一文讀懂人臉識別技術(shù)

　　近日，人臉識別技術(shù)因多次在抓逃犯的過(guò)程中“立功”，再度走“紅”。從20世紀60年代起，人臉識別研究開(kāi)啟，發(fā)展到今天有哪些進(jìn)展?該產(chǎn)業(yè)里的競爭，是人工智能投資泡沫帶來(lái)的浮躁，還是市場(chǎng)規模將持續突進(jìn)?

　　何謂人臉識別技術(shù)?

　　20世紀60年代，人臉識別工程化應用研究正式開(kāi)啟。初期的方法主要利用了人臉的幾何結構，通過(guò)分析人臉器官特征點(diǎn)及其之間的拓撲關(guān)系進(jìn)行辨識。這種方法簡(jiǎn)單直觀(guān)，但是一旦人臉姿態(tài)、表情發(fā)生變化，則精度嚴重下降。

　　如今的解決方案多是基于主動(dòng)近紅外圖像的多光源人臉識別技術(shù)。它可以克服光線(xiàn)變化的影響，已經(jīng)取得了卓越的識別性能，在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能超過(guò)三維圖像人臉識別。

　　劃重點(diǎn)!

　　1.人臉識別技術(shù)原理：

　　一是建立一個(gè)包含大批量人臉圖像的數據庫;二是通過(guò)各種方式來(lái)獲得當前要進(jìn)行識別的目標人臉圖像;三是將目標人臉圖像與數據庫中既有的人臉圖像進(jìn)行比對和篩選。

　　2.人臉識別技術(shù)流程：

　　(1)圖像的采集與預處理

　　人臉圖像的采集一般分為兩種途徑，有人臉圖像的批量導入和人臉圖像的實(shí)時(shí)采集;預處理的目的是在系統對人臉圖像的檢測基礎之上，對人臉圖像做出進(jìn)一步的處理以利于人臉圖像的特征提取。

　　(2)人臉檢測

　　人臉檢測方法可分為三類(lèi)，分別是基于膚色模型的檢測、基于邊緣特征的檢測、基于統計理論方法。

　　(3)人臉特征提取

　　目前主流的人臉識別系統可支持使用的特征通?？煞譃槿四樢曈X(jué)特征、人臉圖像像素統計特征等，而人臉圖像的特征提取就是針對人臉上的一些具體特征來(lái)提取的。

　　(4)人臉識別和活體鑒別

　　實(shí)際的人臉識別系統一般需要增加活體鑒別環(huán)節，因為生物特征識別的共同問(wèn)題之一就是要區別該信號是否來(lái)自于真正的生物體，這種信號包括要求人左右轉頭，眨眼睛，開(kāi)開(kāi)口說(shuō)句話(huà)等。

　　技術(shù)不斷發(fā)展

　　市場(chǎng)上應用最多的是三種方案，包括3D結構光方案、ToF 3D方案和雙目立體成像方案。

　　1.3D結構光技術(shù)

　　3D結構光技術(shù)(Structured Light)是通過(guò)光學(xué)手段獲取被拍攝物體的三維結構，再將獲取到的信息進(jìn)行更深入的應用。這種方案在未來(lái)將很有前景，可拓展空間更加廣闊，比如5G通信、AR以及其他與3D建模等相關(guān)的領(lǐng)域都可以發(fā)揮它獨有的關(guān)鍵作用。

　　例如，iphone x/xr/xs/xsmax、oppo Find x、mate20pro等都是采用了3D結果光技術(shù)原理。

　　3D 結構光也有它的局限，相比傳統的攝像頭，3D 結構光可以工作的距離要短一些，最長(cháng)距離一般在 1 米左右，OPPO給出的數據是60cm遠精度也能控制在±1mm范圍。

　　2.ToF

　　ToF(Time Of Flight，時(shí)差測距技術(shù))，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，是指發(fā)出一道經(jīng)過(guò)處理的光，碰到物體以后會(huì )反射回來(lái)，捕捉來(lái)回的時(shí)間，因為已知光速和調制光的波長(cháng)，所以能快速準確計算出到物體的距離。

　　ToF技術(shù)的普及與發(fā)展指日可待，vivo已經(jīng)搶占先機，而且蘋(píng)果分析師也曾預測2019年iPhone也許會(huì )有重大創(chuàng )新就包括采用ToF技術(shù)。

　　3.雙目立體成像

　　雙目立體成像(Stereo System)是利用雙攝像頭拍攝物體，再通過(guò)三角形原理計算物體距離。已經(jīng)上市的華為nova3采用的就是雙目3D人臉識別方案。

　　雙目方案的原理最簡(jiǎn)單，成本也比較低。

　　技術(shù)發(fā)展方向

　　結合三維信息：二維和三維信息融合使特征更加魯棒多特征融合

　　多特征融合：?jiǎn)我惶卣麟y以應對復雜的光照和姿態(tài)變化

　　大規模人臉比對：面向海量數據的人臉比對與搜索

　　深度學(xué)習：在大數據條件下充分發(fā)揮深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )強大的學(xué)習能力

　　寫(xiě)在最后

　　隨著(zhù)人工智能的發(fā)展，在全球信息化、云計算、大數據的背景下，生物識別技術(shù)的應用面會(huì )越來(lái)越大。其中人臉識別技術(shù)會(huì )朝著(zhù)網(wǎng)絡(luò )化、云技術(shù)、多模式融合的趨勢發(fā)展。

　　國內外巨頭紛紛加碼人臉識別技術(shù)，我國相關(guān)集成應用的企業(yè)就有數百家，至于誰(shuí)家算法更勝一籌，并不是重點(diǎn)問(wèn)題。此時(shí)，我們是否要考慮：避免熱點(diǎn)過(guò)度炒作，企業(yè)推出真正符合用戶(hù)需求、市場(chǎng)所需的技術(shù)服務(wù)，才是關(guān)鍵所在?