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人臉識別技術(shù)走進(jìn)現實(shí)：你被識別了么？
時(shí)間:2015-11-20 17:59:55 來(lái)源:深圳智慧安防行業(yè)協(xié)會(huì ) 作者:安防知識網(wǎng)
你還記得電影里的這些情節嗎?《變形金剛2》中，年輕的男主角和他的小伙伴們過(guò)關(guān)卡時(shí)，雖然騙過(guò)了值班軍人，卻被軍方的人臉識別技術(shù)發(fā)現。2014年翻拍版的《機械戰警》中，機械戰警第一次面對大眾公開(kāi)亮相，就在人群中不停地掃描所有人臉，同時(shí)將獲取的人臉在通緝犯資料庫中作比對，瞬間就發(fā)現看熱鬧的人群中有一個(gè)逃逸多年的通緝犯，并將其制服。其他還有許多電影中，但凡是美國的機要部門(mén)，進(jìn)門(mén)就要掃描各種生物特征，從早年電影中的指紋、虹膜，到現在的人臉。
人臉識別到底是什么?
人臉識別，是視覺(jué)模式識別的一個(gè)細分問(wèn)題，也大概是最難解決的一個(gè)問(wèn)題。
其實(shí)我們人每時(shí)每刻都在進(jìn)行視覺(jué)模式識別，我們通過(guò)眼睛獲得視覺(jué)信息，這些信息經(jīng)過(guò)大腦的處理被識別為有意義的概念。于是我們知道了放在我們面前的是水杯、書(shū)本，還是什么別的東西。
我們也無(wú)時(shí)無(wú)刻不在進(jìn)行人臉識別，我們每天生活中遇到無(wú)數的人，從中認出那些熟人，和他們打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲開(kāi)那些我們欠了錢(qián)還暫時(shí)還不上的人。
然而這項看似簡(jiǎn)單的任務(wù)，對機器來(lái)說(shuō)卻并不那么容易實(shí)現。
對計算機來(lái)講，一幅圖像信息，無(wú)論是靜態(tài)的圖片，還是動(dòng)態(tài)視頻中的一幀，都是一個(gè)由眾多像素點(diǎn)組成的矩陣。比如一個(gè)1080p的數字圖像，是一個(gè)由1980*1080個(gè)像素點(diǎn)組成矩陣，每個(gè)像素點(diǎn)，如果是8bit的rgb格式，則是3個(gè)取值在0-255的數。
機器需要在這些數據中，找出某一部分數據代表了何種概念：哪一部分數據是水杯，哪一部分是書(shū)本，哪一部分是人臉，這是視覺(jué)模式識別中的粗分類(lèi)問(wèn)題。
而人臉識別，需要在所有機器認為是人臉的那部分數據中，區分這個(gè)人臉屬于誰(shuí)，這是個(gè)細分類(lèi)問(wèn)題。
人臉可以分為多少類(lèi)呢?
取決與所處理問(wèn)題的人臉庫大小，人臉庫中有多少目標人臉，就需要機器進(jìn)行相應數量的細分類(lèi)。如果想要機器認出每個(gè)他看到的人，則這世界上有多少人，人臉就可以分為多少類(lèi)，而這些類(lèi)別之間的區別是非常細微的。由此可見(jiàn)人臉識別問(wèn)題的難度。
更不要提，這件事還要受到光照，角度，人臉部的裝飾物等各種因素的影響。這也不難解釋為什么人臉識別技術(shù)目前還沒(méi)有大量應用在日常生活中，大部分人只能在科幻電影中接觸人臉識別了。
傻傻分不清楚——一些容易被混淆的概念
一些不太被人熟悉的事物，經(jīng)常會(huì )伴隨著(zhù)大量的概念混淆。
比如對西方宗教不太了解的國人，可能搞不清楚為什么有些人信上帝但不信耶穌;都是在教堂工作的大叔，為什么有些要禁欲，有些卻能結婚。
而人臉識別作為一個(gè)新事物，也伴隨著(zhù)大量的概念混淆，而分清這些概念，對于理解人臉識別還是比較重要的。
人臉檢測與人臉識別
完成人臉識別的工作，要經(jīng)過(guò)幾個(gè)步驟。首先計算機需要在圖像或視頻中找到人臉的位置，這部分工作一般叫做人臉檢測。如前所述，這是一種粗分類(lèi)，具體到人臉檢測中，實(shí)際上是二分類(lèi)，計算機只需要判斷目標圖像是或者不是人臉。但由于并不能事先確定人臉的大小和位置，計算機需要以每個(gè)可能的人臉大小對全圖進(jìn)行掃描，逐個(gè)判斷子窗口所截取的圖像是否為人臉。而每次掃描過(guò)程，子窗口移動(dòng)的步長(cháng)可能是幾個(gè)像素。
所以你可以大致想象下，作一張圖的人臉檢測，計算機需要作多少次二分類(lèi)判斷。
人臉檢測步驟從一張圖中獲得人臉的位置和大小，并將該部分圖像送給后續步驟，包括：人臉部件點(diǎn)定位，人臉圖像的對齊和歸一化，人臉圖像質(zhì)量選取，特征提取，特征比對。所有步驟完成后，才能得知該人臉的身份。
當然，我們也可以單獨使用人臉檢測功能來(lái)完成某些應用，比如當前大部分照相機，及手機攝像頭都有人臉檢測功能，可以自動(dòng)獲得人臉位置，從而對圖片作一些自動(dòng)調焦和優(yōu)化。甚至對人臉做一些初步的判斷，比如性別、年齡，甚至顏值。
人臉識別到底是什么?
