摘要：“他來聽我的演唱會，門票換了手銬一對”。最近歌神張學友變阿SIR，演唱會上頻頻抓到罪犯，將人臉識別技術又一次推到了大眾的視線中。

“他來聽我的演唱會，門票換了手銬一對”。最近歌神張學友變阿SIR，演唱會上頻頻抓到罪犯，將人臉識別技術又一次推到了大眾的視線中。要說人臉識別技術的爆發，當屬去年9月份蘋果iPhone x的發布，不再需要指紋，只需要掃描面部就可以輕松解鎖手機。

人臉識別是啥玩意兒？

人臉識別技術，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。

人臉識別技術主要是通過人臉圖像特征的提取與對比來進行的。人臉識別系統將提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。

廣義的人臉識別實際包括構建人臉識別系統的一系列相關技術，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認以及身份查找等；而狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查找的技術或系統。

人臉識別技術發展

早在20世紀50年代，認知科學家就已著手對人臉識別展開研究。20世紀60年代，人臉識別工程化應用研究正式開啟。當時的方法主要利用了人臉的幾何結構，通過分析人臉器官特征點及其之間的拓撲關系進行辨識。這種方法簡單直觀，但是一旦人臉姿態、表情發生變化，則精度嚴重下降。

由劍橋人臉數據集的特征分解獲得的前四個特征向量

21世紀的前十年，隨著機器學習理論的發展，學者們相繼探索出了基于遺傳算法、支持向量機（Support Vector Machine， SVM）、boosting、流形學習以及核方法等進行人臉識別。 2009年至2012年，稀疏表達（Sparse Representation）因為其優美的理論和對遮擋因素的魯棒性成為當時的研究熱點。

與此同時，業界也基本達成共識：基于人工精心設計的局部描述子進行特征提取和子空間方法進行特征選擇能夠取得最好的識別效果。Gabor及LBP特征描述子是迄今為止在人臉識別領域最為成功的兩種人工設計局部描述子。這期間，對各種人臉識別影響因子的針對性處理也是那一階段的研究熱點，比如人臉光照歸一化、人臉姿態校正、人臉超分辨以及遮擋處理等。

表1 人臉識別經典方法及其在LFW上精度對比

自此之后，研究者們不斷改進網絡結構，同時擴大訓練樣本規模，將LFW上的識別精度推到99．5％以上。如表1所示，我們給出了人臉識別發展過程中一些經典的方法及其在LFW上的精度，一個基本的趨勢是：訓練數據規模越來越大，識別精度越來越高。

人臉識別十大關鍵技術

1、人臉檢測（Face Detection）

“人臉檢測（Face Detection）”的作用就是要檢測出圖像中人臉所在位置。

人臉檢測算法的原理簡單來說是一個“掃描”加“判定”的過程。即首先在整個圖像范圍內掃描，再逐個判定候選區域是否是人臉的過程。因此人臉檢測算法的計算速度會跟圖像尺寸大小以及圖像內容相關。在實際算法時，我們可以通過設置“輸入圖像尺寸”、或“最小臉尺寸限制”、“人臉數量上限”的方式來加速算法。

2、人臉配準（Face Alignment）

“人臉配準（Face Alignment）”所實現的目的是定位出人臉上五官關鍵點坐標。

當前效果的較好的一些人臉配準技術基本通過深度學習框架實現。這些方法都是基于人臉檢測的坐標框，按某種事先設定規則將人臉區域摳取出來，縮放到固定尺寸，然后進行關鍵點位置的計算。另外，相對于人臉檢測，或者是后面將提到的人臉特征提取的過程，人臉配準算法的計算耗時都要少很多。

3、人臉屬性識別（Face Attribute）

“人臉屬性識別（Face Attribute）”是識別出人臉的性別、年齡、姿態、表情等屬性值的一項技術。這在有些相機APP中有所應用，可以自動識別攝像頭視野中人物的性別、年齡等特征并標注出來。

人臉的屬性識別包括性別識別、年齡估計、表情識別、姿態識別、發型識別等等方面。一般來說每種屬性的識別算法過程是獨立的，但是有一些新型的基于深度學習實現的算法可以實現同時輸出年齡、性別、姿態、表情等屬性識別結果。

4、人臉提特征（Face Feature Extraction）

“人臉提特征（Face Feature Extraction）”是將一張人臉圖像轉化為可以表征人臉特點的特征，具體表現形式為一串固定長度的數值。

人臉提特征過程的輸入是 “一張人臉圖”和“人臉五官關鍵點坐標”，輸出是人臉相應的一個數值串（特征）。人臉提特征算法實現的過程為：首先將五官關鍵點坐標進行旋轉、縮放等等操作來實現人臉對齊，然后在提取特征并計算出數值串。

5、人臉比對（Face Compare）

“人臉比對（Face Compare）”算法實現的目的是衡量兩個人臉之間相似度。

人臉比對算法的輸入是兩個人臉特征人臉特征由前面的人臉提特征算法獲得，輸出是兩個特征之間的相似度。

6、人臉驗證（Face Verification）

“人臉驗證（Face Verification）”是判定兩個人臉圖是否為同一人的算法。

它的輸入是兩個人臉特征，通過人臉比對獲得兩個人臉特征的相似度，通過與預設的閾值比較來驗證這兩個人臉特征是否屬于同一人。

7、人臉識別（Face Recognition）

“人臉識別（Face Recognition）”是識別出輸入人臉圖對應身份的算法。

它的輸入為一個人臉特征，通過和注冊在庫中N個身份對應的特征進行逐個比對，找出“一個”與輸入特征相似度最高的特征。將這個最高相似度值和預設的閾值相比較，如果大于閾值，則返回該特征對應的身份，否則返回“不在庫中”。

