何為人臉識(shí)別_人臉識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景

　　人臉識(shí)別技術(shù)是如今十分熱門(mén)的一項(xiàng)技術(shù)，掌握人臉識(shí)別技術(shù)的優(yōu)勢(shì)不言而喻。下面，我們將首先介紹人臉識(shí)別的基本概況。

　　01 何為人臉識(shí)別

　　人臉識(shí)別技術(shù)由來(lái)已久，這個(gè)概念沒(méi)有一個(gè)嚴(yán)格的定義，一般有狹義與廣義之分。

　　狹義的表述一般是指：以分析與比較人臉視覺(jué)特征信息為手段，進(jìn)行身份驗(yàn)證或查找的一項(xiàng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)。

　　從表述上看，狹義的人臉識(shí)別技術(shù)其實(shí)是一種身份驗(yàn)證技術(shù)，它與我們所熟知的指紋識(shí)別、聲紋識(shí)別、指靜脈識(shí)別、虹膜識(shí)別等均屬于同一領(lǐng)域，即生物信息識(shí)別領(lǐng)域。因此，狹義上的人臉識(shí)別一般指的是通過(guò)人臉圖像進(jìn)行身份確認(rèn)或查找的場(chǎng)景。

　　生物信息識(shí)別的認(rèn)證方式與傳統(tǒng)的身份認(rèn)證方式相比，具有很多顯著優(yōu)勢(shì)。例如傳統(tǒng)的密鑰認(rèn)證、識(shí)別卡認(rèn)證等存在易丟失、易被偽造、易被遺忘等特點(diǎn)。而生物信息則是人類(lèi)與生俱來(lái)的一種屬性，并不會(huì)被丟失和遺忘。

　　而作為生物信息識(shí)別之一的人臉識(shí)別又具有對(duì)采集設(shè)備要求不高（最簡(jiǎn)單的方式只需要能夠拍照的設(shè)備即可）、采集方式簡(jiǎn)單等特點(diǎn)。這是虹膜識(shí)別、指紋識(shí)別等方式所不具備的優(yōu)點(diǎn)。

　　人臉識(shí)別的廣義表述是：在圖片或視頻流中識(shí)別出人臉，并對(duì)該人臉圖像進(jìn)行一系列相關(guān)操作的技術(shù)。例如，在進(jìn)行人臉身份認(rèn)證時(shí)，不可避免地會(huì)經(jīng)歷諸如圖像采集、人臉檢測(cè)、人臉定位、人臉提取、人臉預(yù)處理、人臉特征提取、人臉特征對(duì)比等步驟，這些都可以認(rèn)為是人臉識(shí)別的范疇。

　　02 人臉識(shí)別的應(yīng)用

　　近些年，隨著人臉識(shí)別精度的提高，基于該項(xiàng)技術(shù)的產(chǎn)品也開(kāi)始在我們生活中呈現(xiàn)“井噴”之勢(shì)。

　　例如，早在2016年2月，北京站就開(kāi)啟了“刷臉”進(jìn)站模式。如圖1-1所示是北京站“刷臉”進(jìn)站的使用提示。現(xiàn)在，越來(lái)越多的火車(chē)站開(kāi)始采用“刷臉”進(jìn)站方式替代人工檢票，有效地加快了檢票速度。

　　人臉識(shí)別的另外一個(gè)典型應(yīng)用是手機(jī)解鎖。隨著iPhone X的誕生，蘋(píng)果手機(jī)家族增添了一項(xiàng)新的身份驗(yàn)證方式，即所謂的Face ID。而蘋(píng)果公司宣稱(chēng)，基于Face ID的識(shí)別準(zhǔn)確率要遠(yuǎn)高于基于指紋識(shí)別的Touch ID。

　　實(shí)際上，通過(guò)人臉識(shí)別來(lái)解鎖手機(jī)并不算什么新鮮事。早在Android 4.0時(shí)期，這項(xiàng)功能就已經(jīng)集成在操作系統(tǒng)中了。只不過(guò)，由于種種原因，這項(xiàng)功能并未取得比較好的效果，因此無(wú)論是谷歌還是手機(jī)制造廠商都沒(méi)有對(duì)此進(jìn)行宣傳，自然也不會(huì)被大眾所了解。

　　值得一提的是，據(jù)說(shuō)蘋(píng)果公司在這項(xiàng)技術(shù)上的研發(fā)時(shí)間長(zhǎng)達(dá)5年之久，直至iPhone X才搭載了完備的人臉識(shí)別功能，可見(jiàn)高精度的人臉識(shí)別技術(shù)并不是一種簡(jiǎn)單的技術(shù)。

