在當今的機器人領域，基于機器視覺的人臉面部識別和檢測發展得非常之快，并且已經運用于很多領域。
現在，人臉識別已經應用到了包括支付、遠程業務辦理、安防以及門禁等場合中。經過近兩個月的試運行，安檢人臉識別系統近日已經在深圳寶安國際機場國內安檢區正式投入使用，這也是全國首家將人臉識別系統嵌入機場的安檢信息系統。很多人都說，我們迎來刷臉時代。屆時，坐車驗票、出入門禁、購物支付……在諸多類似場景中，只靠“刷”一下自己的臉就能搞定。
然而，就目前而言，機器人能夠成功做到面部識別，是因為其已經處于正常的照明條件之下。而要想此技術進一步發展，我們還需要克服一個障礙：如何在光線不明朗的情況下也能刷臉成功？因此，在到達刷臉時代之前，我們需要開發出一種算法，讓機器人在不正常的照明條件下，比如黑暗中，也能進行人臉識別。
現在，日本豐橋科學技術大學計算機科學與工程學院的研究人員開發出了一種炫酷的技術，它能通過運用一種反射模型，調整光線對人類面部的影響。此種模型有著一種可變的照明比例，由FIS（模糊推理系統）控制，此系統能夠運用GA（基因算法），能夠讓機器人在不同的光線下進行人臉識別。
該研究團隊負責人Bima Sena Bayu Dewantara表示：為了減少光線對人臉識別的影響，我們應該適當調整圖像對比度。比如，為了產生一個穩定的面部成像，我們需要加亮臉頰的光線，調暗眼球的光線。而我們運用的反射模型就能實現這一點，結合FIS和GA對于操作此種模型也非常重要。
另一位負責人Jun Miura教授表示：通過調整圖像對比度，我們能夠提高面部識別和檢測的精度和效果，同時也可實時運用于機器人面部識別和人機交互領域。
人類的面部不僅可以將自己與其他人區別開來，還提供其他的信息：如你是否疲憊，你是開心還是難過，平和還是緊張。而捕捉面部蘊含的這些信息對于人機交互來說至關重要。研究人員表示通過調整圖像對比度，機器人能夠在不同的情況下進行面部識別和檢測，特別是在照明不足的情況之下。7月15日，日本該團隊在《機器視覺及其運用》上公布了研究結果。
隨著人機交互和人工智能的飛速發展，刷臉時代已經不是遙不可及了。但要到達那里，機器視覺還要攻克一個個難關。
（來源：雷鋒網）
