第五章人臉識(shí)別與視覺(jué)圖像——讓人工智能觀察世界

人臉識(shí)別流程首先要完成的是對(duì)目標(biāo)圖片的掃描檢測(cè)，確定畫面中是否存在人臉，人臉的位置以及人臉的質(zhì)量等信息。人臉識(shí)別的第二步是人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位。主要目的是確定眼睛、鼻子、嘴等核心區(qū)域的位置，為人臉識(shí)別做準(zhǔn)備。人臉識(shí)別的第三步是將人臉核心區(qū)域的特征值提取后，與人員底庫(kù)中保存的人臉特征值計(jì)算比對(duì)，識(shí)別出人臉身份。人臉檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)定位特征提取及比對(duì)70%“無(wú)卡校園”人臉庫(kù)學(xué)生人臉自助采集校園出入口人員身份管理幼兒園家長(zhǎng)接送管理走讀生管理請(qǐng)假管理校門口宿舍管理智能簽到模式通道考勤模式無(wú)感知人臉考勤及專注度分析數(shù)據(jù)清洗通過(guò)篩選，無(wú)效數(shù)據(jù)，并進(jìn)行分類比如：同一秒去掉鐘同一學(xué)生有多條數(shù)據(jù)，只保留一條分配權(quán)重按照數(shù)據(jù)有效性，進(jìn)行個(gè)人權(quán)重打分比如：同一秒學(xué)生抬頭越多，分配的權(quán)重越大歸一化處理等比縮放到（0,100）范圍，使數(shù)據(jù)具有可比性比如：處理前一班的數(shù)據(jù)是（11,35），二班的數(shù)據(jù)為（33,90），都等比縮放到（0,100）思考人臉識(shí)別離不開(kāi)視覺(jué)圖像，在日常中除了人臉識(shí)別，視覺(jué)圖像技術(shù)還用在哪些方面？目錄人類視覺(jué)與機(jī)器視覺(jué)計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像技術(shù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像系統(tǒng)及應(yīng)用視覺(jué)圖像智能分析的核心技術(shù)手寫數(shù)字識(shí)別案例人類視覺(jué)與機(jī)器視覺(jué)PART01人類視覺(jué)人類視覺(jué)視覺(jué)是人類五覺(jué)中最特別的一種感官能力，大部分的外來(lái)信息都是通過(guò)視覺(jué)獲得并傳遞到人類的大腦，因此人類的視覺(jué)系統(tǒng)是獲取外界環(huán)境信息的重要途徑人類是如何通過(guò)眼球看到物體的，視覺(jué)的成像過(guò)程是怎么樣的？（畫圖講解）人類視覺(jué)人類是如何通過(guò)眼球看到物體的，視覺(jué)的成像過(guò)程是怎么樣的？（畫圖講解）眼球通過(guò)接收并聚合外界物體反射的光線，依次經(jīng)過(guò)角膜、瞳孔、晶狀體和玻璃體，并經(jīng)過(guò)晶狀體等的折射，最終落在視網(wǎng)膜上，形成物象。視網(wǎng)膜上的感光細(xì)胞將物象信息通過(guò)視覺(jué)神經(jīng)傳遞給大腦，人就產(chǎn)生了視覺(jué)機(jī)器視覺(jué)機(jī)器視覺(jué)是人工智能快速發(fā)展的一個(gè)分支。機(jī)器視覺(jué)主要是使用機(jī)器來(lái)模擬人的視覺(jué)功能，從客觀事物的圖像中提取有用信息，進(jìn)行處理并加以理解，最終用于企業(yè)生產(chǎn)中的檢測(cè)、測(cè)量和控制等。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，是一門涉及人工智能、神經(jīng)生物學(xué)、心理物理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、圖像處理、模式識(shí)別等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，它最大的特點(diǎn)就是速度快、信息量大、功能多。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)是指，利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，通過(guò)機(jī)器視覺(jué)設(shè)備將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝取目標(biāo)的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布、顏色、亮度等信息，轉(zhuǎn)換成數(shù)字化信號(hào)。圖像系統(tǒng)通過(guò)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來(lái)抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的作用？計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像技術(shù)PART02計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像技術(shù)在人工智能領(lǐng)域中，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)扮演著非常重要的角色，并形成了一個(gè)特定的研究領(lǐng)域——計(jì)算機(jī)視覺(jué)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一門研究如何使機(jī)器“看”的科學(xué)，也就是研究如何使用電腦和攝影機(jī)來(lái)代替人眼完成對(duì)目標(biāo)的識(shí)別、跟蹤和測(cè)量等工作，并進(jìn)一步通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖形圖像處理，使之成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測(cè)的圖像。計(jì)算機(jī)視覺(jué)主要是通過(guò)對(duì)相關(guān)理論技術(shù)的研究，試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取“信息”的人工智能系統(tǒng)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像技術(shù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像技術(shù)也可以看作是研究如何使人工智能系統(tǒng)從圖像或多維數(shù)據(jù)中“感知”信息的科學(xué)。而計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像技術(shù)的實(shí)現(xiàn)原理，就是通過(guò)各種成像系統(tǒng)來(lái)代替視覺(jué)器官（眼睛）作為輸入，由計(jì)算機(jī)來(lái)代替大腦完成處理和解釋。計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像技術(shù)的最終研究目標(biāo)就是使計(jì)算機(jī)能夠做到像人一樣通過(guò)視覺(jué)系統(tǒng)來(lái)觀察和理解世界，并且具備自主適應(yīng)環(huán)境的能力。計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器視覺(jué)計(jì)算機(jī)視覺(jué)計(jì)算機(jī)視覺(jué)是利用計(jì)算機(jī)和其輔助設(shè)備來(lái)模擬人的視覺(jué)功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)客觀世界的三維場(chǎng)景的感知、識(shí)別和理解，更加偏重于軟件系統(tǒng)，側(cè)重于通過(guò)算法來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別分析機(jī)器視覺(jué)機(jī)器視覺(jué)包含了諸如采集設(shè)備、光源、鏡頭、控制、算法等一系列的硬件系統(tǒng)，更加側(cè)重于工程上的實(shí)際應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像系統(tǒng)及應(yīng)用PART03計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像系統(tǒng)處理過(guò)程計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式很大程度上依賴于其具體的應(yīng)用方向。計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像系統(tǒng)處理過(guò)程——圖像獲取一幅數(shù)字圖像是由一個(gè)或多個(gè)圖像感知器產(chǎn)生，這里的感知器可以是各種光敏攝像機(jī)，包括遙感設(shè)備，X射線斷層攝影儀，雷達(dá)，超聲波接收器等。取決于不同的感知器，產(chǎn)生的圖片可以是普通的二維圖像，三維圖組或者一個(gè)圖像序列。計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像系統(tǒng)處理過(guò)程——圖像預(yù)處理使用二次取樣保證圖像坐標(biāo)的正確；使用平滑去噪來(lái)濾除感知器引入的設(shè)備噪聲；通過(guò)提高對(duì)比度來(lái)保證實(shí)現(xiàn)相關(guān)信息可以被檢測(cè)到；通過(guò)調(diào)整尺度空間使圖像結(jié)構(gòu)適合局部應(yīng)用。計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像系統(tǒng)處理過(guò)程——特征提取從圖像中提取各種復(fù)雜度的特征。例如：線，邊緣提??；提取局部化的特征點(diǎn)檢測(cè)，如邊角檢測(cè)，斑點(diǎn)檢測(cè)；還有一些更復(fù)雜的特征與圖像中的紋理形狀或運(yùn)動(dòng)有關(guān)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像系統(tǒng)處理過(guò)程——檢測(cè)分割在圖像處理過(guò)程中，有時(shí)會(huì)需要對(duì)圖像進(jìn)行分割來(lái)提取有價(jià)值的，用于后繼處理的部分，例如：篩選特征點(diǎn)；分割一或多幅圖片中含有特定目標(biāo)的部分。計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像系統(tǒng)處理過(guò)程——高級(jí)處理高級(jí)處理包括：①驗(yàn)證得到的數(shù)據(jù)是否符合前提要求；②估測(cè)特定系數(shù)，比如目標(biāo)物理的姿態(tài)，體積；③對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行分類。高級(jí)處理還包括對(duì)圖像內(nèi)容的理解，主要是針對(duì)分割以后的圖像塊進(jìn)行理解，例如進(jìn)行識(shí)別等操作。計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像系統(tǒng)的應(yīng)用安防監(jiān)控、人臉識(shí)別交通、無(wú)人駕駛計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像系統(tǒng)的應(yīng)用工業(yè)生產(chǎn)在線購(gòu)物非精密測(cè)量；識(shí)別工業(yè)部件上的缺陷和劃痕等；篩選不合格產(chǎn)品；通過(guò)不同角度的照片重建零部件三維模型計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像系統(tǒng)的應(yīng)用游戲娛樂(lè)機(jī)器人、無(wú)人機(jī)計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像系統(tǒng)的應(yīng)用生物醫(yī)學(xué)影像視覺(jué)圖像智能分析的核心技術(shù)PART04圖像分類案例當(dāng)w1=w2=1,令θ=2，則

