“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。任何技術一旦進入智能手機這個消費市場，尤其是被蘋果這個標志性的品牌采用，就意味著它將成為一種趨勢，一個智能設備的標配。

在智能手機快速崛起的這幾年，其密碼鎖經歷了從數字密碼、手勢解鎖到指紋識別的升級，發展到如今的虹膜識別和人臉識別。可以預料的是，由于全面屏幕的普及和更為安全、便捷的 FaceID 技術的出現，在不久的將來，指紋識別也將被智能手機廠商們所拋棄，完成它的歷史使命。

那么人臉識別到底是一項怎樣的技術，這期《趣科技》，與非網小編就將帶大家走進人臉識別，聊聊這項黑科技。

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。傳統的人臉識別技術主要是基于可見光圖像的人臉識別，這也是人們熟悉的識別方式。簡單的來說就是一個讓計算機認出你的過程。

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。將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較，根據相似程度對人臉的身份信息進行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一進行圖像比較的過程，另一類是辨認，是一對多進行圖像匹配對比的過程。

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。

1991年，著名的“特征臉”方法第一次將主成分分析和統計特征技術引入人臉識別，在實用效果上取得了長足的進步。這一思路也在后續研究中得到進一步發揚光大，例如，Belhumer成功將Fisher判別準則應用于人臉分類，提出了基于線性判別分析的Fisherface方法。

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。也是在這一階段，研究者的關注點開始從受限場景下的人臉識別轉移到非受限環境下的人臉識別。LFW人臉識別公開競賽在此背景下開始流行，當時最好的識別系統盡管在受限的FRGC測試集上能取得99％以上的識別精度，但是在LFW上的最高精度僅僅在80％左右，距離實用看起來距離頗遠。

2013年，MSRA的研究者首度嘗試了10萬規模的大訓練數據，并基于高維LBP特征和Joint Bayesian方法在LFW上獲得了95．17％的精度。這一結果表明：大訓練數據集對于有效提升非受限環境下的人臉識別很重要。然而，以上所有這些經典方法，都難以處理大規模數據集的訓練場景。

2014年前后，隨著大數據和深度學習的發展，神經網絡重受矚目，并在圖像分類、手寫體識別、語音識別等應用中獲得了遠超經典方法的結果。香港中文大學的Sun Yi等人提出將卷積神經網絡應用到人臉識別上，采用20萬訓練數據，在LFW上第一次得到超過人類水平的識別精度，這是人臉識別發展歷史上的一座里程碑。

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。

人臉檢測算法的輸入是一張圖像，輸出是人臉框坐標序列，具體結果是0個人臉框或1個人臉框或多個人臉框。輸出的人臉坐標框可以為正方形、矩形等。

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。

人臉配準算法的輸入是“一張人臉圖像”和“人臉坐標框”，輸出是五官關鍵點的坐標序列。五官關鍵點的數量是預先設定好的一個固定數值，常見的有5點、68點、90點等等。
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。

一般的人臉屬性識別算法的輸入是“一張人臉圖”和“人臉五官關鍵點坐標”，輸出是人臉相應的屬性值。人臉屬性識別算法一般會根據人臉五官關鍵點坐標將人臉對齊，具體過程為旋轉、縮放、摳取等操作后，將人臉調整到預定的大小和形態，以便之后進行屬性分析。

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