科技的發(fā)展正在加速改變我們的生活。以前，我們購物埋單時，收銀員會問“現(xiàn)金還是刷卡”，現(xiàn)在，這句話則變成了“還是支付寶？”以前，我們上街要帶現(xiàn)金，后來變成帶卡，現(xiàn)在只需帶手機。
然而，你想過沒有？未來某一天，我們上街連手機都不用帶了，只要“帶臉”就行。因為，我們正在邁向“刷臉時代”。到時，把你的所有信息、財產(chǎn)都跟你的臉綁定了，出門“刷臉”就行。今天，我們就來詳細了解一下人臉識別技術(shù)：
人臉識別概述
人臉識別，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(shù)。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(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識別、面部識別。
人臉識別是一項熱門的計算機技術(shù)研究領(lǐng)域，它屬于生物特征識別技術(shù)，是對生物體(一般特指人)本身的生物特征來區(qū)分生物體個體。
生物特征識別技術(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、個人習(xí)慣(例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字)等。
相應(yīng)的識別技術(shù)就有人臉識別、指紋識別、掌紋識別、虹膜識別、視網(wǎng)膜識別、語音識別(用語音識別可以進行身份識別，也可以進行語音內(nèi)容的識別，只有前者屬于生物特征識別技術(shù))、體形識別、鍵盤敲擊識別、簽字識別等。
三大關(guān)鍵技術(shù)
1、基于特征的人臉檢測技術(shù)
通過采用顏色、輪廓、紋理、結(jié)構(gòu)或者直方圖特征等進行人臉檢測。
2、基于模板匹配人臉檢測技術(shù)
從數(shù)據(jù)庫當中提取人臉模板，接著采取一定模板匹配策略，使抓取人臉圖像與從模板庫提取圖片相匹配，由相關(guān)性的高低和所匹配的模板大小確定人臉大小以及位置信息。
3、基于統(tǒng)計的人臉檢測技術(shù)
通過對于“人臉”和“非人臉”的圖像大量搜集構(gòu)成的人臉正、負樣本庫，采用統(tǒng)計方法強化訓(xùn)練該系統(tǒng)，從而實現(xiàn)對人臉和非人臉的模式進行檢測和分類。
四大特征
1、幾何特征
從面部點之間的距離和比率作為特征，識別速度快，內(nèi)存要求比較小，對于光照敏感度降低。
2、基于模型特征
根據(jù)不同特征狀態(tài)所具有概率不同而提取人臉圖像特征。
3、基于統(tǒng)計特征
將人臉圖像視為隨機向量，并用統(tǒng)計方法辨別不同人臉特征模式，比較典型的有特征臉、獨立成分分析、奇異值分解等。
4、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征
利用大量神經(jīng)單元對人臉圖像特征進行聯(lián)想存儲和記憶，根據(jù)不同神經(jīng)單元狀態(tài)的概率實現(xiàn)對人臉圖像準確識別。
難點
1、光照問題
光照變化是影響人臉識別性能的zui關(guān)鍵因素，對該問題的解決程度關(guān)系著人臉識別實用化進程的成敗。由于人臉的3D結(jié)構(gòu)，光照投射出的陰影，會加強或減弱原有的人臉特征。尤其是在夜晚，由于光線不足造成的面部陰影會導(dǎo)致識別率的急劇下降，使得系統(tǒng)難以滿足實用要求。
同時，理論和實驗還證明同一個體因光照不同引起的差異，大于同一光照下不同個體之間的差異。光照問題是機器視覺中的老問題，在人臉識別中的表現(xiàn)尤為明顯。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別和熱成像人臉識別。但這兩種技術(shù)還遠不成熟，識別效果不盡人意。
2、姿態(tài)問題
