面部解鎖時,手機是怎麼「認出」你的?人臉識別了解下

本文作者：張津銘

生物醫學工程專業

醫用機器人與計算機輔助手術方向

審核專家：劉文勇

北京航空航天大學副教授

生物與醫學工程學院健康與康復工程系主任

「刷臉」是這幾年的一個熱門話題，在現實生活中也隨處可見，比如：智慧型手機的刷臉解鎖，快速準確；行動支付的「刷臉支付」，安全便捷；住宅小區的刷臉門禁，消除了忘帶鑰匙的煩惱。

此外，手機中的智能相冊，可以根據照片中的人物進行自動歸類；美顏相機的特效功能，可以提供用戶感興趣的美顏效果……

那麼，人臉識別在技術上究竟是如何實現的呢？它與人工智慧又有怎樣的關聯？

來源｜自製，素材綜合自搜狐、行動支付

人臉識別如何從無到有

人臉識別技術起始於20世紀60年代，在90年代後期開入進入應用階段，目前已經是一類發展比較成熟的技術了。人臉識別算法的基本思路是，通過捕捉和對比分析人的「面部特徵」來識別人的身份。

當我們要記住一個人時，可能會首先記住他是不是雙眼皮、眼睛是什麼顏色、頭髮是卷是直、鼻梁高低等等，這些就是所謂的「面部特徵」。

但對於兩個長相非常接近的人（比如一對雙胞胎），人們很難用肉眼分辨，而計算機輔助人臉識別技術則能夠準確、快速地辨別出兩者之間的異同，這是因為人臉識別算法能夠辨別和記住的「面部特徵」遠比肉眼所能觀察到的要多很多，可以捕捉到人與人之間更細微的差異。

人臉識別，就是基於人的面部特徵，用攝像機或攝像頭獲得含有人臉的照片（或者視頻），並自動在照片（或者視頻）中檢測和跟蹤人臉，進而對採集到的人臉進行面部識別的一系列方法。

人臉識別的過程通常分為4個步驟：人臉檢測、人臉對齊、人臉編碼和人臉匹配。

來源｜easyai-tech

第一步是人臉檢測。顯然，在我們區分人臉之前，必須先在照片中找到人臉的位置。比如，當我們使用市面上的任何一款手機拍照時，都會發現：手機能夠將人的臉部用方格自動標記出來，這就是採用了人臉檢測技術。

來源｜github項目face_recognition

第二步是人臉對齊。在檢測出照片中的人臉的位置之後，我們經常面臨的一個問題是，照片中的人臉可能是傾斜的，也可能只是個側臉。

雖然人類可以輕鬆地辨識出兩張面朝不同方向的同一張臉，但對於電腦來說，它經常會認為這是兩個完全不同的身份。

來源｜MacRumors

因此，我們需要找到人臉上的特徵（如眼睛、鼻子、嘴等），並通過幾何變換（如旋轉、縮放等）將這些特徵挪到對應的位置上，完成人臉對齊。

來源｜知乎

第三步是人臉編碼。最直接的方法就是把我們檢測並對齊的未知人臉，與我們已經標註了的人臉圖片進行比較。如果未知面孔與一個以前標註過的面孔非常相似，那它極有可能就是同一個人。

但這種方法是無法在短時間內識別出海量照片中的人臉的，因此，我們就需要程式設計師利用人工智慧技術，在計算機中訓練一個神經網絡，將同一個人的兩張不同的面部照片與另外一個人的面部照片同時輸入電腦中的神經網絡，讓它做出判斷，並不斷重複這個過程。

不斷訓練的過程中，程式設計師會讓輸入的同一個人的兩張照片差異值縮小，這樣一來計算機就可以學習到這個人臉部到底具有什麼特徵。

在實際識別的時候，人們會預先將所有人的面部圖像放入人臉資料庫中，再將我們想要查找的人臉利用機器學習中的比對方法（如KNN分類器）與人臉庫中的數據對比。

來源｜知乎

第四步是人臉匹配。這是最後一個步驟，也是最簡單的一步。經過了前三個步驟，計算機已經和我們一樣記住了許多人的面部特徵。利用人臉匹配技術，計算機就可以從我們的照片庫中自動找到與目標人物最接近的照片。

來源｜知乎

人工智慧與人臉識別有啥關係？

人工智慧涉及很多領域，包括網際網路、大數據、自然語言處理和計算機視覺等。

這其中，作為和人類活動關係最密切的計算機視覺領域，在整個人工智慧發展過程中都佔據著極為重要的地位。而人臉識別技術又是計算機視覺領域內發展很久且十分成熟的技術。下面我們就來簡單了解下什麼是人工智慧。

人工智慧主要是研究如何運用電腦程式來呈現人類智能的技術，目的在於使各種自動化機器或智能機器（主要指計算機）學習、模仿、延伸和擴展人的智能。

人工智慧的學習過程，類似於小時候父母教我們識物的過程：父母指著小狗告訴我們這是狗，經過幾次悉心教導之後，我們就知道整個小區裡面的毛絨絨、搖頭晃腦、跑得快的四腳動物都叫做「狗」（不管是哈士奇、泰迪還是中華田園犬）。

而人工智慧學習識物，是程式設計師把成千上萬條犬類的照片輸入計算機，讓計算機識別出各種狗的特徵（比如：兩隻眼睛、四條腿、毛絨絨等等），並建立起人工智慧神經網絡。下一次輸入一幅包含到兩隻眼睛、四條腿，毛絨絨的東西時，計算機就會自然而然地認出這是一條小狗了。

2010年，人工智慧技術開始進入圖像識別領域，利用攝像頭識別人臉成為現實。例如，公安部門可以利用攝像頭進行人臉識別（無論攝像頭中的人臉是側臉、遮擋、弱光或模糊，利用今天的人工智慧技術都可以實現毫秒級檢測）。

另外，人工智慧技術還可以用於分析監控畫面，實時標註出人群數量、密度、性別、衣著特徵等。相比其他國家，我國擁有海量的人臉大數據資源。基於人工智慧的人臉識別技術已經在我們生活的方方面面得到應用。

人工智慧對我們有啥影響？

如今，人工智慧技術正在全面進入我們的生活，智能生活的大門已經開啟。

除人臉識別之外，在智能醫療領域，智慧機器人正在輔助醫生診治患者；在智能交通領域，無人駕駛汽車已經開始上路；在智能家居領域，各種可交互式智能硬體越來越多；在智能金融領域，人工智慧已經可以代替專業的理財顧問為客戶提供完美的理財方案……

人工智慧醫療機器人概念圖 來源｜圖行天下

人工智慧技術在帶給我們生活便利的同時，也存在一些潛在的問題和局限性。

一方面，人工智慧技術是以大數據為基礎的，涉及到個人信息的採集和處理，必然繞不開個人隱私問題。這就需要管理機構制定出規範的數據管理制度或措施。

另一方面，人工智慧自身也存在一定的技術局限性，並不是所有問題都能用人工智慧來解決。

來源｜太陽能電動汽車網

隨著技術的完善與進步，相信在未來人工智慧技術必然會越來越成熟，更好地造福於人類。