科普，一文讀懂人臉識別技術
人臉識別(Face Recognition)是一種依據人的面部特征(如統計或幾何特征等)，自動進行身份識別的一種生物識別技術，又稱為面像識別、人像識別、相貌識別、面孔識別、面部識別等。通常我們所說的人臉識別是基于光學人臉圖像的身份識別與驗證的簡稱。
根據人臉識別行業發展現狀；到2016年，全球生物識別市場規模在127.13億美元左右，其中人臉識別規模約26.53億美元，占比在20%左右。預計到2021年，全球人臉識別市場預計將達到63.7億美元，按預計期間的復合增長率達17.83％。估算我國人臉識別市場規模約占全球市場的10%左右。2010-2016年，我國人臉識別市場規模逐年增長，年均復合增長率達27%。2016年，我國人臉識別行業市場規模約為17.25億元，同比增長27.97%，增速較上年上升4.64個百分點。
下面，我們就帶大家了解人臉識別涉及的十個關鍵技術。
1.人臉檢測(Face Detection)：是檢測出圖像中人臉所在位置的一項技術。
人臉檢測算法的輸入是一張圖片，輸出是人臉框坐標序列(0個人臉框或1個人臉框或多個人臉框)。一般情況下，輸出的人臉坐標框為一個正朝上的正方形，但也有一些人臉檢測技術輸出的是正朝上的矩形，或者是帶旋轉方向的矩形。
人臉檢測結果舉例(綠色框為人臉檢測結果)
2.人臉配準(Face Alignment)：是定位出人臉上五官關鍵點坐標的一項技術。
人臉配準算法的輸入是“一張人臉圖片”加“人臉坐標框”，輸出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，可以根據不同的語義來定義(常見的有5點、68點、90點等等)。
人臉配準結果舉例(右圖中的綠色點位人臉配準結果)
3.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。
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(旋轉、縮放、扣取等操作后，將人臉調整到預定的大小和形態)，然后進行屬性分析。
人臉屬性識別過程(最右側文字為屬性識別結果)
4.人臉提特征(Face Feature Extraction)：是將一張人臉圖像轉化為一串固定長度的數值的過程。這個數值串被稱為“人臉特征(Face Feature)”，具有表征這個人臉特點的能力。
人臉提特征過程的輸入也是 “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)。人臉提特征算法都會根據人臉五官關鍵點坐標將人臉對齊預定模式，然后計算特征。
人臉提特征過程(最右側數值串為“人臉特征”）
5.人臉比對(Face Compare)：是衡量兩個人臉之間相似度的算法。
人臉比對算法的輸入是兩個人臉特征(注：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。人臉驗證、人臉識別、人臉檢索都是在人臉比對的基礎上加一些策略來實現。相對人臉提特征過程，單次的人臉比對耗時極短，幾乎可以忽略。
人臉對比過程(右側的相似度為人臉比對輸出的結果)
6.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(即相似度大于閾值，為同一人;小于閾值為不同)。
人臉驗證過程說明(最右側“是同一人”為人臉驗證的輸出)
7.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”。
人臉識別過程(右側身份“jason”為人臉識別結果)
8.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。
人臉檢索過程(右側綠框內排序序列為檢索結果)
9.人臉聚類(Face Cluster)：是將一個集合內的人臉根據身份進行分組的算法。
人臉聚類也通過將集合內所有的人臉兩兩之間做人臉比對，再根據這些相似度值進行分析，將屬于同一個身份的人劃分到一個組里。
人臉聚類過程(右側綠框內按身份的分組結果為聚類結果)
10.人臉活體(Face Liveness)：是判斷人臉圖像是來自真人還是來自攻擊假體(照片、視頻等)的方法。
和前面所提到的人臉技術相比，人臉活體不是一個單純算法，而是一個問題的解法。這個解法將用戶交互和算法緊密結合，不同的交互方式對應于完全不同的算法。
人臉識別技術目前已經廣泛應用于金融、司法、軍隊、公安、邊檢、安防等領域。隨著平安城市、智能醫療、樓宇、交通和智慧生活的建設和發展，人臉識別產品將越來越深入我們的生活。
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