在如今人工智能AI、物聯網Iot、大數據、區塊鏈等大行其道的時代，作為一名營銷顧問同樣有必要對最近非常火的人臉識別技術有一定了解。

人臉識別是一種生物特征識別軟件，它可以用數學方法繪制出一個人的面部特征，并將數據存儲為一個面部指紋。該軟件使用深度學習算法，將實時捕捉或數字圖像與存儲的人臉圖像進行比較，以驗證個人身份。人臉識別軟件正迅速成為最安全可靠的用戶認證工具。在這里，我們將簡要討論這三點。

一、人臉識別技術的工作原理

二、人臉識別的優勢和局限性

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，人臉識別軟件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、獨特特征（也稱為地標）分類等分析面部特征的幾何比例，關鍵面部特征之間的映射距離，皮膚表面紋理。人臉識別技術屬于生物統計學的范疇，即生物數據的測量。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圖像方面，二維人臉識別主要利用分布在人臉上從低到高80個節點或標點，通過測量眼睛、顴骨、下巴等之間的間距來進行身份認證。在這里，節點是用來測量一個人面部變量的端點，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圖像上節點的數據，并將結果數據存儲為面紋。然后，臉紋被用作與從圖像或視頻中捕捉的人臉數據進行比較的基礎。

雖然人臉識別軟件只使用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，這種軟件就不那么可靠了。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、圖像的采集和預處理

圖像的采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？在人臉采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游戲或是商場中的顏值pk等等都是獲取人臉基礎數據的方式。當然除了這些方式外常規采集的方式大致有幾種：攝像頭、人臉照片、視頻錄像。

攝像頭采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。

人臉照片采集是通過會員注冊時或后期補錄的方式通過商家提供的APP或小程序等方式錄入到系統內。

另外一種方式是通過視頻錄像提取用戶照片，可通過技術手段提取視頻中的人臉照片，然后進行采集和存儲。

預處理是人臉識別過程中的一個重要環節。輸入圖像由于圖像采集環境的不同，如光照明暗程度以及設備性能的優劣等，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圖像中間的大小和位置不確定。為了保證人臉圖像中人臉大小，位置以及人臉圖像質量的一致性，必須對圖像進行預處理。

人臉圖像的預處理主要包括人臉扶正，人臉圖像的增強，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圖像；圖像增強是為了改善人臉圖像的質量，不僅在視覺上更加清晰圖像，而且使圖像更利于計算機的處理與識別。歸一化工作的目標是取得尺寸一致，灰度取值范圍相同的標準化人臉圖像。

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，因此人臉檢測問題并未受到重視。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圖像中是否含有人臉。

百度百科給的定義是：人臉檢測是指對于任意一幅給定的圖像，采用一定的策略對其進行搜索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、人臉特征提取

以基于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系都是可以用幾何形狀特征來進行描述的，也就是說每一個人的人臉圖像都可以有一個對應的幾何形狀特征，它可以幫助我們作為識別人臉的重要差異特征。

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數據庫進行快速人臉比對，并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，然后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，終端設備（如手機）只需將用戶事先注冊的照片與臨場采集的照片做對比，判斷是否為同一人，即可完成身份驗證。

1：N的比對，即系統采集了“我”的一張照片之后，從海量的人像數據庫中找到與當前使用者人臉數據相符合的圖像，并進行匹配，找出來“我是誰”。比如疑犯追蹤，小區門禁，會場簽到，以及新零售概念里的客戶識別。

5、活體鑒別

生物特征識別的共同問題之一就是要區別該信號是否來自于真正的生物體，比如，指紋識別系統需要區別帶識別的指紋是來自于人的手指還是指紋手套，人臉識別系統所采集到的人臉圖像，是來自于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鑒別環節，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用戶需要進行人臉識別認證，在識別過程中需要用戶左右擺頭和眨眼，這是活體鑒別很好的一個例子。當然活體鑒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、人臉識別的優勢和局限性

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：

與指紋掃描儀等其他基于接觸的生物特征認證技術相比，無需實際接觸設備進行身份認證。如果手上有污垢，指紋識別技術可能無法正常工作。

提高了安全水平。

與其他生物特征認證技術相比，需要更少的處理。

易于與現有的安全特性集成。

隨著時間的推移，讀數的準確性有所提高。

可用于幫助自動化身份驗證。

2、人臉識別的局限性

雖然人臉識別程序可以使用各種測量值和掃描類型來檢測和識別人臉，但也有一些限制：

低分辨率圖像和低光照會降低人臉掃描結果的準確性。

不同的角度和面部表情，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發型時，面部識別就會失去準確性。化妝品和面部毛發也會給人臉檢測程序帶來問題。

