人臉識(shí)別：產(chǎn)品經(jīng)理需要知道的算法通識(shí)

人臉識(shí)別功能在日常生活中已經(jīng)越來越常見，像車站檢票、銀行核驗(yàn)身份、上下班打卡……盡管技術(shù)本身隨處可見，但真正了解技術(shù)原理的人并不多。虹軟視覺開放平臺(tái)策劃了《從零學(xué)習(xí)人臉識(shí)別》系列課程，系統(tǒng)講解這門技術(shù)的技術(shù)原理和應(yīng)用現(xiàn)狀。

第一期《人臉識(shí)別算法初識(shí)》課程，主要介紹人臉識(shí)別運(yùn)行流程、應(yīng)用場(chǎng)景及商用門檻等場(chǎng)景問題。

【人臉識(shí)別的技術(shù)原理】

最近幾年，隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展以及計(jì)算機(jī)算力的提升，包括人臉識(shí)別在內(nèi)的很多人工智能算法都采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

以人臉識(shí)別算法為例，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)海量的人臉圖片進(jìn)行學(xué)習(xí)，然后對(duì)輸入圖像提取出對(duì)應(yīng)的特征向量。這些特征是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)得到的，取代了之前人工設(shè)計(jì)的特征。

提取之后，將特征向量在特征空間里進(jìn)行比對(duì)。同一人的不同照片所提取出的特征，在特征空間里距離很近，不同人則在特征空間里相距較遠(yuǎn)。

【人臉識(shí)別的運(yùn)行流程】

人臉識(shí)別主要包含了人臉注冊(cè)、人臉檢測(cè)、活體檢測(cè)、人臉比對(duì)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

從識(shí)別流程來說，首先要獲取圖像數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源通常是各種攝像頭，然后對(duì)圖片進(jìn)行人臉檢測(cè)。人臉檢測(cè)主要是為了獲取人臉在圖像中的位置，通常是返回一個(gè)矩形框，人臉就處在這個(gè)矩形框中。

活體檢測(cè)作為人臉識(shí)別應(yīng)用中的重要環(huán)節(jié)，提升人臉識(shí)別應(yīng)用的安全性，有效甄別欺詐行為，防止其他人拿到你的人臉信息時(shí)（比如說朋友圈的自拍照），利用人臉信息進(jìn)行欺騙攻擊?；铙w主要是相對(duì)于假體而言，常見的假體攻擊方式有電子圖片、紙質(zhì)照片、3D面具等手段。

人臉比對(duì)，就會(huì)進(jìn)行人臉特征提取。無論是人工設(shè)計(jì)的人臉特征，還是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)得到的特征，最終會(huì)用這個(gè)特征表示人臉信息，特征一般來說是一個(gè)向量。

對(duì)于人臉注冊(cè)來說，提取完特征之后，需要把特征保存在數(shù)據(jù)庫中。對(duì)于識(shí)別來說，在提取完特征之后，需要把識(shí)別照特征和數(shù)據(jù)庫中的注冊(cè)照的特征進(jìn)行比對(duì)，然后根據(jù)比對(duì)結(jié)果進(jìn)行識(shí)別。

【技術(shù)優(yōu)勢(shì)及應(yīng)用場(chǎng)景】

與其他生物特征識(shí)別技術(shù)相比，人臉識(shí)別具備非接觸、無感知、硬件基礎(chǔ)好、使用便利、可拓展性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)。

人臉識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛，典型應(yīng)用場(chǎng)景如智慧樓宇、智慧旅游、智慧工地、智慧校園、智慧出行、智能機(jī)器人等場(chǎng)景，隨著虹軟視覺開放平臺(tái)開放了免費(fèi)、離線算法，越來越多創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景下的人臉識(shí)別應(yīng)用開始出現(xiàn)，譬如刷臉乘車、人臉識(shí)別環(huán)保廁紙機(jī)、人臉識(shí)別垃圾桶、人臉識(shí)別測(cè)溫機(jī)、刷臉支付、人臉識(shí)別梯控、迎賓機(jī)器人等一系列創(chuàng)新產(chǎn)品。

【人臉識(shí)別應(yīng)用中的注意點(diǎn)】

在人臉識(shí)別算法的應(yīng)用過程中，有一些因素對(duì)識(shí)別結(jié)果影響較大，需要重點(diǎn)考慮。列舉如下：

光線問題：光線對(duì)人臉識(shí)別影響很大，比如說強(qiáng)光、背光、側(cè)光等，都會(huì)影響識(shí)別效果。

姿態(tài)問題：不同的姿態(tài)，譬如低頭、仰頭、轉(zhuǎn)頭等都會(huì)對(duì)識(shí)別效果會(huì)有較大影響。

遮擋問題：常見的遮擋有光線遮擋、實(shí)物遮擋和自遮擋等，遮擋會(huì)造成人臉特征不完整或者消失，從而導(dǎo)致算法識(shí)別率的降低。

年齡變化：年齡的變化會(huì)使得人臉的圖像特征發(fā)生很大變化，從而導(dǎo)致跨年齡的人臉識(shí)別成為一個(gè)很難的問題。

……

在商業(yè)落地落地過程中，在解決上述問題對(duì)識(shí)別效果的影響時(shí)，開發(fā)者也需要需要考慮研發(fā)成本與服務(wù)能力。