　　上面的兩個(gè)例子只是人臉識(shí)別應(yīng)用的冰山一角，人臉識(shí)別技術(shù)的典型應(yīng)用場(chǎng)景可以總結(jié)為如下幾個(gè)場(chǎng)景。

　　1. 身份認(rèn)證場(chǎng)景

　　這是人臉識(shí)別技術(shù)最典型的應(yīng)用場(chǎng)景之一。門(mén)禁系統(tǒng)、手機(jī)解鎖等都可以歸納為該種類(lèi)別。該方法與傳統(tǒng)的鑰匙開(kāi)鎖、指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等均屬于身份認(rèn)證。這需要系統(tǒng)判斷當(dāng)前被檢測(cè)人臉是否已經(jīng)存在于系統(tǒng)內(nèi)置的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中。如果系統(tǒng)內(nèi)沒(méi)有該人的信息，則認(rèn)證失敗。

　　2. 證件驗(yàn)證場(chǎng)景

　　證件驗(yàn)證與身份認(rèn)證相似，也可稱(chēng)為人臉驗(yàn)證，是判斷證件中的人臉圖像與被識(shí)別人的人臉是否相同的場(chǎng)景。在進(jìn)行人臉與證件之間的對(duì)比時(shí)，往往會(huì)引入活體檢測(cè)技術(shù)。

　　或許大家對(duì)活體檢測(cè)技術(shù)并不陌生，就是我們?cè)谑褂没ヂ?lián)網(wǎng)產(chǎn)品時(shí)經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)的“眨眨眼、搖搖頭、點(diǎn)點(diǎn)頭、張張嘴”的人臉識(shí)別過(guò)程，這個(gè)過(guò)程我們稱(chēng)之為基于動(dòng)作指令的活體檢測(cè)?；铙w檢測(cè)還可以借由紅外線、活體虹膜、排汗等方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。

　　不難理解，引入活體檢測(cè)可以有效地增加判斷的準(zhǔn)確性，防止攻擊者偽造或竊取他人生物特征用于驗(yàn)證，例如使用照片等平面圖片對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行攻擊。

　　3. 人臉檢索場(chǎng)景

　　人臉檢索與身份驗(yàn)證類(lèi)似，二者的區(qū)別在于身份驗(yàn)證是對(duì)人臉圖片“一對(duì)一”地對(duì)比，而人臉檢索是對(duì)人臉圖片“一對(duì)多”地對(duì)比。例如，在獲取到某人的人臉圖片后，可以通過(guò)人臉檢索方法，在人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索出該人的其他圖片，或者查詢(xún)?cè)撊说男彰认嚓P(guān)信息。

　　這與我們?cè)跀?shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行查詢(xún)是一樣的，但人臉檢索要比在數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢(xún)常規(guī)數(shù)據(jù)復(fù)雜得多，例如該以何種方式才能建立高效的人臉圖片檢索索引呢？

　　人臉檢索的應(yīng)用場(chǎng)景非常多，一個(gè)典型的例子是在重要的交通關(guān)卡布置人臉檢索探頭，將行人的人臉圖片在犯罪嫌疑人數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行檢索，從而比較高效地識(shí)別出犯罪嫌疑人。

　　4. 人臉?lè)诸?lèi)場(chǎng)景

　　我們這里指的人臉?lè)诸?lèi)主要包括判斷人臉圖片中的人臉是男人還是女人，所屬的年齡區(qū)間是怎樣的，是什么樣的人種，該人的表情是什么等。當(dāng)然，人臉?lè)诸?lèi)能夠?qū)崿F(xiàn)的功能遠(yuǎn)不止于此，在很多場(chǎng)景中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。

　　例如，社交類(lèi)App可以通過(guò)用戶(hù)上傳的自拍圖片來(lái)判斷該用戶(hù)的性別、年齡等特征，從而為用戶(hù)有針對(duì)性地推薦一些可能感興趣的人。

　　5. 交互式應(yīng)用場(chǎng)景

　　美顏類(lèi)自拍軟件大家或許都很熟悉，該類(lèi)軟件除能夠?qū)崿F(xiàn)常規(guī)的磨皮、美白、濾鏡等功能外，還具有“大眼”“瘦臉”、添加裝飾類(lèi)貼圖等功能。

