面部識(shí)別技術(shù)最早是科幻小說的構(gòu)想。但在過去的十年里，面部識(shí)別技術(shù)不僅成為現(xiàn)實(shí)，而且廣泛應(yīng)用。人臉識(shí)別不再是新奇的事了。

如今人臉識(shí)別技術(shù)、人工智能(AI)和深度學(xué)習(xí)(DL)技術(shù)正惠及多個(gè)行業(yè)場景。這些行業(yè)場景包括執(zhí)法機(jī)構(gòu)、機(jī)場、智能手機(jī)、智能家居、金融應(yīng)用領(lǐng)域等。 

如今，甚至連商場都在使用基于人工智能的面部識(shí)別技術(shù)來防止暴力和犯罪。機(jī)場的安全環(huán)境越來越好，手機(jī)制造商也在使用面部識(shí)別技術(shù)為手機(jī)添加生物識(shí)別安全功能。

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面部識(shí)別的歷史

全世界都認(rèn)為伍德羅·威爾遜·布萊索(Woodrow Wilson Bledsoe)是面部識(shí)別之父。20世紀(jì)60年代，布萊索發(fā)明了一個(gè)系統(tǒng)，可以用平板電腦手工整理人臉照片。使用它在一個(gè)釋放電磁脈沖的觸控筆的幫助下在網(wǎng)格上輸入垂直和水平坐標(biāo)。人們使用這個(gè)系統(tǒng)來手動(dòng)記錄面部特征的坐標(biāo)區(qū)域，比如眼睛、鼻子、嘴巴和發(fā)際線等。

手工記錄的指標(biāo)稍后可以保存在數(shù)據(jù)庫中。當(dāng)一個(gè)人的新照片被輸入系統(tǒng)時(shí)，它能夠通過數(shù)據(jù)庫得到最相似的圖像。在這一時(shí)期，人臉識(shí)別還沒有受到AI技術(shù)和計(jì)算機(jī)處理能力的影響。不過，這是布萊索為證明人臉識(shí)別是一種實(shí)用的生物特征識(shí)別而采取的第一步也是最重要的一步。

20世紀(jì)70年代提高準(zhǔn)確性的21種面部標(biāo)記

直到20世紀(jì)70年代，哈蒙、戈德斯坦和萊斯克才使手動(dòng)面部識(shí)別系統(tǒng)更加精確。這三家公司使用了包括嘴唇厚度和頭發(fā)顏色在內(nèi)的21種面部標(biāo)記來自動(dòng)檢測人臉。然而，Bledsoe的系統(tǒng)仍然是用實(shí)際的生物特征計(jì)算，手工完成的。

特征面部識(shí)別

Sirovich和Kirby在1988年開始使用線性代數(shù)來解決面部識(shí)別問題。他們使用的方法被稱為特征臉(Eigenfaces)方法。渲染一開始是為了尋找低維的面部圖像表達(dá)。該團(tuán)隊(duì)能夠證明對(duì)數(shù)據(jù)庫中收集到的圖片進(jìn)行特征分析可以形成一組基本特征。

他們還能夠用不到100個(gè)值來精確編碼一張人臉圖像。

1991年，Pentland和Turk進(jìn)一步研究了特征臉方法，找到了在圖像中檢測人臉的方法。這是第一次人臉自動(dòng)識(shí)別的嘗試。他們的方法使用了技術(shù)和環(huán)境因素。

然后在1993年至2000年期間，DARPA(美國國防部高級(jí)研究計(jì)劃局)和NIST(美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所)發(fā)布了FERET計(jì)劃，以鼓勵(lì)商業(yè)面部識(shí)別市場。2002年，執(zhí)法人員將面部識(shí)別應(yīng)用于關(guān)鍵技術(shù)測試。

2010年初，臉書(Facebook)開始使用一種面部識(shí)別功能，幫助檢測臉書用戶更新的照片中有特色面孔的人。雖然這次更新在媒體行業(yè)引起了轟動(dòng)。

機(jī)場最大的生物識(shí)別裝置

2011年，巴拿馬政府和美國國土安全部合作，批準(zhǔn)了人臉識(shí)別平臺(tái)的試點(diǎn)項(xiàng)目。這個(gè)試點(diǎn)項(xiàng)目被稱為FaceFirst，它被用來減少巴拿馬托庫門(Tocumen)機(jī)場的非法活動(dòng)。 

第一次嘗試獲得了成功，在Tocumen實(shí)施的技術(shù)成為機(jī)場最大的生物識(shí)別裝置。

應(yīng)用不斷擴(kuò)展

2011年，美國執(zhí)法和軍事專業(yè)人員使用人臉識(shí)別來識(shí)別尸體。通過這項(xiàng)技術(shù)，軍方得以確認(rèn)奧薩馬·本·拉登的身份。

2014年執(zhí)法部門采用面部識(shí)別。

2017年，這項(xiàng)技術(shù)成為零售業(yè)的新寵。

人臉識(shí)別的未來

世界各國政府越來越多地在人臉識(shí)別技術(shù)上投入資源，特別是在人臉識(shí)別市場處于領(lǐng)先地位的美國和中國。

美國政府航空公司決定加強(qiáng)機(jī)場保安，采用面部識(shí)別系統(tǒng)來識(shí)別和登記旅客。美國有幾個(gè)州已經(jīng)允許執(zhí)法人員在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行搜索——這些搜索包括駕照和身份證照片的詳細(xì)信息。面部識(shí)別和由此產(chǎn)生的搜索技術(shù)也可以用于警察檢查。

當(dāng)其他國家仍處于規(guī)劃階段時(shí)，我國已經(jīng)在進(jìn)行幾個(gè)人臉智能項(xiàng)目了，除了公共場所(當(dāng)然也引起了一些關(guān)于隱私的爭議)應(yīng)用，例如小區(qū)門禁;上班刷臉打卡。智能手機(jī)里的人臉識(shí)別程序也越來越多。

全世界都在使用這項(xiàng)技術(shù)，并從中獲益。在印度，銀行正在使用這種面部識(shí)別技術(shù)來防止ATM機(jī)的欺詐行為。也可用于選民復(fù)核、護(hù)照、簽證、駕照等的核查。

這項(xiàng)技術(shù)預(yù)計(jì)將在未來幾年不斷發(fā)展，并將創(chuàng)造巨大的收入。監(jiān)控和安全是將受到技術(shù)強(qiáng)烈影響的主要行業(yè)。

為了更好地管理，中小學(xué)、大學(xué)甚至醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)也計(jì)劃在自己的場所實(shí)施面部識(shí)別技術(shù)。用于面部技術(shù)的復(fù)雜技術(shù)也進(jìn)入了機(jī)器人行業(yè)。