人臉識(shí)別
人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部識(shí)別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。
2021年3月15日，有部分企業(yè)因違規(guī)使用人臉識(shí)別技術(shù)被央視315晚會(huì)點(diǎn)名。
?基本介紹 編輯本段
人臉識(shí)別，通過人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。
廣義的人臉識(shí)別實(shí)際包括構(gòu)建人臉識(shí)別系統(tǒng)的一系列相關(guān)技術(shù)，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識(shí)別預(yù)處理、身份確認(rèn)以及身份查找等；而狹義的人臉識(shí)別特指通過人臉進(jìn)行身份確認(rèn)或者身份查找的技術(shù)或系統(tǒng)。
生物特征識(shí)別技術(shù)所研究的生物特征包括臉、指紋、手掌紋、虹膜、視網(wǎng)膜、聲音（語音）、體形、個(gè)人習(xí)慣（例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字）等，相應(yīng)的識(shí)別技術(shù)就有人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、掌紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、視網(wǎng)膜識(shí)別、語音識(shí)別（用語音識(shí)別可以進(jìn)行身份識(shí)別，也可以進(jìn)行語音內(nèi)容的識(shí)別，只有前者屬于生物特征識(shí)別技術(shù)）、體形識(shí)別、鍵盤敲擊識(shí)別、簽字識(shí)別等。
身份識(shí)別 編輯本段
視頻監(jiān)控正在快速普及，眾多的視頻監(jiān)控應(yīng)用迫切需要一種遠(yuǎn)距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識(shí)別技術(shù)，以求遠(yuǎn)距離快速確認(rèn)人員身份，實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警。人臉識(shí)別技術(shù)無疑是最佳的選擇，采用快速人臉檢測(cè)技術(shù)可以從監(jiān)控視頻圖象中實(shí)時(shí)查找人臉，并與人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)，從而實(shí)現(xiàn)快速身份識(shí)別。但近距離人臉識(shí)別技術(shù)對(duì)用戶的種種限制使得其在視頻監(jiān)控中難以使用。面向視頻監(jiān)控的遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別技術(shù)在強(qiáng)勁的需求帶動(dòng)下應(yīng)運(yùn)而生。
由于視頻監(jiān)控?cái)z像機(jī)距離目標(biāo)較遠(yuǎn)且用戶處于非配合的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，使得采集質(zhì)量好的人臉圖像比較困難，極易產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)模糊，所采集圖像的質(zhì)量遠(yuǎn)低于近距離配合狀態(tài)下獲取的人臉圖像；同時(shí)由于用戶處于非配合的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，活動(dòng)更自由，側(cè)臉和背對(duì)攝像機(jī)的概率大大增加，這就給人臉檢測(cè)、人臉跟蹤、人臉對(duì)比識(shí)別帶來相當(dāng)大的困難；此外。監(jiān)控場(chǎng)景中通常會(huì)有多人同時(shí)出現(xiàn)，身體容易相互遮擋，給身份關(guān)聯(lián)帶來一定的困難，且系統(tǒng)還需要對(duì)每一個(gè)人保持跟蹤識(shí)別，這一系列因素導(dǎo)致面向視頻監(jiān)控的遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別難度非常大。
經(jīng)過長(zhǎng)期持續(xù)的研究探索，在視頻監(jiān)控人臉識(shí)別技術(shù)上取得重大階段性進(jìn)展，使得把人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用在視頻監(jiān)控上成為可能。相對(duì)于近紅外人臉識(shí)別技術(shù)，可見光人臉識(shí)別會(huì)受到光線變化的影響和照片視頻的攻擊，但另一方因其可以很方便的與現(xiàn)有各種普通監(jiān)控?cái)z像頭聯(lián)系，不需要專用的紅外攝像頭，所以在與傳統(tǒng)監(jiān)控相結(jié)合，乃至升級(jí)都比較方便。但其自身局限性也決定了其識(shí)別準(zhǔn)確率遠(yuǎn)不及近紅外技術(shù)，所以建議開發(fā)者使用在輔助人工之場(chǎng)合，例如人臉監(jiān)控，VIP通道等。
技術(shù)流程 編輯本段
人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括四個(gè)組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別。
人臉圖像采集及檢測(cè)
人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶的人臉圖像。