　　而“大眼”“瘦臉”等功能都需要使用人臉識(shí)別技術(shù)來(lái)檢測(cè)出人眼或面部輪廓，然后根據(jù)檢測(cè)出來(lái)的區(qū)域?qū)D片進(jìn)行加工，從而得到我們看到的最終結(jié)果。

　　添加裝飾類(lèi)貼圖也是在這個(gè)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的，可以認(rèn)為這是一種AR（增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)）應(yīng)用。其實(shí)，交互式的應(yīng)用場(chǎng)景遠(yuǎn)不止于此，還有許多游戲也屬于這種交互式的應(yīng)用場(chǎng)景。

　　6. 其他應(yīng)用

　　上面所述的內(nèi)容是人臉識(shí)別中應(yīng)用比較廣泛的領(lǐng)域。其實(shí)，除這些領(lǐng)域外，人臉識(shí)別還有許多其他的應(yīng)用。

　　例如，人臉圖片的重建技術(shù)可以應(yīng)用到通信工程領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)低比特率的圖片與視頻傳輸；基于人臉識(shí)別技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)人臉圖片的合成，甚至直接將一個(gè)視頻中的人臉完全替換為另外一個(gè)人的臉。其中一個(gè)經(jīng)典的項(xiàng)目是DeepFake，利用該項(xiàng)目可以實(shí)現(xiàn)“視頻換臉”功能，實(shí)現(xiàn)的效果足以以假亂真。

　　我們可以在日常生活中體會(huì)到人臉識(shí)別技術(shù)為我們的生活帶來(lái)的便利。隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，將會(huì)有越來(lái)越多的人臉識(shí)別相關(guān)項(xiàng)目落地。在后面的實(shí)戰(zhàn)內(nèi)容中，我們將會(huì)圍繞這些應(yīng)用場(chǎng)景，具體介紹其原理與實(shí)現(xiàn)方法。

　　03 人臉識(shí)別的目標(biāo)

　　我們已經(jīng)介紹了人臉識(shí)別的不同應(yīng)用場(chǎng)景。在不同的應(yīng)用場(chǎng)景下，人臉識(shí)別的目標(biāo)可能是不相同的。但是，對(duì)于絕大多數(shù)的人臉識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景，人臉識(shí)別的目標(biāo)是類(lèi)似的。

　　人臉識(shí)別的大致流程可以描述為：通過(guò)人臉識(shí)別模型判斷圖片中是否存在人臉，如果存在人臉，則定位到該人臉的區(qū)位，或者提取該人臉圖像的高級(jí)特征，作為該人臉圖像的特征向量，并用在后續(xù)對(duì)圖片的處理中。

　　由于人臉識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景不同，上述步驟的選擇和側(cè)重點(diǎn)也不盡相同。例如：

　　定位人臉在圖片中的位置，可以用于諸如AR等貼圖操作；

　　通過(guò)定位人臉的關(guān)鍵點(diǎn)，可以對(duì)人臉圖片進(jìn)行幾何變換，通過(guò)幾何變換可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中人臉的校正，與此同時(shí)，得到的人臉關(guān)鍵點(diǎn)還可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)諸如“瘦臉”等操作；

　　如果想要實(shí)現(xiàn)的功能并不是對(duì)人臉圖片的幾何變換，而是對(duì)圖片中的人臉進(jìn)行特定判斷，如判斷圖片中人臉的性別、年齡等，那么此時(shí)的目標(biāo)是提取出圖片中人臉的高級(jí)特征，然后根據(jù)提取出來(lái)的高級(jí)特征，使用分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)，即可以實(shí)現(xiàn)諸如性別識(shí)別、年齡判斷等功能；

　　對(duì)于人臉對(duì)比，一個(gè)可行的思路仍然是提取圖片中人臉的高級(jí)特征，然后對(duì)這兩個(gè)特征進(jìn)行對(duì)比，從而得出一個(gè)相似度數(shù)值，通過(guò)比較該數(shù)值與預(yù)設(shè)閾值的大小，從而判別兩張圖片中的人臉是否屬于同一個(gè)人。

　　從上面的介紹中我們可以看出，不同人臉識(shí)別應(yīng)用的很多步驟都是重合的，其差異僅在于操作層次的深淺。通過(guò)合理選擇、組合對(duì)人臉圖片的操作層次，就可以實(shí)現(xiàn)我們預(yù)期的目標(biāo)。

　　這個(gè)實(shí)現(xiàn)過(guò)程可以說(shuō)是“萬(wàn)變不離其宗”，最核心的技術(shù)便是提取人臉圖像的高級(jí)特征，我們將會(huì)在后續(xù)的例子中逐步印證這一點(diǎn)。

