1.什么是人臉識(shí)別？

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)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。

人臉識(shí)別技術(shù)主要是通過人臉圖像特征的提取與對(duì)比來進(jìn)行的。人臉識(shí)別系統(tǒng)將提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)相似度超過一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出。

2.人臉識(shí)別的一般流程

【1】人臉采集：不同的人臉圖像通過攝像鏡頭采集得到，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等，當(dāng)采集對(duì)象在設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝人臉圖像。

【2】人臉檢測(cè)：在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小，并把其中有用的信息挑出來（如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等），然后利用信息來達(dá)到人臉檢測(cè)的目的。

【3】人臉圖像預(yù)處理：基于人臉檢測(cè)結(jié)果，對(duì)圖像進(jìn)行處理并最終服務(wù)于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度矯正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。

人臉識(shí)別的一般流程

【4】人臉特征提?。?/strong>人臉器官包含眼睛、鼻子、嘴巴、下巴、眉毛、耳朵、頭發(fā)等，基于人臉器官的形狀、描述以及之間的距離、特性勾勒出人臉分類的特征數(shù)據(jù)。人臉識(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的，也稱人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過程。

【5】匹配與識(shí)別：提取的人臉特征值數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存貯的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過設(shè)定一個(gè)閾值，將相似度與這一閾值進(jìn)行比較，來對(duì)人臉的身份信息進(jìn)行判。

人臉識(shí)別的一般流程

3.人臉識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)

人臉識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)

下面簡(jiǎn)單介紹一下人臉識(shí)別四大關(guān)鍵技術(shù)：

人臉檢測(cè)（F?aceDetection）：“人臉檢測(cè)(FaceDetection)”的作用就是要檢測(cè)出圖像中人臉?biāo)谖恢?。人臉檢測(cè)算法的原理簡(jiǎn)單來說是一個(gè)“掃描”加“判定”的過程。即首先在整個(gè)圖像范圍內(nèi)掃描，再逐個(gè)判定候選區(qū)域是否是人臉的過程。因此人臉檢測(cè)算法的計(jì)算速度會(huì)跟圖像尺寸大小以及圖像內(nèi)容相關(guān)。在實(shí)際算法時(shí)，我們可以通過設(shè)置“輸入圖像尺寸”、或“最小臉尺寸限制”、“人臉數(shù)量上限”的方式來加速算法。

人臉檢測(cè)

人臉對(duì)齊（FaceAlignment）：“人臉對(duì)齊(FaceAlignment)”人臉對(duì)齊是將不同角度的人臉圖像對(duì)齊成同一種標(biāo)準(zhǔn)的形狀。先定位人臉上的特征點(diǎn)，然后通過幾何變換（仿射、旋轉(zhuǎn)、縮放），使各個(gè)特征點(diǎn)對(duì)齊（將眼睛、嘴等部位移到相同位置）。

人臉對(duì)齊

人臉編碼（FaceEncoding）：“人臉編碼(FaceEncoding)”人臉圖像的像素值會(huì)被轉(zhuǎn)換成緊湊且可判別的特征向量，這也被稱為模板（template）。理想情況下，同一個(gè)主體的所有人臉都應(yīng)該映射到相似的特征向量。

人臉編碼

人臉匹配（FaceEncoding）：“人臉匹配(FaceMatching)”在人臉匹配構(gòu)建模塊中，兩個(gè)模板會(huì)進(jìn)行比較，從而得到一個(gè)相似度分?jǐn)?shù)，該分?jǐn)?shù)給出了兩者屬于同一個(gè)主體的可能性。

人臉匹配

4.人臉識(shí)別技術(shù)帶來的新機(jī)遇                          

目前，從全球人臉識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景布局來看，安防、金融、交通是相對(duì)布局較為成熟的領(lǐng)域，而在零售、廣告、智能設(shè)備、教育、醫(yī)療、娛樂等領(lǐng)域也均有較多應(yīng)用場(chǎng)景，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展以及人們?nèi)粘Ｉ畹谋憬輲砹诵聶C(jī)遇。

智能安防領(lǐng)域

隨著智慧城市、大數(shù)據(jù)、人工智能等項(xiàng)目開展和技術(shù)應(yīng)用，智能安防領(lǐng)域?qū)τ谌四樧R(shí)別技術(shù)的需求越來越大。人臉識(shí)別作為一種非常重要的身份識(shí)別手段，在公安巡檢、網(wǎng)上追逃、戶籍調(diào)查、證件查驗(yàn)等方面得到了廣泛應(yīng)用。同時(shí)，人臉識(shí)別也可以用作訪問控制的一種手段，延伸出了諸如考勤系統(tǒng)、門禁系統(tǒng)等方面的應(yīng)用，確保只有經(jīng)過授權(quán)的人員才能進(jìn)入某些區(qū)域。