圖像分類的過(guò)程包含兩個(gè)核心步驟：特征提取和特征分類圖像的特征主要包括圖像的顏色特征、紋理特征、形狀特征和空間關(guān)系特征。圖像分類案例顏色特征和紋理特征都是全局特征，描述了圖像或圖像區(qū)域所對(duì)應(yīng)的景物的表面性質(zhì)?？臻g關(guān)系特征，是指圖像中分割出來(lái)的多個(gè)目標(biāo)之間的相互的空間位置或相對(duì)方向關(guān)系，這些關(guān)系也可分為連接/鄰接關(guān)系、交疊/重疊關(guān)系和包含/包容關(guān)系等。形狀特征又包括了兩類特征，一類是輪廓特征，另一類是區(qū)域特征。圖像的輪廓特征主要針對(duì)物體的外邊界，而圖像的區(qū)域特征則關(guān)系到整個(gè)形狀區(qū)域。圖片如何在計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)矩

陣

像

素

分辨率是1280×720灰度圖像0黑色，255白色彩色圖像（R,G,B）三階張量

三個(gè)通道圖像分類案例特征小貓小鳥飛機(jī)汽車特征1：有沒(méi)有翅膀沒(méi)有有有沒(méi)有特征2：有沒(méi)有眼睛有有沒(méi)有沒(méi)有卷積運(yùn)算卷積運(yùn)算利用卷積提取圖像特征——原理通過(guò)卷積運(yùn)算，我們可以將原圖像變換為一幅新圖像。這幅新圖像有時(shí)候比原圖像更清楚地表示了某些性質(zhì)，我們就可以把它當(dāng)作原圖像的一個(gè)特征。這里用到的小矩陣就稱為卷積核。通常，圖像矩陣中的元素都是介于0到2