　　04 人臉識(shí)別的一般方法

　　我們首先以人臉對(duì)比場(chǎng)景為例，介紹一種人臉對(duì)比的可行思路。

　　我們?cè)谇拔闹刑岬竭^(guò)，雖然人臉識(shí)別的應(yīng)用很廣泛，而且用到的具體技術(shù)也不盡相同，但是，有很多步驟其實(shí)是類(lèi)似的。以人臉對(duì)比為例，一種可行的解決方案如圖1-2所示。

　　下面我們簡(jiǎn)要介紹一下其中的一些關(guān)鍵步驟。

　　1. 圖像預(yù)處理

　　在很多計(jì)算機(jī)視覺(jué)項(xiàng)目中，往往需要進(jìn)行圖片的預(yù)處理操作。這主要是因?yàn)檩斎氲膱D片常存在不合規(guī)范的地方，甚至?xí)蓴_系統(tǒng)的后續(xù)工作。

　　如圖片帶有噪聲，或者圖片尺寸不符合系統(tǒng)要求等，這些都是預(yù)處理這一步需要做的事。而對(duì)應(yīng)的處理方法可以是對(duì)圖片進(jìn)行濾波等操作，從而使圖片更加符合系統(tǒng)要求。如圖1-3所示，分別為帶有椒鹽噪聲的圖片和經(jīng)過(guò)中值濾波處理后的圖片。

　　2. 人臉檢測(cè)

　　顧名思義，人臉檢測(cè)就是用來(lái)判斷一張圖片中是否存在人臉的操作。如果圖片中存在人臉，則定位該人臉在圖片中的位置；如果圖片中不存在人臉，則返回圖片中不存在人臉的提示信息。

　　對(duì)于人臉識(shí)別應(yīng)用，人臉檢測(cè)可以說(shuō)是必不可少的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。人臉檢測(cè)效果的好壞，將直接影響整個(gè)系統(tǒng)的性能優(yōu)劣。如圖1-4所示，灰色矩形框代表了從圖片中檢測(cè)到的人臉圖像位置。

　　3. 人臉校正

　　人臉校正又可以稱(chēng)為人臉矯正、人臉?lè)稣?、人臉?duì)齊等。我們知道，圖片中的人臉圖像往往都不是“正臉”，有的是側(cè)臉，有的是帶有傾斜角度的人臉。這種在幾何形態(tài)上似乎不是很規(guī)整的面部圖像，可能會(huì)對(duì)后續(xù)的人臉相關(guān)操作造成不利影響。于是，就有人提出了人臉校正。

　　我們可以大致認(rèn)為，人臉校正是對(duì)圖片中人臉圖像的一種幾何變換，目的是減少傾斜角度等幾何因素給系統(tǒng)帶來(lái)的影響。因此，人臉校正一般也被認(rèn)為是對(duì)人臉圖像的幾何歸一化操作。人臉校正一般被用在人臉對(duì)比等存在后續(xù)人臉特征提取的應(yīng)用場(chǎng)景中。

　　但是，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，人臉校正并不是被絕對(duì)要求存在于系統(tǒng)中。深度學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)能力相對(duì)于傳統(tǒng)的人臉識(shí)別方法要強(qiáng)得多，因?yàn)樗源髷?shù)據(jù)樣本訓(xùn)練取勝。也正因如此，有的人臉識(shí)別系統(tǒng)中有人臉校正這一步，而有的模型中則沒(méi)有。

　　4. 人臉特征點(diǎn)定位

　　人臉特征點(diǎn)定位是指在檢測(cè)到圖片中人臉的位置之后，在圖片中定位能夠代表圖片中人臉的關(guān)鍵位置的點(diǎn)。常用的人臉特征點(diǎn)是由左右眼、左右嘴角、鼻子這5個(gè)點(diǎn)組成的5點(diǎn)人臉特征點(diǎn)，以及包括人臉及嘴唇等輪廓構(gòu)成的68點(diǎn)人臉特征點(diǎn)等。

　　5. 人臉特征提取

　　對(duì)于很多人臉識(shí)別應(yīng)用來(lái)說(shuō)，人臉特征提取是十分關(guān)鍵的步驟。例如在性別判斷、年齡識(shí)別、人臉對(duì)比等場(chǎng)景中，將已提取到的人臉特征為主要的判斷依據(jù)。提取到的人臉特征質(zhì)量的優(yōu)劣將直接影響輸出結(jié)果正確與否。

