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人臉識(shí)別技術(shù)讓“千里眼”從科幻走進(jìn)現(xiàn)實(shí)
2017年03月28日 08:56:33來源:極客公園點(diǎn)擊量:38019
導(dǎo)讀那么,當(dāng)人臉識(shí)別繼續(xù)普及到我們身邊,下一步它又能為我們帶來怎樣的期待?今天我們不妨來聊一聊。
  【中國(guó)安防展覽網(wǎng) 媒體導(dǎo)讀】人臉識(shí)別,這項(xiàng)幾年前還只是在科幻電影里才能看到的技術(shù),已經(jīng)開始逐漸進(jìn)入我們的生活了:現(xiàn)在手機(jī)上的支付寶等不少APP,登錄時(shí)都需要“人臉識(shí)別”;在銀行的自助終端機(jī)辦理一些簡(jiǎn)單的業(yè)務(wù),也需要“人臉識(shí)別”確認(rèn)是否是本人操作;有些公司或?qū)懽謽堑拈T禁,已經(jīng)不再靠刷卡,而是靠“刷臉”……那么,當(dāng)人臉識(shí)別繼續(xù)普及到我們身邊,下一步它又能為我們帶來怎樣的期待?今天我們不妨來聊一聊。
 
  從科幻走進(jìn)現(xiàn)實(shí):識(shí)別與定位
 
  人臉識(shí)別技術(shù)(或者叫面部識(shí)別技術(shù))的研究從 20 世紀(jì) 60 年代就開始了,當(dāng)這種生物特征識(shí)別技術(shù)還沒有像如今這樣滲透到我們生活中時(shí),我們其實(shí)已經(jīng)在很多科幻和探案電影中看到了它的神奇之處(比方說警察利用人臉識(shí)別來尋找罪犯)。
 
  如果要做出歸類的話,人臉識(shí)別同指紋、虹膜、語(yǔ)音等識(shí)別方法都屬于利用生物特征來對(duì)個(gè)體識(shí)別。不過,從某種程度上來說,人臉識(shí)別要比「指紋識(shí)別」這樣的技術(shù)給人更多的神秘感。
 
  這項(xiàng)技術(shù)其實(shí)包括了圖像攝取、人臉定位、圖像預(yù)處理以及身份確認(rèn)在內(nèi)等多方面技術(shù)?!柑煜聸]有相同的樹葉」,除了長(zhǎng)得一樣的雙胞胎外,我們每個(gè)人都有張不同的臉,這其中的一些可辨別的標(biāo)志,比如臉上的凸出部分和凹陷部分,就組成了與眾不同的面部特征。
 
節(jié)點(diǎn)
 
  這些標(biāo)志被稱作「節(jié)點(diǎn)」,人臉上大約有 80 個(gè)節(jié)點(diǎn),而人臉識(shí)別技術(shù)能夠測(cè)量一些特殊的節(jié)點(diǎn),比如:兩眼間距離、鼻子寬度、眼窩深度、顴骨、下顎等信息,生成不同的數(shù)字代碼,它們?cè)谫Y料庫(kù)中就代表了不同面孔,這時(shí)候,你的臉也就成了「一段代碼」。
 
  進(jìn)一步開發(fā)之后,人們編寫出獨(dú)特的識(shí)別算法,只要有人臉信息被輸入后,經(jīng)過算法處理,就能夠生成相應(yīng)結(jié)果。而隨著計(jì)算機(jī)、移動(dòng)通信技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)等各方面的發(fā)展,這些年,識(shí)別算法越來越多樣,也越來越先進(jìn),它在我們?nèi)粘I钪斜贿\(yùn)用的愈加廣泛。
 
  以大家熟悉的支付寶人臉識(shí)別來說,不但要能夠識(shí)別活體人臉,避免照片或處理過的動(dòng)態(tài)照片進(jìn)行登錄,還會(huì)對(duì)你登陸時(shí)的環(huán)境進(jìn)行識(shí)別,在光線不足或者判定復(fù)雜的情況下,是無(wú)法借助人臉識(shí)別來進(jìn)行安全登錄的,可以說,判斷并識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)不是一成不變的。
 
  人臉識(shí)別不光被一些公司開發(fā)出各種程序,甚至手機(jī)、電腦廠商也開始在這方面進(jìn)行研究,使其不但越來越「有用」,而且也具有「有趣」的功能,你或許還能用人臉識(shí)別找出地球上長(zhǎng)得像「蒙娜麗莎」的那個(gè)人,當(dāng)然,前提是擁有足夠的采集數(shù)據(jù)。
 
  進(jìn)一步發(fā)展:進(jìn)擊的「千里眼」
 
  與指紋、虹膜識(shí)別等不太一樣的是,由于我們的臉部具有性、加上采集方便、同時(shí)又能夠體現(xiàn)出一定的個(gè)性化,所以它受到很多人的關(guān)注,被應(yīng)用在非常多的領(lǐng)域。不但能被我們每個(gè)人用于身份驗(yàn)證、或者是一些娛樂應(yīng)用,更重要的是會(huì)在一些公共場(chǎng)所的用于監(jiān)控?cái)z像頭的識(shí)別,從而為治安、防暴等任務(wù)發(fā)揮出應(yīng)有的作用。
 
  很難想象,現(xiàn)在國(guó)內(nèi)的科技公司已經(jīng)能將 50 米內(nèi)霧霾天氣下的茫茫人海中某一個(gè)特定目標(biāo)的人臉識(shí)別并匹配出來,從而在公共場(chǎng)所搜索特定人物等方面發(fā)揮奇效。
 