人臉檢測(cè)：人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測(cè)就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。
主流的人臉檢測(cè)方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強(qiáng)的分類方法。
人臉檢測(cè)過程中使用Adaboost算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權(quán)投票的方式將弱分類器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測(cè)速度。
人臉圖像預(yù)處理
人臉圖像預(yù)處理：對(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測(cè)結(jié)果，對(duì)圖像進(jìn)行處理并最終服務(wù)于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度校正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。對(duì)于人臉圖像而言，其預(yù)處理過程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ)償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。
人臉圖像特征提取
人臉圖像特征提取：人臉識(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識(shí)的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。
基于知識(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對(duì)這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識(shí)別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識(shí)的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。
人臉圖像匹配與識(shí)別
人臉圖像匹配與識(shí)別：提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出。人臉識(shí)別就是將待識(shí)別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較，根據(jù)相似程度對(duì)人臉的身份信息進(jìn)行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認(rèn)，是一對(duì)一進(jìn)行圖像比較的過程，另一類是辨認(rèn)，是一對(duì)多進(jìn)行圖像匹配對(duì)比的過程。
應(yīng)用前景 編輯本段
生物識(shí)別技術(shù)已廣泛用于政府、軍隊(duì)、銀行、社會(huì)福利保障、電子商務(wù)、安全防務(wù)等領(lǐng)域。例如，一位儲(chǔ)戶走進(jìn)了銀行，他既沒帶銀行卡，也沒有回憶密碼就徑直提款，當(dāng)他在提款機(jī)上提款時(shí)，一臺(tái)攝像機(jī)對(duì)該用戶的眼睛掃描，然后迅速而準(zhǔn)確地完成了用戶身份鑒定，辦理完業(yè)務(wù)。這是美國德克薩斯州聯(lián)合銀行的一個(gè)營(yíng)業(yè)部中發(fā)生的一個(gè)真實(shí)的鏡頭。而該營(yíng)業(yè)部所使用的正是現(xiàn)代生物識(shí)別技術(shù)中的“虹膜識(shí)別系統(tǒng)”。此外，美國“9.11”事件后，反恐怖活動(dòng)已成為各國政府的共識(shí)，加強(qiáng)機(jī)場(chǎng)的安全防務(wù)十分重要。美國維薩格公司的臉像識(shí)別技術(shù)在美國的兩家機(jī)場(chǎng)大顯神通，它能在擁擠的人群中挑出某一張面孔，判斷他是不是通緝犯。
當(dāng)前社會(huì)上頻繁出現(xiàn)的入室偷盜、搶劫、傷人等案件的不斷發(fā)生，鑒于此種原因，防盜門開始走進(jìn)千家萬戶，給家庭帶來安寧；然而，隨著社會(huì)的發(fā)展，技術(shù)的進(jìn)步，生活節(jié)奏的加速，消費(fèi)水平的提高，人們對(duì)于家居的期望也越來越高，對(duì)便捷的要求也越來越迫切，基于傳統(tǒng)的純粹機(jī)械設(shè)計(jì)的防盜門，除了堅(jiān)固耐用外，很難快速滿足這些新興的需求：便捷，開門記錄等功能。人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)得到廣泛的認(rèn)同，但其應(yīng)用門檻仍然很高：技術(shù)門檻高（開發(fā)周期長(zhǎng)），經(jīng)濟(jì)門檻高（價(jià)格高）。
人臉識(shí)別產(chǎn)品已廣泛應(yīng)用于金融、司法、軍隊(duì)、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫(yī)療及眾多企事業(yè)單位等領(lǐng)域。隨著技術(shù)的進(jìn)一步成熟和社會(huì)認(rèn)同度的提高，人臉識(shí)別技術(shù)將應(yīng)用在更多的領(lǐng)域。
1、企業(yè)、住宅安全和管理。如人臉識(shí)別門禁考勤系統(tǒng)，人臉識(shí)別防盜門等。
2、電子護(hù)照及身份證。中國的電子護(hù)照計(jì)劃公安部一所正在加緊規(guī)劃和實(shí)施。
3、公安、司法和刑偵。如利用人臉識(shí)別系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)，在全國范圍內(nèi)搜捕逃犯。
4、自助服務(wù)。