金融交易領(lǐng)域

人臉識(shí)別在金融交易領(lǐng)域的應(yīng)用也非常普遍，其應(yīng)用場(chǎng)景主要包括人臉識(shí)別存取款、電子銀行遠(yuǎn)程開戶、在線網(wǎng)絡(luò)支付等方面。早在2013年，芬蘭創(chuàng)業(yè)公司Uniqul就推出了全球第一款基于臉部識(shí)別系統(tǒng)的支付平臺(tái)。Uniqul的人臉識(shí)別系統(tǒng)將用戶面部生物數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的賬戶匹配，短時(shí)間內(nèi)即可快速完成身份確認(rèn)和交易流程。

人臉識(shí)別-金融交易

公共交通領(lǐng)域

人臉識(shí)別技術(shù)在公共交通中的應(yīng)用主要包含航空、火車、汽車、地鐵等公共出行領(lǐng)域。國(guó)際民航組織規(guī)定，自2010年起，118個(gè)成員國(guó)家及地區(qū)必須使用機(jī)讀護(hù)照，而人臉識(shí)別則成了首選模式。人臉識(shí)別技術(shù)在航空安檢中率先得到應(yīng)用，而后逐漸擴(kuò)展到部分城市的火車站和地鐵站等公共交通安保領(lǐng)域。

智能設(shè)備解鎖

2017年9月，蘋果新版手機(jī)iPhoneX率先應(yīng)用了FaceID屏幕解鎖功能，隨后，各大手機(jī)品牌廠商相繼應(yīng)用了人臉識(shí)別解鎖功能，引發(fā)了智能終端設(shè)備人臉識(shí)別應(yīng)用的熱潮，成了人臉識(shí)別產(chǎn)業(yè)新的快速增長(zhǎng)點(diǎn)。

教育領(lǐng)域

除了在各種重大考試中應(yīng)用人臉識(shí)別技術(shù)防止舞弊，人臉識(shí)別技術(shù)也應(yīng)用于課堂簽到、課堂效果監(jiān)測(cè)等方面。在課堂上運(yùn)用人臉識(shí)別技術(shù)，通過對(duì)學(xué)生面部表情進(jìn)行識(shí)別，根據(jù)學(xué)生的情緒表現(xiàn)監(jiān)測(cè)分析，從而可以進(jìn)一步提升教學(xué)效果?？▋?nèi)基梅隆大學(xué)(CMU)的研究人員曾展示過一套全面的實(shí)時(shí)傳感系統(tǒng)——“EduSense”。該系統(tǒng)使用兩臺(tái)壁掛式攝像頭(一臺(tái)對(duì)著學(xué)生，一臺(tái)對(duì)著老師)，單個(gè)攝像頭可以看到教室中的每個(gè)人，并自動(dòng)識(shí)別信息，并可以對(duì)視頻和音頻進(jìn)行分析。

人臉識(shí)別-教育

5.結(jié)束語

人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用在提升身份認(rèn)證便捷度和效率的同時(shí)，也給個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)保護(hù)帶來了巨大的挑戰(zhàn)。僅在2019年，媒體就報(bào)道了多起人臉識(shí)別技術(shù)使用不當(dāng)?shù)南嚓P(guān)事件。此外，作為身份驗(yàn)證手段，人臉識(shí)別技術(shù)存在先天缺陷。相對(duì)于指紋、虹膜、聲音、聲紋、基因等其他用于身份識(shí)別的生物信息，人臉暴露度較高，更容易實(shí)現(xiàn)被動(dòng)采集。這也同時(shí)意味著人臉信息的數(shù)據(jù)更容易被竊取，不僅可能侵犯?jìng)€(gè)人隱私，還會(huì)帶來財(cái)產(chǎn)損失，甚至大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫泄露還會(huì)對(duì)一個(gè)族群或國(guó)家?guī)戆踩L(fēng)險(xiǎn)。

針對(duì)上述問題，有必要對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的無限制推廣和擴(kuò)張及時(shí)“剎車”，并盡快采取相應(yīng)措施防范和規(guī)制人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。

本文轉(zhuǎn)載自??AI遇見云??，作者： 張媛媛