五分鐘技術(shù)趣談 | 人臉識(shí)別知多少？

作者：金劍超

單位：中國(guó)移動(dòng)智慧家庭運(yùn)營(yíng)中心

近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的高速發(fā)展，人臉識(shí)別正在融入人們的日常生活，悄然改變?nèi)藗兊纳盍?xí)慣，例如刷臉支付、刷臉開(kāi)手機(jī)、刷臉通行等。那么機(jī)器是如何識(shí)別這是一個(gè)人？它又是怎么辨別是誰(shuí)的呢？接下來(lái)讓我們共同探秘，揭開(kāi)這“黑科技”背后的面紗。

Part 01●??人臉識(shí)別技術(shù)概述?●

人臉識(shí)別技術(shù)屬于生物特征識(shí)別技術(shù)，是一種依據(jù)人人臉的若干特征（如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等）自動(dòng)進(jìn)行身份識(shí)別的技術(shù)，又被稱(chēng)為面像識(shí)別、人像識(shí)別、相貌識(shí)別、面孔識(shí)別、面部識(shí)別等。其主要利用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，通過(guò)人臉檢測(cè)技術(shù)分析其是否存在人臉，存在則給出人臉?biāo)谖恢?、大小和面部關(guān)鍵器官的位置信息；再根據(jù)這些信息提取所蘊(yùn)涵的身份特征，并將其與已知的人臉特征進(jìn)行對(duì)比，從而識(shí)別每個(gè)人臉的身份。

Part 02●??人臉檢測(cè)?●

人臉檢測(cè)是人臉識(shí)別和人臉?lè)治鱿到y(tǒng)的關(guān)鍵第一步，主要用于解決“人臉在哪里”的問(wèn)題，在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小，并提供給后續(xù)的人臉特征分析和識(shí)別。早期的人臉檢測(cè)工作主要基于人工精心設(shè)計(jì)的局部描述子進(jìn)行特征提取，主要可分為4類(lèi)基于知識(shí)的人臉檢測(cè)方法、基于模型的人臉檢測(cè)方法、基于特征的人臉檢測(cè)方法、基于外觀的人臉檢測(cè)方法，其中比較比較經(jīng)典的作品有haar cascades分類(lèi)器、HOG（Histogram of Oriented Gridients）特征檢測(cè)算法。但傳統(tǒng)的檢測(cè)對(duì)于多種變異因素的具有挑戰(zhàn)性的圖像，人臉檢測(cè)精度有限。

隨著深度學(xué)習(xí)的蓬勃發(fā)展，逐漸演變出許多基于不同深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的人臉檢測(cè)方法，主要有基于級(jí)聯(lián)cnn模型、基于R-CNN模型、單發(fā)探測(cè)器模型、基于特征金字塔網(wǎng)絡(luò)模型、基于變形金剛模型等，極大的改善了傳統(tǒng)人臉檢測(cè)、識(shí)別在特征提取、精確度、可擴(kuò)展性方面均有諸多不足。MTCNN是其中一個(gè)比較優(yōu)秀的人臉檢測(cè)模型，該模型通過(guò)三個(gè)階段的深度卷積網(wǎng)絡(luò)，以粗到細(xì)的方式預(yù)測(cè)人臉和地標(biāo)位置，具體步驟為：第一階段：通過(guò)淺層CNN快速生成候選窗口；第二階段：通過(guò)更復(fù)雜的CNN拒絕大量非面部窗口來(lái)細(xì)化窗口；第三階段：使用更強(qiáng)大的CNN再次細(xì)化結(jié)果并輸出五個(gè)面部標(biāo)志位置。

Part 03●??人臉特征?●

人臉特征也稱(chēng)人臉表征，是人臉的某些特征，比如臉的長(zhǎng)度、臉的寬度、唇部寬度、鼻子長(zhǎng)度等，人臉特征提取就是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模得到向量化人臉特征的過(guò)程。人臉特征提取按照技術(shù)特點(diǎn)大致可分為三類(lèi)：基于全局信息的Holistic方法、基于局部信息的Local特征方法、基于深度學(xué)習(xí)的方法?；谏疃葘W(xué)習(xí)的人臉特征可以從數(shù)據(jù)集中自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，如果數(shù)據(jù)集能夠覆蓋足夠的魯棒性數(shù)據(jù)（如光照、姿態(tài)、表情等），則算法能適應(yīng)各種挑戰(zhàn)，也是當(dāng)前的主流人臉特征提取方法。

Part 04●??人臉識(shí)別?●

人臉識(shí)別是人臉比對(duì)的過(guò)程，通過(guò)比對(duì)提取的人臉特征獲兩個(gè)人臉的相似度，判斷方法為比較兩個(gè)特征間的歐式距離(L2距離)或者余弦距離（cosine距離）：L2距離越小，相似度越高；cos距離夾角越小，cos距離越大相似度越高。根據(jù)比對(duì)的數(shù)量不同，又可分為1:1和1:N。1:1最常見(jiàn)的場(chǎng)景就是人證比對(duì)，比如我們?cè)诔烁哞F時(shí)所遇到的這種設(shè)備。1:N是1張人臉和底庫(kù)中的N張人臉進(jìn)行比對(duì)，比如在考勤機(jī)中，我們的人臉底庫(kù)中包含全公司的所有人臉照片。