　　我們可以認(rèn)為RGB形式的彩色圖片是一個(gè)具有紅、綠、藍(lán)三通道的矩陣，而二值圖像和灰度圖像本身在存儲(chǔ)上就是一個(gè)矩陣，這些圖片中的像素點(diǎn)是很多的。而提取到的特征往往是以特征向量的形式表示的，向量的元素一般都不會(huì)太多（一般在“千”這個(gè)數(shù)量級(jí)）。

　　因此，從宏觀角度來(lái)看，特征提取過(guò)程可以看作一個(gè)數(shù)據(jù)抽取與壓縮的過(guò)程。從數(shù)學(xué)角度看，其實(shí)是一個(gè)降維的過(guò)程。有關(guān)降維的內(nèi)容，我們將會(huì)在后續(xù)的部分中詳細(xì)介紹。

　　6. 分類(lèi)器

　　分類(lèi)器其實(shí)指代的是一種分類(lèi)算法。例如我們需要判斷圖片中人臉?biāo)鶎僬叩男詣e，在提取到人臉圖像的高級(jí)特征之后，我們要根據(jù)這個(gè)提取到的特征來(lái)判斷其性別。

　　這個(gè)過(guò)程其實(shí)是一個(gè)二分類(lèi)過(guò)程，也就是大家都知道的：在不考慮特殊情況的前提下，人類(lèi)可以分為兩類(lèi)，不是男人就是女人。判斷的依據(jù)是前面提到的人臉圖像的高級(jí)特征，用于判斷的算法就是所謂的分類(lèi)器。

　　在這里我們介紹了人臉識(shí)別中人臉對(duì)比場(chǎng)景中涉及的一些具體要素。我們可以看到，人臉對(duì)比的一個(gè)可行思路是首先進(jìn)行圖片的預(yù)處理，然后進(jìn)行人臉檢測(cè)判斷，最后提取特征并進(jìn)行對(duì)比。人臉對(duì)比是人臉識(shí)別中比較典型的應(yīng)用場(chǎng)景，我們可以從這個(gè)例子中總結(jié)出人臉識(shí)別應(yīng)用的共性。

　　圖像預(yù)處理。目的是減少圖片自身因素對(duì)系統(tǒng)判斷造成的干擾，或者使圖片格式更適合系統(tǒng)。常見(jiàn)的處理方式有圖片去噪、尺寸轉(zhuǎn)換、灰度化處理等。

　　人臉檢測(cè)。對(duì)于人臉識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景，如果圖片中根本不存在人臉，那么后續(xù)的一切操作都將變得沒(méi)有意義，甚至?xí)斐慑e(cuò)誤的結(jié)果。而如果識(shí)別不到圖片中存在的人臉，也會(huì)導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)執(zhí)行的提前終止。因此，人臉檢測(cè)在人臉識(shí)別應(yīng)用中具有十分重要的作用，甚至可以認(rèn)為是不可或缺的重要一環(huán)。

　　特征點(diǎn)定位與特征提取。人臉識(shí)別系統(tǒng)如果想要實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)功能，獲取特征將是必不可少的部分。對(duì)于不同的人臉識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景，其對(duì)特征的定義也不盡相同。例如想要在圖片中的人臉上自動(dòng)添加一個(gè)眼鏡作為裝飾物，那么我們需要獲取的特征就是雙眼在圖片中的位置，這樣以人眼為特征點(diǎn)的定位將是十分必要的；而對(duì)于人臉對(duì)比、性別識(shí)別等場(chǎng)景，獲取能夠代表圖片中人臉的一個(gè)特征向量將是十分必要的。

　　對(duì)特征的利用。我們已經(jīng)明確了，獲取我們所需的特征是后續(xù)操作的重要基礎(chǔ)。特征的利用方式前面已經(jīng)提到幾種，諸如使用分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)、使用比較器進(jìn)行比較，或者利用定位到的人臉特征點(diǎn)進(jìn)行圖片的貼圖。毫無(wú)疑問(wèn)，對(duì)特征利用的目的是很明確的，因?yàn)檫@往往就是我們最終想要獲取的系統(tǒng)直接輸出結(jié)果。

　　上述過(guò)程在實(shí)現(xiàn)上可能會(huì)很復(fù)雜，但是對(duì)于大多數(shù)的人臉識(shí)別應(yīng)用而言，大致的思路是相同的。將上述內(nèi)容歸結(jié)為人臉識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建的一般方法，我們將在后續(xù)的內(nèi)容中以這樣的思路進(jìn)行人臉識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

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