  (左上角是距離兩米的高清攝像頭拍攝的成像,右上角是深瞳人眼攝像機(jī)在 41 米距離的成像;在霧霾天里,41 米的距離仍然能夠基本清晰地識(shí)別出人像。)
 
  現(xiàn)在,有一些場(chǎng)所的簽到考勤系統(tǒng),已經(jīng)做到當(dāng)你站在屋內(nèi),不需要特別看向某個(gè)位置,就能夠打卡簽到,而這樣的便利,是虹膜、指紋識(shí)別等不能達(dá)到的場(chǎng)景,可以看出,人臉識(shí)別可挖掘的潛力仍然非常大。
 
  未來新場(chǎng)景:診斷疾病
 
  正由于人臉識(shí)別能在擁擠人群中捕捉某一個(gè)人的獨(dú)特面孔,并且將面孔從背景中提取出來與資料庫(kù)中存儲(chǔ)的圖像進(jìn)行對(duì)比和匹配。因此,除了我們?nèi)粘I钪谐R姷降睦萌四樧R(shí)別來確認(rèn)身份信息,或者進(jìn)行安全加密以外,這種技術(shù)也能被用在診斷罕見遺傳病上面。
 
  你沒有聽錯(cuò),近,來自美國(guó)國(guó)家人類基因組研究所(National Human Genome Research Institute)的科學(xué)家們開發(fā)出了一種利用人臉識(shí)別技術(shù)診斷非高加索人群中患腭心面綜合征(DiGeorge syndrome)人的方法。
 
  腭心面綜合征是一種由于 22 號(hào)染色體小片段缺失所引發(fā)的遺傳性疾病,它會(huì)造成人類畸形,臨床表現(xiàn)為面部異常、胸腺發(fā)育不全、腭裂、低鈣血癥以及身材矮小等許多嚴(yán)重問題。在過去,這種疾病需要專業(yè)而昂貴的檢測(cè)方法才能做出診斷,現(xiàn)在,人臉識(shí)別技術(shù)將有機(jī)會(huì)能夠從大量人臉數(shù)據(jù)中檢測(cè)出患病的人員信息。
 
  因此,面部識(shí)別技術(shù)就能派上用場(chǎng),研究小組的科學(xué)家們對(duì) 101 名來自非洲、亞洲和拉丁美洲的患者進(jìn)行了觀察研究。他們將信息特征與人臉識(shí)別技術(shù)相結(jié)合,然后進(jìn)行了測(cè)試,結(jié)果顯示成功診斷出患者的概率為 96.6%,屬于相當(dāng)不錯(cuò)的成績(jī)了。同時(shí),這些科學(xué)家表示,這項(xiàng)技術(shù)同樣還能診斷出唐氏綜合征。
 
  關(guān)于這項(xiàng)技術(shù)的初衷,NHGRI 的基因科學(xué)家 Paul Kruszka 這樣解釋:「人類畸形綜合征在世界各地表現(xiàn)方式不同。即使經(jīng)驗(yàn)豐富的臨床醫(yī)生也難以診斷非歐洲人群的遺傳綜合征?!?br /> 
  另外,如果將人工智能技術(shù)與人臉識(shí)別技術(shù)相結(jié)合,將會(huì)為我們帶來許多意想不到的可能。在前不久的谷歌云大會(huì)上,我們看到通過深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)已經(jīng)能夠?qū)D片中的特定信息進(jìn)行檢索,因此在未來,通過在機(jī)器人上搭載人臉識(shí)別技術(shù),它或許能分析出你的表情所代表的含義,或是在你臉色不好時(shí)覺察出潛在的危險(xiǎn),成為真正的私人管家,這種情景真讓人期待。
 
  找到新的平衡點(diǎn)
 
  但是,雖然人臉識(shí)別有眾多其他識(shí)別技術(shù)*的優(yōu)點(diǎn),它仍然被認(rèn)為是生物識(shí)別領(lǐng)域以及人工智能領(lǐng)域困難的問題之一。一方面,我們每個(gè)人的臉部在不同表情下會(huì)產(chǎn)生外形變化,目前還無(wú)法做到一些科幻電影中那樣神奇。
 
  另一方面,雖然每個(gè)人的臉幾乎都是獨(dú)特的,但偽造人臉的手法層出不窮,相比于指紋、虹膜等生物特征,借助計(jì)算機(jī)技術(shù)偽造人臉的三維模型,并且進(jìn)行一些不法行為仍然是存在可能的,「3·15」晚會(huì)上展現(xiàn)的,正是這種問題。
 
  所以,我們除了要感嘆現(xiàn)在科技日新月異帶給我們的方便外,或許還應(yīng)該警惕如何利用而不是濫用人臉識(shí)別這樣的技術(shù)。能做的事情很多,提升算法的準(zhǔn)確率是一個(gè)方面。同時(shí)也需要在硬件設(shè)備上進(jìn)一步改進(jìn),比如能夠識(shí)別出「活體」和「?jìng)卧臁沟膮^(qū)別,也許還需要輔助上其他生物特征使其更加全面。
 
  一句話,其實(shí)人臉識(shí)別技術(shù)的進(jìn)步,就是一種從弱人工智能向強(qiáng)人工智能的轉(zhuǎn)變,我們要重視的不僅是技術(shù),更重要的是如何確保人工智能時(shí)代到來之下,個(gè)人的信息安全,也只有這樣,才可能避免《黑鏡》中的一些末日景象。
關(guān)鍵詞 攝像頭考勤機(jī)識(shí)別技術(shù)
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