人臉識別技術及應用,瞭解一下

被譽為“新世界七大奇蹟”之首的北京大興國際機場(大興機場)迎來了正式運營，訊息一出，高科技範瞬間征服了網友，刷爆社交圈。據悉，大興機場按照新時代新型大型國際現代化機場標準建設的“四型機場”(平安機場、綠色機場、智慧機場、人文機場)。值得注意的是，“當紅”技術“人臉識別”有著極強的存在感：不僅在自助值機時完美替代紙質登機牌，識別完成後，旅客可以憑臉就可以刷遍全機場（比如安檢等）。

特別是在如今人工智慧AI、物聯網Iot、大資料、區塊鏈等大行其道的時代，你對最近非常火的人臉識別技術瞭解多少呢？

人臉識別是一種生物特徵識別軟體，它可以用數學方法繪製出一個人的面部特徵，並將資料儲存為一個面部指紋。該軟體使用深度學習演算法，將實時捕捉或數字影像與儲存的人臉影像進行比較，以驗證個人身份。人臉識別軟體正迅速成為最安全可靠的使用者認證工具。在這裡，我們將簡要討論這三點。
一、人臉識別技術的工作原理
二、人臉識別的優勢和侷限性
三、人臉識別的應用場景和示例

一、人臉識別技術的工作原理

簡單說，人臉識別軟體就是使用多種測量方法和技術來掃描人臉，包括熱成像、3D人臉地圖、獨特特徵(也稱為地標)分類等分析面部特徵的幾何比例，關鍵面部特徵之間的對映距離，皮膚表面紋理。人臉識別技術屬於生物統計學的範疇，即生物資料的測量。生物識別技術的其他例子包括指紋掃描和眼睛/虹膜掃描系統。

現在，人臉識別法主要集中在二維影像方面，二維人臉識別主要利用分佈在人臉上從低到高80個節點或標點，透過測量眼睛、顴骨、下巴等之間的間距來進行身份認證。在這裡，節點是用來測量一個人面部變數的端點，比如鼻子的長度或寬度、眼窩的深度和顴骨的形狀。該系統的工作原理是捕捉個人面部數字影像上節點的資料，並將結果資料儲存為面紋。然後，臉紋被用作與從影像或影片中捕捉的人臉資料進行比較的基礎。

雖然人臉識別軟體只使用80個節點，但在條件允許的情況下，可以快速準確地識別目標個體。然而，如果受試者的臉部分被遮擋，或者在側面而不是面向前方，這種軟體就不那麼可靠了。根據美國國家標準與技術協會(NIST)，自1993年以來，人臉識別系統的誤報率每兩年就減少一半。

接下來，我們大致介紹下人臉識別的流程：

1、影像的採集和預處理
影像的採集是人臉識別的基礎，如果連基礎的人臉庫都沒有的話，又何談識別呢？在人臉採集上各個企業是八仙過海各顯神通，比如我們經常在微信上玩的明星臉小遊戲或是商場中的顏值pk等等都是獲取人臉基礎資料的方式。當然除了這些方式外常規採集的方式大致有幾種：攝像頭、人臉照片、影片錄影。
• 攝像頭採集是我們預先安裝在門店各個位置的，一般人臉識別企業會幫助商家確認攝像頭的安裝位置，以便獲得更高質量的照片。
• 人臉照片採集是透過會員註冊時或後期補錄的方式透過商家提供的APP或小程式等方式錄入到系統內。
• 另外一種方式是透過影片錄影提取使用者照片，可透過技術手段提取影片中的人臉照片，然後進行採集和儲存。

預處理是人臉識別過程中的一個重要環節。輸入影像由於影像採集環境的不同，如光照明暗程度以及裝置效能的優劣等，往往存在有噪聲，對比度不夠等缺點。另外，距離遠近，焦距大小等又使得人臉在整幅影像中間的大小和位置不確定。為了保證人臉影像中人臉大小，位置以及人臉影像質量的一致性，必須對影像進行預處理。

人臉影像的預處理主要包括人臉扶正，人臉影像的增強，以及歸一化等工作。人臉扶正是為了得到人臉位置端正的人臉影像；影像增強是為了改善人臉影像的質量，不僅在視覺上更加清晰影像，而且使影像更利於計算機的處理與識別。歸一化工作的目標是取得尺寸一致，灰度取值範圍相同的標準化人臉影像。

2、人臉檢測
首先說明下，人臉檢測只是人臉識別的一個環節，千萬不要把人臉檢測和人臉識別弄混了。早期的人臉識別研究主要針對具有較強約束條件的人臉圖象（如無背景的圖象），往往假設人臉位置一直或者容易獲得，因此人臉檢測問題並未受到重視。但是隨著人臉識別的場景增加，我們在人臉識別前首先要檢測影像中是否含有人臉。

