近日，人臉識別技術(shù)因多次在抓逃犯的過程中“立功”，再度走“紅”。從20世紀(jì)60年代起，人臉識別研究開啟，發(fā)展到今天有哪些進(jìn)展?該產(chǎn)業(yè)里的競爭，是人工智能投資泡沫帶來的浮躁，還是市場規(guī)模將持續(xù)突進(jìn)?

　　何謂人臉識別技術(shù)?

　　20世紀(jì)60年代，人臉識別工程化應(yīng)用研究正式開啟。初期的方法主要利用了人臉的幾何結(jié)構(gòu)，通過分析人臉器官特征點(diǎn)及其之間的拓?fù)潢P(guān)系進(jìn)行辨識。這種方法簡單直觀，但是一旦人臉姿態(tài)、表情發(fā)生變化，則精度嚴(yán)重下降。

　　如今的解決方案多是基于主動(dòng)近紅外圖像的多光源人臉識別技術(shù)。它可以克服光線變化的影響，已經(jīng)取得了卓越的識別性能，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過三維圖像人臉識別。

　　劃重點(diǎn)!

　　1.人臉識別技術(shù)原理：

　　一是建立一個(gè)包含大批量人臉圖像的數(shù)據(jù)庫;二是通過各種方式來獲得當(dāng)前要進(jìn)行識別的目標(biāo)人臉圖像;三是將目標(biāo)人臉圖像與數(shù)據(jù)庫中既有的人臉圖像進(jìn)行比對和篩選。

　　2.人臉識別技術(shù)流程：

　　(1)圖像的采集與預(yù)處理

　　人臉圖像的采集一般分為兩種途徑，有人臉圖像的批量導(dǎo)入和人臉圖像的實(shí)時(shí)采集;預(yù)處理的目的是在系統(tǒng)對人臉圖像的檢測基礎(chǔ)之上，對人臉圖像做出進(jìn)一步的處理以利于人臉圖像的特征提取。

　　(2)人臉檢測

　　人臉檢測方法可分為三類，分別是基于膚色模型的檢測、基于邊緣特征的檢測、基于統(tǒng)計(jì)理論方法。

　　(3)人臉特征提取

　　目前主流的人臉識別系統(tǒng)可支持使用的特征通?？煞譃槿四樢曈X特征、人臉圖像像素統(tǒng)計(jì)特征等，而人臉圖像的特征提取就是針對人臉上的一些具體特征來提取的。

　　(4)人臉識別和活體鑒別

　　實(shí)際的人臉識別系統(tǒng)一般需要增加活體鑒別環(huán)節(jié)，因?yàn)樯锾卣髯R別的共同問題之一就是要區(qū)別該信號是否來自于真正的生物體，這種信號包括要求人左右轉(zhuǎn)頭，眨眼睛，開開口說句話等。

　　技術(shù)不斷發(fā)展

　　市場上應(yīng)用最多的是三種方案，包括3D結(jié)構(gòu)光方案、ToF 3D方案和雙目立體成像方案。

　　1.3D結(jié)構(gòu)光技術(shù)

　　3D結(jié)構(gòu)光技術(shù)(Structured Light)是通過光學(xué)手段獲取被拍攝物體的三維結(jié)構(gòu)，再將獲取到的信息進(jìn)行更深入的應(yīng)用。這種方案在未來將很有前景，可拓展空間更加廣闊，比如5G通信、AR以及其他與3D建模等相關(guān)的領(lǐng)域都可以發(fā)揮它獨(dú)有的關(guān)鍵作用。

　　例如，iphone x/xr/xs/xsmax、oppo Find x、mate20pro等都是采用了3D結(jié)果光技術(shù)原理。

　　3D 結(jié)構(gòu)光也有它的局限，相比傳統(tǒng)的攝像頭，3D 結(jié)構(gòu)光可以工作的距離要短一些，最長距離一般在 1 米左右，OPPO給出的數(shù)據(jù)是60cm遠(yuǎn)精度也能控制在±1mm范圍。

　　2.ToF

　　ToF(Time Of Flight，時(shí)差測距技術(shù))，簡單來說，是指發(fā)出一道經(jīng)過處理的光，碰到物體以后會反射回來，捕捉來回的時(shí)間，因?yàn)橐阎馑俸驼{(diào)制光的波長，所以能快速準(zhǔn)確計(jì)算出到物體的距離。

　　ToF技術(shù)的普及與發(fā)展指日可待，vivo已經(jīng)搶占先機(jī)，而且蘋果分析師也曾預(yù)測2019年iPhone也許會有重大創(chuàng)新就包括采用ToF技術(shù)。

　　3.雙目立體成像

　　雙目立體成像(Stereo System)是利用雙攝像頭拍攝物體，再通過三角形原理計(jì)算物體距離。已經(jīng)上市的華為nova3采用的就是雙目3D人臉識別方案。

　　雙目方案的原理最簡單，成本也比較低。

　　技術(shù)發(fā)展方向

　　結(jié)合三維信息：二維和三維信息融合使特征更加魯棒多特征融合

　　多特征融合：單一特征難以應(yīng)對復(fù)雜的光照和姿態(tài)變化

　　大規(guī)模人臉比對：面向海量數(shù)據(jù)的人臉比對與搜索

　　深度學(xué)習(xí)：在大數(shù)據(jù)條件下充分發(fā)揮深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力

　　寫在最后

　　隨著人工智能的發(fā)展，在全球信息化、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)的背景下，生物識別技術(shù)的應(yīng)用面會越來越大。其中人臉識別技術(shù)會朝著網(wǎng)絡(luò)化、云技術(shù)、多模式融合的趨勢發(fā)展。

　　國內(nèi)外巨頭紛紛加碼人臉識別技術(shù)，我國相關(guān)集成應(yīng)用的企業(yè)就有數(shù)百家，至于誰家算法更勝一籌，并不是重點(diǎn)問題。此時(shí)，我們是否要考慮：避免熱點(diǎn)過度炒作，企業(yè)推出真正符合用戶需求、市場所需的技術(shù)服務(wù)，才是關(guān)鍵所在?