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我们这一节继续介绍人工智能应用当中的人脸识别和情感计算
那么首先我们要看什么是
人脸识别
那么人脸识别是一种依据
人的面部的特征
比如说是统计的特征
或者说几何的特征这些特征
来自动进行身份识别的一种生物识别的技术
那么实际上它可以从图像识别和分类当中单独
的被提取出来
因为人脸识别它有一个特定的领域
特定的应用
以及关于人脸的一些更加特定的一些特征
那么人脸特的识别一般的流程
包括首先是进行图像的采集
然后进行人脸的检测的和定位
然后再有三维特征的提取
那么这个提取当中实际上它有可能不光光是
一个平面的二维的图像
可能包括脸部在进行转动的时候所产生的三维特征
那么以及最后可以进行三维建模
建完模了以后进行模型的对比
最后得到一个匹配的输出
然后检测到这个人脸是属于谁的
那么首先第一个就是有涉及到人脸的影像的采集
那么在人脸的影像采集的过程当中
因为人脸是它不是一个平的一个曲面
它实际上是一个立体的一个表面
那么立体的表面如何去采集
那么这里头就会受到一个图像的大小
图像的分辨率
还有甚至光照的环境光照不同
会产生的影像也不同
还有就是模糊和清晰的程度
还有甚至像这种对面部遮挡的程度
还有采集角度的问题
因为你在采集人的面部的时候
并不一定始终都是正对的一个正前方的正脸
可能是一个侧面
甚至可能会从斜下方往上看的这种仰视
不同的这种采集角度
它都会影响到人脸的采集
然后接下来进行人脸的检测
这个检测就是在图像当中准确的标定出人脸的
位置和大小
并且把其中有用的信息给它提取出来
那么这里头的所涉及到的一些特征就包括了
比如说像直方图的特征
像颜色的特征
还有一些人脸的器官分布的模板特征
还有一些结构特征等等
那么然后我们会利用这些信息来达到人脸检测
的一个目的
那么在进行检测之后得到的特征
我们可以采用一些综合分类的一些学习
机器学习的算法
来挑选出一些代表性的特征
然后我们在用特征的一些加权的权重
来把若干的特征的分类器把它进行组合
然后按照层级来进行组合
这样最后能够得到一个能够很有效提高检测
速度的这么一个完整的一个分类器
那么这当中其实会涉及到一些图像的预处理的工作
因为我们在通过输入的影像的系统当中
它获取的原始的图像会受到各种各样的条件的
限制和随机的干扰
往往不能够随直接的使用
那么这时候就需要在人脸检测的前端
在图像处理的早期阶段的时候
对它进行一些包括灰度校正
噪声过滤这些的图像的预处理
那么在人脸的特征提取的过程当中
所采涉及到的一些技术
包括使用传统的基于知识表征的方法的技术
那么知识表征就是我们事先有一个对人脸有一个认识
这个认识就包括了人脸应该包括哪些面部的器官
像眼睛鼻子嘴
那么眼睛鼻子嘴它的形状的一些描述
以及他们之间的一些特距离的一些特性
来这些特性也归纳
就有助于对于人脸分类的产生这个特征的数据
那么这样每一个特征它若干个特征组成的这种
一个数据的一个序列
我们在前面说到
如果你是一个数据序列的话
可能就叫做一个向量
那么向量的每一个数据就称之为分量
那么每一个特征的分量就包括了特征点之间的距离
甚至弯曲的程度
还有涉及到特征之间所形成的角度
那么这样整个就可以对人脸进行一个基于传统
知识表征方法的一个特征的建模
那么这个已经比较的成熟了
那么第二种就是我们现在用的机器学习基于神经网络的方法
那么如果基于神经网络的方法
对于人脸进行特征建模的
一般来说也是用擅长于对影像处理的深度的
卷积神经网络来进行处理
它把输入的人脸的图像最终通过卷积层通过
池化层或者是多个这样的层
最后最终会把人脸就变成了一个向量的表示
这个是一个多维的一个向量
那么在这些向量之后得到了这些向量之后
在理想状况下
我们就可以从向量之间的一个差
我们想到了我们最小的损失函数
是吧
然后可以向通过向量之间的差