百度百科給的定義是：人臉檢測是指對於任意一幅給定的影像，採用一定的策略對其進行搜尋以確定其中是否含有人臉，如果是則返回人臉的位置、大小和姿態。實際的場景是我們在拍照時經常能看到一些標識人臉的小框框，這就是利用人臉檢測技術所實現的功能。

3、人臉特徵提取
以基於知識的人臉識別提取方法中的一種為例，因為人臉主要是由眼睛、額頭、鼻子、耳朵、下巴、嘴巴等部位組成，對這些部位以及它們之間的結構關係都是可以用幾何形狀特徵來進行描述的，也就是說每一個人的人臉影像都可以有一個對應的幾何形狀特徵，它可以幫助我們作為識別人臉的重要差異特徵。

4、人臉識別
人臉識別大致可以分為兩類：
• 1:1的篩選其身份驗證模式本質上是計算機對當前人臉與人像資料庫進行快速人臉比對，並得出是否匹配的過程，可以簡單理解為證明你就是你。就是我們先告訴人臉識別系統，我是張三，然後用來驗證站在機器面前的“我”到底是不是張三。
這種模式最常見的應用場景便是人臉解鎖，終端裝置(如手機)只需將使用者事先註冊的照片與臨場採集的照片做對比，判斷是否為同一人，即可完成身份驗證。

• 1：N的比對，即系統採集了“我”的一張照片之後，從海量的人像資料庫中找到與當前使用者人臉資料相符合的影像，並進行匹配，找出來“我是誰”。比如疑犯追蹤，小區門禁，會場簽到，以及新零售概念裡的客戶識別。

5、活體鑑別
生物特徵識別的共同問題之一就是要區別該訊號是否來自於真正的生物體，比如，指紋識別系統需要區別帶識別的指紋是來自於人的手指還是指紋手套，人臉識別系統所採集到的人臉影像，是來自於真實的人臉還是含有人臉的照片。因此，實際的人臉識別系統一般需要增加活體鑑別環節，例如，要求人左右轉頭，眨眼睛，開開口說句話等。

在乘坐滴滴順風車前使用者需要進行人臉識別認證，在識別過程中需要使用者左右擺頭和眨眼，這是活體鑑別很好的一個例子。當然活體鑑別還有其它的方式如立體性活體檢測、亞表面檢測、紅外FMP檢測等，很多時候都是會綜合使用多種活體檢測技術來進行檢測，最大化的減少活體入侵機率。

二、人臉識別的優勢和侷限性
1、使用人臉識別技術的好處
隨著人臉識別的使用，它帶來了許多潛在的好處，主要包括：
• 與指紋掃描器等其他基於接觸的生物特徵認證技術相比，無需實際接觸裝置進行身份認證。如果手上有汙垢，指紋識別技術可能無法正常工作。
• 提高了安全水平。
• 與其他生物特徵認證技術相比，需要更少的處理。
• 易於與現有的安全特性整合。
• 隨著時間的推移，讀數的準確性有所提高。
• 可用於幫助自動化身份驗證。

2、人臉識別的侷限性
雖然人臉識別程式可以使用各種測量值和掃描型別來檢測和識別人臉，但也有一些限制:
• 低解析度影像和低光照會降低人臉掃描結果的準確性。
• 不同的角度和麵部表情，甚至是一個簡單的微笑，都可能對人臉匹配系統構成挑戰。
• 當一個人戴著眼鏡、帽子、圍巾或遮住部分面部的髮型時，面部識別就會失去準確性。化妝品和麵部毛髮也會給人臉檢測程式帶來問題。
• 人臉掃描不一定與個人資料相關聯，這意味著如果在可訪問資料庫中沒有他們的照片，那麼面部掃描可能就沒有用處。如果沒有匹配結果，人臉掃描背後的人的身份仍然是個謎。
• 對隱私或安全的擔憂也會限制人臉識別系統的使用。例如，在某些地區，如果在不知情的情況下掃描或收集面部識別資料違反了相關隱私法。人臉識別系統的資料可能會被捕捉和儲存，而個人甚至可能不知道。這些資料也可以被政府機構或廣告商用來跟蹤個人。
• 人臉識別技術可以被用於邪惡的目的。例如，人臉識別資料如果能與線上照片或社交媒體賬戶匹配，可以讓別有用心的人收集足夠的資訊來竊取一個人的身份。駭客可以訪問這些資訊，而個人的資訊在不知不覺中傳播開來。更糟糕的是，一個錯誤判定可能會將一個人牽連到他們沒有犯下的罪行中。

三、人臉識別的應用場景和示例
瞭解了人臉識別的基本原理，我們再看看人臉識別能運用到什麼場景中？場景有很多，如安防領域來發現犯罪分子，人臉認證用來門禁和手機解鎖等。這裡，我們將總結一些常見的用例：

