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01 何為人臉識別
人臉識別技術(shù)由來已久，這個概念沒有一個嚴(yán)格的定義，一般有狹義與廣義之分。
狹義的表述一般是指：以分析與比較人臉視覺特征信息為手段，進(jìn)行身份驗(yàn)證或查找的一項計算機(jī)視覺技術(shù)。
從表述上看，狹義的人臉識別技術(shù)其實(shí)是一種身份驗(yàn)證技術(shù)，它與我們所熟知的指紋識別、聲紋識別、指靜脈識別、虹膜識別等均屬于同一領(lǐng)域，即生物信息識別領(lǐng)域。因此，狹義上的人臉識別一般指的是通過人臉圖像進(jìn)行身份確認(rèn)或查找的場景。
生物信息識別的認(rèn)證方式與傳統(tǒng)的身份認(rèn)證方式相比，具有很多顯著優(yōu)勢。例如傳統(tǒng)的密鑰認(rèn)證、識別卡認(rèn)證等存在易丟失、易被偽造、易被遺忘等特點(diǎn)。而生物信息則是人類與生俱來的一種屬性，并不會被丟失和遺忘。
而作為生物信息識別之一的人臉識別又具有對采集設(shè)備要求不高（最簡單的方式只需要能夠拍照的設(shè)備即可）、采集方式簡單等特點(diǎn)。這是虹膜識別、指紋識別等方式所不具備的優(yōu)點(diǎn)。
人臉識別的廣義表述是：在圖片或視頻流中識別出人臉，并對該人臉圖像進(jìn)行一系列相關(guān)操作的技術(shù)。例如，在進(jìn)行人臉身份認(rèn)證時，不可避免地會經(jīng)歷諸如圖像采集、人臉檢測、人臉定位、人臉提取、人臉預(yù)處理、人臉特征提取、人臉特征對比等步驟，這些都可以認(rèn)為是人臉識別的范疇。
02 人臉識別的應(yīng)用
近些年，隨著人臉識別精度的提高，基于該項技術(shù)的產(chǎn)品也開始在我們生活中呈現(xiàn)“井噴”之勢。
例如，早在2016年2月，北京站就開啟了“刷臉”進(jìn)站模式。如圖1-1所示是北京站“刷臉”進(jìn)站的使用提示?，F(xiàn)在，越來越多的火車站開始采用“刷臉”進(jìn)站方式替代人工檢票，有效地加快了檢票速度。
▲ 北京站“刷臉”進(jìn)站使用提示
人臉識別的另外一個典型應(yīng)用是手機(jī)解鎖。隨著iPhone X的誕生，蘋果手機(jī)家族增添了一項新的身份驗(yàn)證方式，即所謂的Face ID。而蘋果公司官方宣稱，基于Face ID的識別準(zhǔn)確率要遠(yuǎn)高于基于指紋識別的Touch ID。
實(shí)際上，通過人臉識別來解鎖手機(jī)并不算什么新鮮事。早在Android 4.0時期，這項功能就已經(jīng)集成在操作系統(tǒng)中了。只不過，由于種種原因，這項功能并未取得比較好的效果，因此無論是谷歌還是手機(jī)制造廠商都沒有對此進(jìn)行宣傳，自然也不會被大眾所了解。
值得一提的是，據(jù)說蘋果公司在這項技術(shù)上的研發(fā)時間長達(dá)5年之久，直至iPhone X才搭載了完備的人臉識別功能，可見高精度的人臉識別技術(shù)并不是一種簡單的技術(shù)。
上面的兩個例子只是人臉識別應(yīng)用的冰山一角，人臉識別技術(shù)的典型應(yīng)用場景可以總結(jié)為如下幾個場景。
1. 身份認(rèn)證場景
這是人臉識別技術(shù)最典型的應(yīng)用場景之一。門禁系統(tǒng)、手機(jī)解鎖等都可以歸納為該種類別。該方法與傳統(tǒng)的鑰匙開鎖、指紋識別、虹膜識別等均屬于身份認(rèn)證。這需要系統(tǒng)判斷當(dāng)前被檢測人臉是否已經(jīng)存在于系統(tǒng)內(nèi)置的人臉數(shù)據(jù)庫中。如果系統(tǒng)內(nèi)沒有該人的信息，則認(rèn)證失敗。
2. 證件驗(yàn)證場景
證件驗(yàn)證與身份認(rèn)證相似，也可稱為人臉驗(yàn)證，是判斷證件中的人臉圖像與被識別人的人臉是否相同的場景。在進(jìn)行人臉與證件之間的對比時，往往會引入活體檢測技術(shù)。
或許大家對活體檢測技術(shù)并不陌生，就是我們在使用互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品時經(jīng)常會出現(xiàn)的“眨眨眼、搖搖頭、點(diǎn)點(diǎn)頭、張張嘴”的人臉識別過程，這個過程我們稱之為基于動作指令的活體檢測?；铙w檢測還可以借由紅外線、活體虹膜、排汗等方法來實(shí)現(xiàn)。
不難理解，引入活體檢測可以有效地增加判斷的準(zhǔn)確性，防止攻擊者偽造或竊取他人生物特征用于驗(yàn)證，例如使用照片等平面圖片對人臉識別系統(tǒng)進(jìn)行攻擊。
3. 人臉檢索場景
人臉檢索與身份驗(yàn)證類似，二者的區(qū)別在于身份驗(yàn)證是對人臉圖片“一對一”地對比，而人臉檢索是對人臉圖片“一對多”地對比。例如，在獲取到某人的人臉圖片后，可以通過人臉檢索方法，在人臉數(shù)據(jù)庫中檢索出該人的其他圖片，或者查詢該人的姓名等相關(guān)信息。
這與我們在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行查詢是一樣的，但人臉檢索要比在數(shù)據(jù)庫中查詢常規(guī)數(shù)據(jù)復(fù)雜得多，例如該以何種方式才能建立高效的人臉圖片檢索索引呢？
人臉檢索的應(yīng)用場景非常多，一個典型的例子是在重要的交通關(guān)卡布置人臉檢索探頭，將行人的人臉圖片在犯罪嫌疑人數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行檢索，從而比較高效地識別出犯罪嫌疑人。
4. 人臉分類場景
我們這里指的人臉分類主要包括判斷人臉圖片中的人臉是男人還是女人，所屬的年齡區(qū)間是怎樣的，是什么樣的人種，該人的表情是什么等。當(dāng)然，人臉分類能夠?qū)崿F(xiàn)的功能遠(yuǎn)不止于此，在很多場景中具有重要的應(yīng)用價值。
例如，社交類App可以通過用戶上傳的自拍圖片來判斷該用戶的性別、年齡等特征，從而為用戶有針對性地推薦一些可能感興趣的人。
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