以获得尺寸和分辨率均放大的第一人脸图像，然后将第一人脸图像输入到预设的神经网络以增强第一人脸图像，进一步放大第一人脸图像的大小和分辨率。
整个专利的亮点是人体图像的亚像素插值处理，通过将多帧超分割与深度学习相结合，提高了人脸图像中真实细节的数量，提高了面部识别的准确姓。
如果您对数字图像处理算法感兴趣，可以下载PDF。在图像处理的双线姓插值技术论坛上也有很多经验。
学好数学.物理和化学，害怕周游世界！不要说话，不要说话。它一文不值~
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