人臉識別主要依據(jù)人的面部表象特征來進行，如何識別由姿態(tài)引起的面部變化就成了該技術(shù)的難點之一。姿態(tài)問題涉及頭部在三維垂直坐標系中繞三個軸的旋轉(zhuǎn)造成的面部變化，其中垂直于圖像平面的兩個方向的深度旋轉(zhuǎn)會造成面部信息的部分缺失。使得姿態(tài)問題成為人臉識別的一個技術(shù)難題。
針對姿態(tài)的研究相對比較的少，目前多數(shù)的人臉識別算法主要針列正面、準正面人臉圖像，當發(fā)生俯仰或者左右側(cè)而比較厲害的情況下，人臉識別算法的識別率也將會急劇下降。
3、表情問題
面部幅度較大的哭、笑、憤怒等表情變化同樣影像著面部識別的準確率?，F(xiàn)有的技術(shù)對這些方面處理得還不錯，論是張嘴還是做一些夸張的表情，計算機都可以通過三維建模和姿態(tài)表情校正的方法把它糾正出來。
4、遮擋問題
對于非配合情況下的人臉圖像采集，遮擋問題是一個非常嚴重的問題。特別是在監(jiān)控環(huán)境下，往往被監(jiān)控對象都會帶著眼鏡、帽子等飾物，使得被采集出來的人臉圖像有可能不完整，從而影響了后面的特征提取與識別，甚至?xí)?dǎo)致人臉檢測算法的失效。
5、年齡變化
隨著年齡的變化，一個人從少年變成青年，變成老年，他的容貌可能會發(fā)生比較大的變化，從而導(dǎo)致識別率的下降。對于不同的年齡段，人臉識別算法的識別率也不同。
這個問題zui直接的例子就是*照片的識別，在我國*的有效期一般都是20年，這20年間每個人的容貌必然會發(fā)生相當大的變化，所有在識別上也同樣存在很大的問題。
6、人臉相似性
不同個體之間的區(qū)別不大，所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似，甚至人臉器官的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的，但是對于利用人臉區(qū)分人類個體是不利的。
7、動態(tài)識別
非配合性人臉識別的情況下，運動導(dǎo)致面部圖像模糊或攝像頭對焦不正確都會嚴重影響面部識別的成功率。在地鐵、高速公路卡口、車站卡口、超市反扒、邊檢等安保和監(jiān)控識別的使用中，這種困難明顯突出。
8、人臉防偽
偽造人臉圖像進行識別的主流欺騙手段是建立一個三維模型，或者是一些表情的嫁接。隨著人臉防偽技術(shù)的完善、3D面部識別技術(shù)、攝像頭等智能計算視覺技術(shù)的引入，偽造面部圖像進行識別的成功率會大大降低。
9、圖像質(zhì)量問題
人臉圖像的來源可能多種多樣，由于采集設(shè)備的不同，得到的人臉圖像質(zhì)量也不一樣，特別是對于那些低分辨率、噪聲大、質(zhì)量差的人臉圖像(如手機攝像頭拍攝的人臉圖片、遠程監(jiān)控拍攝的圖片等)如何進行有效地人臉識別是個需要關(guān)注的問題。
同樣的，對于高分辨圖像對人臉識別算法的影響也需要進一步的研究。現(xiàn)在，我們在人臉識別時，一般采用的都是相同尺寸，清晰度很接近的人臉圖片，所以圖像質(zhì)量問題基本可以解決，但是面對現(xiàn)實中更加復(fù)雜的問題，還需要繼續(xù)優(yōu)化處理。
10、樣本缺乏
基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的人臉識別算法是目前人臉識別領(lǐng)域中的主流算法，但是統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法需要大量的訓(xùn)練。由于人臉圖像在高維空間中的分布是一個不規(guī)則的流形分布，能得到的樣本只是對人臉圖像空間中的一個極小部分的采樣，如何解決小樣本下的統(tǒng)計學(xué)習(xí)問題有待進一步的研究。
此外，現(xiàn)在參與訓(xùn)練的人臉圖像庫基本都是外國人的圖像，有關(guān)中國人、亞洲人的人臉圖像庫少之又少，給訓(xùn)練人臉識別模型增加了難度。