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數據庫中沒有他們的照片，那么面部掃描可能就沒有用處。如果沒有匹配結果，人臉掃描背后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數據違反了相關隱私法。人臉識別系統的數據可能會被捕捉和存儲，而個人甚至可能不知道。這些數據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于邪惡的目的。例如，人臉識別數據如果能與在線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信息來竊取一個人的身份。黑客可以訪問這些信息，而個人的信息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

了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么場景中？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。這里，我們將總結一些常見的用例：

1、安全和執法

執法人員使用人臉識別軟件，將通過收集到的人臉照片與來自地方、市和省內資源的數據庫進行比較來識別和逮捕犯罪分子。機場使用人臉識別軟件搜索犯罪嫌疑人，并將護照照片與人臉進行比對以確認身份。一些地區使用人臉識別軟件來防止人們獲得假身份證或駕照。一些外國政府甚至使用人臉識別技術來打擊選舉舞弊。

比如亞馬遜2017年發布的Amazon Rekognition更新功能，在識別文字圖像的基礎上，為其增加了面部識別和群像人臉識別功能。面部識別指的是從數千萬張面孔中實時搜索和識別目標面孔，比如在一些治安和公共安全領域，執法人員可以通過這項功能快速在眾多面孔中找到目標人物，即在茫茫人海中一眼就鎖定你。。.。。.群像人臉識別技術可以讓用戶在一張群像圖片中同時檢測、分析、搜索 15-100 張人臉，并且還能精確的識別、分析圖片上所有的人的情緒。目前，Rekognition 的群像人臉識別已經被應用到幫助執法機構追蹤販賣人口的案件中，借助該技術，警察可以在幾秒鐘內檢索數百萬張與案件相關的嫌疑人圖片信息，并迅速采取有效措施。

美國政府在機場通過國土安全部（Department of Homeland Security）識別可能逾期居留的個人。

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。

比如，支付寶人臉支付在肯德基餐廳上線，成為了首個支付寶人臉支付的試點，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。

其他人臉識別的例子包括亞馬遜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。

3、身份驗證和識別

現在人臉識別軟件用于門禁系統是很常見的例子。而高質量的移動設備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，商家可通過手機app，小程序在會員注冊時采集人臉數據，也可采集每位進店客戶的臉部信息，獲得人臉ID并作為會員認定依據。當下次進入全國任意一家門店時，人臉識別設備就會分析其臉部特征信息進行身份識別，可知道他是會員、熟客亦或是新客。對于自己的會員，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上添加了一個名為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。這些信息不會被復制或存儲在蘋果的服務器上。它會在設備本身的一個安全位置存儲面部掃描的數學表示，這些信息不會被復制或存儲在蘋果的服務器上。Face ID使用深度感知和紅外傳感器，可以捕捉并比較超過3萬個變量，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幾率具有與你相同的數學表征。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。

Facebook的人臉識別系統DeepFace，可以識別數字圖片中的人臉，準確率高達97%。Facebook通過人臉識別軟件來標記照片中的個人。每當照片上的一個人被標記時，該軟件就會存儲有關此人面部特征的地圖信息。一旦收集到足夠的數據，軟件就可以利用這些信息來識別一張新照片中出現的特定人臉。為了保護人們的隱私，一項名為“照片評論”的功能會通知已經確認身份的Facebook用戶。

4、統計人流量

門店銷售額=客流量×成交率×客單價，可以這么說，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。目前可以通過三種方式進行流量統計：紅外線客流統計、視頻客流統計和WIFI客流統計，視頻客流統計的優勢是精度教高，并可進行人臉識別與CRM系統打通。

現在某些企業推出的人臉識別軟件，可以通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：統計每日每時的實時客流信息，提取人臉特征值，避免重復計數；客流趨勢統計：可按天/周/月等時間段進行查詢客流趨勢統計信息；駐留市場統計：對總客流中單個客流一次在攝像頭前出現到離開的時長分布信息統計。此外，通過人臉識別技術，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，店商通過對進店人群的男女比例，年齡屬性，可以迅速的調整產品結構、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，大量旅人的數據匯總至后臺就可用于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、營銷和廣告

如機場等場所的智能廣告能夠識別行人的性別、種族和大致年齡，并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，實質上就是基于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，并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，顏值分數等小游戲來增加顧客的互動，并可通過發放折扣券（如相似度越高會得到越高的折扣券）的方式來吸引用戶消費。

而隨著人臉識別技術的進一步成熟和社會認同度的提高，其廣泛應用于金融、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。