就可以直接的反映出不同的人脸之间的相似的程度
当然差越小就说明相似的程度就越高
那么然后最后我们涉及到的匹配和识别的技术
就是根据我们提取到的人脸的特征值的数据和
我们已经在数据库当中存储的这些特征的模板
进行一个搜索和匹配
那么最终我们可以通过设定一个阈值
当你匹配的接近的程度达到了接近了一个什么值之后
我们就可以说相似度就特别的高
从而对人脸的身份信息进行一个判断
这样就可以做成像人脸识别的门禁
或者说面部识别的身份
严格的这种生物的身份的识别系统
这些我们在前面也提过
现在北京很多储蓄所当中
银行的里面都有配套的这种面部识别的这种人工智能的系统
那么它通常不光是对你拍一张照片
他还需要你比如说转动头部
或者说眨眨眼睛
表示这是一个真实的人
而且不同的角度的影像
他在进入到神经网络当中去进行匹配和识别
那么对于人脸识别的进一步的更细化的应用
是所谓的叫做表情的识别
表情识别称之为情感计算
那么从人的心里当中心理学的成果可以知道
人类主要有六种基本的情感
包括像愤怒高兴悲伤惊讶厌恶和恐惧
这六种基本的情感
那么其他的情感都是这些六种情感的一些混合
或者说细分
那么一般来讲
人类表达情感会通过不同的方式来表达
比如说你说话语言
还有声音的高低声调
还有面部表情
甚至身体的姿态动作都能够表达
那么其中情感的表达一半以上可以从面部的
表情看出来
那么而且大多数的表情识别就是基于对六种
情感以及对六种情感的拓展的情绪来进行实现的
那么我们说表情识别它的也有分成几个步骤
那么其中的四个步骤里头像人脸的检测
首先你要把人脸给检测出来
人脸的器官的配准特征提取这几步跟人脸识别
当中的相应的部分是相似的
你可以直接采用
但是最后情感计算
最后他有一个表情的分类
那么你这个是属于什么样的表情
这个分类就要根据提取图像当中的图像的特征
来判断表情
它所属的基本的感情的类别是多少
然后它的归属度它的概率有多大
一个个可以计算出来
那么在这当中
表情分类的一个主要的困难点就在于说第一
表情的精细化程度的划分怎么样
那么对于每一种情绪来说
它最微弱的这种表现是否也要把它进行归类
第二个是表情类别的一个多样化的问题
那么除了六种基本的这种表情之外
是不是我们还需要补充其他类型的一些情绪呢
那么因为六种情绪在很多的场景下
在某一些特征的场景下
它不能够识别人类的真实的情绪
所以还会有一些更精细的表情的识别
还有混合的表情的识别
而且除了这些基本表情之外的其他的表情识别
还有更加性质的领域的这些研究的工作
那么其中我们有一个比较量化的工作
做得比较好的是表情分析工具
叫做FACS
那么在这个工具当中
它的最基本的理论的认为说
人类在表达同一个情感的时候
面部肌肉的运动会有一定的规律
所以它不光是一个静态的一个影响
而是肌肉运动的一个序列
从这序列当中把运动单元给出面部动作的一个
编码系统
这样我们从表情分析工具当中
就可以通过特定的编码符号来更详细地描述出
内心的情感和面部表情之间的关系
那么一旦建立起这些关系之后
我们就可以通过面部的肌肉的运动
来把它分类到各种不同的情感当中去了
那么最后这是情感计算的一些应用的场景
首先情感计算它可以帮助有自闭症的人群能够
更好的融入到社会当中
然后也可以在教育当中进行应用
它可以迅速的定位那些比如说在上课的过程当中
可以去识别每个学生的微表情
那么看看她是否需要帮助
或者说哪一学生在学习过程当中碰到的障碍
那么这个可以及时的反馈给教师来
同时也可以对教师的一些素质进行考核
那么最后当然表情的识别和情感计算
它可以用于心理的医生来判断说这个病人
是不是明白了心理医生所做的一些提示
一些指示
还有这个病人的真实的情感是什么样的
那么这个原来都是要经验非常丰富的
医师才能够能够识别出一些精细的变化
这样我们通过人工智能通过神经网络的深度
学习的方法
也可以辅助医生来去做更精细的识别
以便做更好的治疗