1、安全和執法
機場使用人臉識別軟體搜尋犯罪嫌疑人，並將護照照片與人臉進行比對以確認身份。執法人員使用人臉識別軟體，將透過收集到的人臉照片與來自地方、市和省內資源的資料庫進行比較來識別和逮捕犯罪分子。一些地區使用人臉識別軟體來防止人們獲得假的證件或駕照。一些外國政府甚至使用人臉識別技術來打擊選舉舞弊。

2、支付
人臉識別技術在支付環節的應用也愈發普及。無論是移動支付還是線下支付，人臉識別都被視為是重要選擇。

人臉識別的例子包括支付寶、亞馬遜Amazon、萬事達MasterCard和騰訊Tencent等，均推出了通常被稱為刷臉支付(selfie pay)的人臉識別支付方式。消費者不需要拿出手機進行掃碼付款，整個支付過程僅僅需要幾秒鐘，正規過程也不需要輸入任何密碼，也不需要掏出手機或者使用任何的APP,就可以完成支付。

3、身份驗證和識別
現在人臉識別軟體用於門禁系統是很常見的例子。而高質量的移動裝置攝像頭使得人臉識別成為身份驗證和身份識別的另一個可行選擇。比如，商家可透過手機app，小程式在會員註冊時採集人臉資料，也可採集每位進店客戶的臉部資訊，獲得人臉ID並作為會員認定依據。當下次進入全國任意一家門店時，人臉識別裝置就會分析其臉部特徵資訊進行身份識別，可知道他是會員、熟客亦或是新客。對於自己的會員，店員可提前掌握會員喜好，為其提供最精準的服務，增加客戶滿意度。

蘋果在iPhone X和Xs上新增了一個名為Face ID的人臉識別功能。Face ID有望取代蘋果的指紋掃描功能Touch ID。這些資訊不會被複制或儲存在蘋果的伺服器上。它會在裝置本身的一個安全位置儲存面部掃描的數學表示，這些資訊不會被複制或儲存在蘋果的伺服器上。Face ID使用深度感知和紅外感測器，可以捕捉並比較超過3萬個變數，以確保相機掃描的是真實的人臉，而不是照片或3D模型。該系統還要求你的眼睛是睜開的，這可以防止別人在你睡著或昏迷時解鎖你的手機。蘋果公司警告稱，同卵雙胞胎、三胞胎將能夠解鎖彼此的手機。蘋果公司估計，即使沒有一個完全相同的兄弟姐妹，一個完全陌生的人的面部掃描也有大約百萬分之一的機率具有與你相同的數學表徵。13歲以下的兒童不適合使用這種技術，因為他們的臉還在生長和改變形狀。Face ID可以用來驗證使用Apple Pay、iTunes商店、App Store和iBooks購買的商品。

4、統計人流量
門店銷售額=客流量×成交率×客單價，可以這麼說，門店客流統計直接和門店業績掛鉤，是實現精準營銷的基礎。目前可以透過三種方式進行流量統計：紅外線客流統計、影片客流統計和WIFI客流統計，影片客流統計的優勢是精度教高，並可進行人臉識別與CRM打通。

現在某些企業推出的人臉識別軟體，可以透過對入店客戶的人臉檢測和人臉跟蹤識別，可以進行實時客流統計、客流趨勢統計、駐留市場統計等。此外，透過人臉識別技術，可以精確的統計出任意時段內進店駐留的單個客流的男女屬性和年齡，進而調整產品結構、改變營銷策略從而達到最大的回報率。甚至有的還可以可捕捉顧客在店內的移動軌跡，根據人的微表情判斷旅人心情好壞，甚至他們視線注意力的變化等，大量旅人的資料彙總至後臺就可用於消費者的喜好和需求，商家從而更好的調整商品陳列、精準營銷等，為客戶帶去更好的服務。

5、營銷
如機場等場所的智慧廣告能夠識別行人的性別、種族和大致年齡，並針對該人群投放廣告。營銷人員可以使用人臉識別來確定年齡，性別和種族，以標記受眾。
智慧試衣間，實質上就是基於人臉識別為顧客提供試衣服務的新嘗試。顧客只需在智慧試衣間前“刷臉”，系統就能根據顧客的相貌、身材，並結合該商店的商品種類，為顧客提供服裝搭配參考意見。
另外現在很多商場可根據夫妻相，顏值分數等小遊戲來增加顧客的互動，並可透過發放折扣券（如相似度越高會得到越高的折扣券）的方式來吸引使用者消費。

而隨著人臉識別技術的進一步成熟和社會認同度的提高，其廣泛應用於金融、司法、軍隊、公安、邊檢、政府、零售、航天、電力、工廠、醫療等多個領域。

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