1.什么是人臉識別？

人臉識別技術，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。

人臉識別技術主要是通過人臉圖像特征的提取與對比來進行的。人臉識別系統將提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過一閾值，則把匹配得到的結果輸出。

2.人臉識別的一般流程

【1】人臉采集：不同的人臉圖像通過攝像鏡頭采集得到，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等，當采集對象在設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝人臉圖像。

【2】人臉檢測：在圖像中準確標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、結構特征及Haar特征等），然后利用信息來達到人臉檢測的目的。

【3】人臉圖像預處理：基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并最終服務于特征提取的過程。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度矯正、噪聲過濾等圖像預處理。

人臉識別的一般流程

【4】人臉特征提取：人臉器官包含眼睛、鼻子、嘴巴、下巴、眉毛、耳朵、頭發等，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據。人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。

【5】匹配與識別：提取的人臉特征值數據與數據庫中存貯的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，將相似度與這一閾值進行比較，來對人臉的身份信息進行判。

人臉識別的一般流程

3.人臉識別關鍵技術

人臉識別關鍵技術

下面簡單介紹一下人臉識別四大關鍵技術：

人臉檢測（F?aceDetection）：“人臉檢測(FaceDetection)”的作用就是要檢測出圖像中人臉所在位置。人臉檢測算法的原理簡單來說是一個“掃描”加“判定”的過程。即首先在整個圖像范圍內掃描，再逐個判定候選區域是否是人臉的過程。因此人臉檢測算法的計算速度會跟圖像尺寸大小以及圖像內容相關。在實際算法時，我們可以通過設置“輸入圖像尺寸”、或“最小臉尺寸限制”、“人臉數量上限”的方式來加速算法。

人臉檢測

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

人臉對齊

人臉編碼（FaceEncoding）：“人臉編碼(FaceEncoding)”人臉圖像的像素值會被轉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，同一個主體的所有人臉都應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)”在人臉匹配構建模塊中，兩個模板會進行比較，從而得到一個相似度分數，該分數給出了兩者屬于同一個主體的可能性。

人臉匹配

4.人臉識別技術帶來的新機遇                          

目前，從全球人臉識別技術領域的應用場景布局來看，安防、金融、交通是相對布局較為成熟的領域，而在零售、廣告、智能設備、教育、醫療、娛樂等領域也均有較多應用場景，為經濟社會的發展以及人們日常生活的便捷帶來了新機遇。

智能安防領域

隨著智慧城市、大數據、人工智能等項目開展和技術應用，智能安防領域對于人臉識別技術的需求越來越大。人臉識別作為一種非常重要的身份識別手段，在公安巡檢、網上追逃、戶籍調查、證件查驗等方面得到了廣泛應用。同時，人臉識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、門禁系統等方面的應用，確保只有經過授權的人員才能進入某些區域。

金融交易領域

人臉識別在金融交易領域的應用也非常普遍，其應用場景主要包括人臉識別存取款、電子銀行遠程開戶、在線網絡支付等方面。早在2013年，芬蘭創業公司Uniqul就推出了全球第一款基于臉部識別系統的支付平臺。Uniqul的人臉識別系統將用戶面部生物數據與數據庫中的賬戶匹配，短時間內即可快速完成身份確認和交易流程。

人臉識別-金融交易

公共交通領域

人臉識別技術在公共交通中的應用主要包含航空、火車、汽車、地鐵等公共出行領域。國際民航組織規定，自2010年起，118個成員國家及地區必須使用機讀護照，而人臉識別則成了首選模式。人臉識別技術在航空安檢中率先得到應用，而后逐漸擴展到部分城市的火車站和地鐵站等公共交通安保領域。

智能設備解鎖

2017年9月，蘋果新版手機iPhoneX率先應用了FaceID屏幕解鎖功能，隨后，各大手機品牌廠商相繼應用了人臉識別解鎖功能，引發了智能終端設備人臉識別應用的熱潮，成了人臉識別產業新的快速增長點。

教育領域

除了在各種重大考試中應用人臉識別技術防止舞弊，人臉識別技術也應用于課堂簽到、課堂效果監測等方面。在課堂上運用人臉識別技術，通過對學生面部表情進行識別，根據學生的情緒表現監測分析，從而可以進一步提升教學效果。卡內基梅隆大學(CMU)的研究人員曾展示過一套全面的實時傳感系統——“EduSense”。該系統使用兩臺壁掛式攝像頭(一臺對著學生，一臺對著老師)，單個攝像頭可以看到教室中的每個人，并自動識別信息，并可以對視頻和音頻進行分析。

人臉識別-教育

5.結束語

人臉識別技術應用在提升身份認證便捷度和效率的同時，也給個人隱私和數據保護帶來了巨大的挑戰。僅在2019年，媒體就報道了多起人臉識別技術使用不當的相關事件。此外，作為身份驗證手段，人臉識別技術存在先天缺陷。相對于指紋、虹膜、聲音、聲紋、基因等其他用于身份識別的生物信息，人臉暴露度較高，更容易實現被動采集。這也同時意味著人臉信息的數據更容易被竊取，不僅可能侵犯個人隱私，還會帶來財產損失，甚至大規模的數據庫泄露還會對一個族群或國家帶來安全風險。

針對上述問題，有必要對人臉識別技術的無限制推廣和擴張及時“剎車”，并盡快采取相應措施防范和規制人臉識別技術的應用。

本文轉載自??AI遇見云??，作者： 張媛媛