人臉識別，是視覺(jué)模式識別的一個(gè)細分問(wèn)題，也大概是最難解決的一個(gè)問(wèn)題。
其實(shí)我們人每時(shí)每刻都在進(jìn)行視覺(jué)模式識別，我們通過(guò)眼睛獲得視覺(jué)信息，這些信息經(jīng)過(guò)大腦的處理被識別為有意義的概念。于是我們知道了放在我們面前的是水杯、書(shū)本，還是什么別的東西。
我們也無(wú)時(shí)無(wú)刻不在進(jìn)行人臉識別，我們每天生活中遇到無(wú)數的人，從中認出那些熟人，和他們打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲開(kāi)那些我們欠了錢(qián)還暫時(shí)還不上的人。
然而這項看似簡(jiǎn)單的任務(wù)，對機器來(lái)說(shuō)卻并不那么容易實(shí)現。
對計算機來(lái)講，一幅圖像信息，無(wú)論是靜態(tài)的圖片，還是動(dòng)態(tài)視頻中的一幀，都是一個(gè)由眾多像素點(diǎn)組成的矩陣。比如一個(gè)1080p的數字圖像，是一個(gè)由1980*1080個(gè)像素點(diǎn)組成矩陣，每個(gè)像素點(diǎn)，如果是8bit的rgb格式，則是3個(gè)取值在0-255的數。
機器需要在這些數據中，找出某一部分數據代表了何種概念：哪一部分數據是水杯，哪一部分是書(shū)本，哪一部分是人臉，這是視覺(jué)模式識別中的粗分類(lèi)問(wèn)題。
而人臉識別，需要在所有機器認為是人臉的那部分數據中，區分這個(gè)人臉屬于誰(shuí)，這是個(gè)細分類(lèi)問(wèn)題。
人臉可以分為多少類(lèi)呢?
取決與所處理問(wèn)題的人臉庫大小，人臉庫中有多少目標人臉，就需要機器進(jìn)行相應數量的細分類(lèi)。如果想要機器認出每個(gè)他看到的人，則這世界上有多少人，人臉就可以分為多少類(lèi)，而這些類(lèi)別之間的區別是非常細微的。由此可見(jiàn)人臉識別問(wèn)題的難度。
更不要提，這件事還要受到光照，角度，人臉部的裝飾物等各種因素的影響。這也不難解釋為什么人臉識別技術(shù)目前還沒(méi)有大量應用在日常生活中，大部分人只能在科幻電影中接觸人臉識別了。
傻傻分不清楚——一些容易被混淆的概念
一些不太被人熟悉的事物，經(jīng)常會(huì )伴隨著(zhù)大量的概念混淆。
比如對西方宗教不太了解的國人，可能搞不清楚為什么有些人信上帝但不信耶穌;都是在教堂工作的大叔，為什么有些要禁欲，有些卻能結婚。
而人臉識別作為一個(gè)新事物，也伴隨著(zhù)大量的概念混淆，而分清這些概念，對于理解人臉識別還是比較重要的。
人臉檢測與人臉識別
完成人臉識別的工作，要經(jīng)過(guò)幾個(gè)步驟。首先計算機需要在圖像或視頻中找到人臉的位置，這部分工作一般叫做人臉檢測。如前所述，這是一種粗分類(lèi)，具體到人臉檢測中，實(shí)際上是二分類(lèi)，計算機只需要判斷目標圖像是或者不是人臉。但由于并不能事先確定人臉的大小和位置，計算機需要以每個(gè)可能的人臉大小對全圖進(jìn)行掃描，逐個(gè)判斷子窗口所截取的圖像是否為人臉。而每次掃描過(guò)程，子窗口移動(dòng)的步長(cháng)可能是幾個(gè)像素。
所以你可以大致想象下，作一張圖的人臉檢測，計算機需要作多少次二分類(lèi)判斷。
人臉檢測步驟從一張圖中獲得人臉的位置和大小，并將該部分圖像送給后續步驟，包括：人臉部件點(diǎn)定位，人臉圖像的對齊和歸一化，人臉圖像質(zhì)量選取，特征提取，特征比對。所有步驟完成后，才能得知該人臉的身份。
當然，我們也可以單獨使用人臉檢測功能來(lái)完成某些應用，比如當前大部分照相機，及手機攝像頭都有人臉檢測功能，可以自動(dòng)獲得人臉位置，從而對圖片作一些自動(dòng)調焦和優(yōu)化。甚至對人臉做一些初步的判斷，比如性別、年齡，甚至顏值。
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