5、信息安全。使用生物特征，可以做到當(dāng)事人在網(wǎng)上的數(shù)字身份和真實(shí)身份統(tǒng)一，從而大大增加電子商務(wù)和電子政務(wù)系統(tǒng)的可靠性。
主要應(yīng)用 編輯本段
數(shù)碼相機(jī)
人臉自動(dòng)對(duì)焦和笑臉快門技術(shù)：首先是面部捕捉。它根據(jù)人的頭部的部位進(jìn)行判定，首先確定頭部，然后判斷眼睛和嘴巴等頭部特征，通過特征庫的比對(duì)，確認(rèn)是人面部，完成面部捕捉。然后以人臉為焦點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)對(duì)焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。笑臉快門技術(shù)就是在人臉識(shí)別的基礎(chǔ)上，完成了面部捕捉，然后開始判斷嘴的上彎程度和眼的下彎程度，來判斷是不是笑了。以上所有的捕捉和比較都是在對(duì)比特征庫的情況下完成的，所以特征庫是基礎(chǔ)，里面有各種典型的面部和笑臉特征數(shù)據(jù)。
門禁系統(tǒng)
受安全保護(hù)的地區(qū)可以通過人臉識(shí)別辨識(shí)試圖進(jìn)入者的身份。人臉識(shí)別系統(tǒng)可用于企業(yè)、住宅安全和管理。如人臉識(shí)別門禁考勤系統(tǒng)，人臉識(shí)別防盜門等。
人臉識(shí)別門禁是基于先進(jìn)的人臉識(shí)別技術(shù)，結(jié)合成熟的ID卡和指紋識(shí)別技術(shù)而推出的安全實(shí)用的門禁產(chǎn)品。產(chǎn)品采用分體式設(shè)計(jì)，人臉、指紋和ID卡信息的采集和生物信息識(shí)別及門禁控制內(nèi)外分離，實(shí)用性高、安全可靠。系統(tǒng)采用網(wǎng)絡(luò)信息加密傳輸，支持遠(yuǎn)程進(jìn)行控制和管理，可廣泛應(yīng)用于銀行、軍隊(duì)、公檢法、智能樓宇等重點(diǎn)區(qū)域的門禁安全控制。
身份辨識(shí)
如電子護(hù)照及身份證。這或許是未來規(guī)模應(yīng)用。在國際民航組織已確定，從 2010年 4月 1日起，其 118個(gè)成員國家和地區(qū)，必須使用機(jī)讀護(hù)照，人臉識(shí)別技術(shù)是首推識(shí)別模式，該規(guī)定已經(jīng)成為國際標(biāo)準(zhǔn)。美國已經(jīng)要求和它有出入免簽證協(xié)議的國家在2006年10月 26日之前必須使用結(jié)合了人臉指紋等生物特征的電子護(hù)照系統(tǒng)，到 2006年底已經(jīng)有 50多個(gè)國家實(shí)現(xiàn)了這樣的系統(tǒng)。美國運(yùn)輸安全署（ Transportation Security Administration）計(jì)劃在全美推廣一項(xiàng)基于生物特征的國內(nèi)通用旅行證件。歐洲很多國家也在計(jì)劃或者正在實(shí)施類似的計(jì)劃，用包含生物特征的證件對(duì)旅客進(jìn)行識(shí)別和管理。中國的電子護(hù)照計(jì)劃公安部一所正在加緊規(guī)劃和實(shí)施。
可在機(jī)場(chǎng)、體育場(chǎng)、超級(jí)市場(chǎng)等公共場(chǎng)所對(duì)人群進(jìn)行監(jiān)視，例如在機(jī)場(chǎng)安裝監(jiān)視系統(tǒng)以防止恐怖分子登機(jī)。如銀行的自動(dòng)提款機(jī)，用戶卡片和密碼被盜，就會(huì)被他人冒取現(xiàn)金。同時(shí)應(yīng)用人臉識(shí)別就會(huì)避免這種情況的發(fā)生。通過查詢目標(biāo)人像數(shù)據(jù)尋找數(shù)據(jù)庫中是否存在重點(diǎn)人口基本信息。例如在機(jī)場(chǎng)或車站安裝系統(tǒng)以抓捕在逃案犯。
網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用
利用人臉識(shí)別輔助信用卡網(wǎng)絡(luò)支付，以防止非信用卡的擁有者使用信用卡等。如計(jì)算機(jī)登錄、電子政務(wù)和電子商務(wù)。在電子商務(wù)中交易全部在網(wǎng)上完成，電子政務(wù)中的很多審批流程也都搬到了網(wǎng)上。而當(dāng)前，交易或者審批的授權(quán)都是靠密碼來實(shí)現(xiàn)。如果密碼被盜，就無法保證安全。如果使用生物特征，就可以做到當(dāng)事人在網(wǎng)上的數(shù)字身份和真實(shí)身份統(tǒng)一。從而大大增加電子商務(wù)和電子政務(wù)系統(tǒng)的可靠性。
娛樂應(yīng)用
人臉識(shí)別技術(shù)廣泛地應(yīng)用于日常生活中，如相機(jī)拍攝，圖片對(duì)比等，尤其近兩年來，相親節(jié)目如火如荼，其中浙江電視臺(tái)的愛情連連看中的最佳夫妻像環(huán)節(jié)就利用了人臉對(duì)比技術(shù)來測(cè)試男女主人公面相的相似程度。
隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的崛起，一些人臉識(shí)別技術(shù)的開發(fā)者將該項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到娛樂領(lǐng)域中，如應(yīng)用開心明星臉等，根據(jù)人臉的輪廓，膚色，紋理，質(zhì)地，色彩，光照等特征來計(jì)算照片中主人公與明星的相似度。
?
附件列表
詞條內(nèi)容僅供參考，如果您需要解決具體問題
（尤其在法律、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域），建議您咨詢相關(guān)領(lǐng)域?qū)I(yè)人士。
如果您認(rèn)為本詞條還有待完善，請(qǐng) 編輯
上一篇 ai人臉識(shí)別 下一篇 華為P30