8、人臉檢索（Face Retrieval）

“人臉檢索”是查找和輸入人臉相似的人臉序列的算法。

人臉檢索通過將輸入的人臉和一個集合中的說有人臉進行比對，根據比對后的相似度對集合中的人臉進行排序。根據相似度從高到低排序的人臉序列即使人臉檢索的結果。

9、人臉聚類（Face Cluster）

“人臉聚類（Face Cluster）”是將一個集合內的人臉根據身份進行分組的算法。

在沒有進行人工身份標注前，只知道分到一個組的人臉是屬于同一個身份，但不知道確切身份。

10、人臉活體（FaceLiveness）

“人臉活體（FaceLiveness）”是判斷人臉圖像是來自真人還是來自攻擊假體（照片、視頻等）的方法。

在我們生活環境中，人臉認證系統中主要容易受到這種手段欺騙：

（1）用偷拍的照片假冒真實人；

（2）在公開場合錄的視頻或網上公開的視頻片段；

（3）用計算機輔助軟件設計的三維模型欺騙；

（4）用蠟或塑料等材質構造的三維雕像欺騙。

現在所以人臉活體檢測技術的研究顯得異常重要。對于照片欺騙，主要是根據分辨率、三位三維信息、眼動等來進行區分；對于視頻欺騙，根據三維信息、光線等來區分。

人臉識別技術的主要用途

1、人臉識別技術應用于鐵路安防系統

隨著技術的進步，人員組織的不斷復雜化，鐵路安全形勢不斷面臨新的挑戰。火車票實名制有效阻止了不法分子進入車站，但是，目前鐵路客運安全檢查，基本還是靠安檢員來檢查票、證、人是否一致，而證件照片往往是多年前的照片，安檢員很難辨認，辨別度很低。

2、人臉識別技術應用于教育領域

近年來，從中考、高考等升學考試，到執業資格、晉級升職等等考試，均不同程度地出現了替考現象，而利用人臉識別技術實現證件內照片特征和實時人臉照片特征比對識別，辨別考生身份，可防止考場替考現象的發生。

3、人臉識別技術推進于智能城市建設

隨著人類社會的不斷發展，未來城市將承載越來越多的人口，為實現城市可持續發展，建設智慧城市已成為當今世界城市發展不可逆轉的歷史潮流。而在智慧城市的建設過程中，需注重對信息的結構化存儲、分析挖掘，人臉的結構化云識別儲存是構建整個智慧城市基礎數據之一，是智慧城市云儲存體系中的不可或缺的一部分。

人臉識別的技術難點

人臉識別雖說發展到現在3、40年的時間了，但它一直存在的幾個難點，到現在也沒能徹底解決。

1、光照問題

光照問題是機器視覺重的老問題，在人臉識別中的表現尤為明顯。由于人臉的3D結構，光照投射出的陰影，會加強或減弱原有的人臉特征。

2、表情姿態問題

與光照問題類似，姿態問題也是目前人臉識別研究中需要解決的一個技術難點。姿態問題涉及頭部在三維垂直坐標系中繞三個軸的旋轉造成的面部變化，其中垂直于圖像平面的兩個方向的深度旋轉會造成面部信息的部分缺失。

3、遮擋問題

對于非配合情況下的人臉圖像采集，遮擋問題是一個非常嚴重的問題。特別是在監控環境下，往往彼監控對象都會帶著眼鏡，帽子等飾物，使得被采集出來的人臉圖像有可能不完整，從而影響了后面的特征提取與識別，甚至會導致人臉檢測算法的失效。

4、年齡變化

隨著年齡的變化，面部外觀也在變化，特別是對于青少年，這種變化更加的明顯。對于不同的年齡段，人臉識別算法的識別率也不同。一個人從少年變成青年，變成老年，他的容貌可能會發生比較大的變化，從而導致識別率的下降。對于不同的年齡段，人臉識別算法的識別率也不同。

5、人臉相似性

不同個體之間的區別不大，所有的人臉的結構都相似，甚至人臉器官的結構外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的，但是對于利用人臉區分人類個體是不利的。

6、圖像質量

人臉圖像的來源可能多種多樣，由于采集設備的不同，得到的人臉圖像質量也不一樣，特別是對于那些低分辨率、噪聲大、質量差的人臉圖像（如手機攝像頭拍攝的人臉圖片、遠程監控拍攝的圖片等）如何進行有效地人臉識別是個需要關注的問題。同樣的，對于高分辨圖像對人臉識別算法的影響也需要進一步的研究。

7、樣本缺乏

基于統計學習的人臉識別算法是目前人臉識別領域中的主流算法，但是統計學習方法需要大量的訓練。由于人臉圖像在高維空間中的分布是一個不規則的流形分布，能得到的樣本只是對人臉圖像空間中的一個極小部分的采樣，如何解決小樣本下的統計學習問題有待進一步的研究。

8、海量數據

傳統人臉識別方法如PCA、LDA等在小規模數據中可以很容易進行訓練學習。但是對于海量數據，這些方法其訓練過程難以進行，甚至有可能崩潰。

9、大規模人臉識別

隨著人臉數據庫規模的增長，人臉算法的性能將呈現下降。

國內研究人臉識別的公司有哪些

2015年以來，已有騰訊、阿里、民生銀行等多個行業巨頭紛紛加碼人臉識別產業。國內外巨頭紛紛加碼人臉識別技術，將直接助推產業的爆發性增長。想知道具體企業以及方向，可以閱讀下方表格：

人臉識別的未來

隨著大數據、共享時代的來臨，數據安全問題也越發被重視起來，以人臉識別為代表的新一代技術革命已經展開。