人臉識(shí)別應(yīng)用算法性能測(cè)試簡(jiǎn)述

■文/公安部檢測(cè)中心 吳彤 陳燦燦 張翔

關(guān)鍵字：人臉檢測(cè) 人臉識(shí)別 評(píng)測(cè)方法 性能指標(biāo)

1 引言

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，人體生物特征識(shí)別應(yīng)用成為當(dāng)前安防領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)。人臉識(shí)別應(yīng)用相對(duì)于其他人體生物特征識(shí)別應(yīng)用有著采集方式便捷、采集設(shè)備門檻低、特征辨識(shí)性強(qiáng)等顯著優(yōu)勢(shì)，在交通、金融、旅游、社保等實(shí)際場(chǎng)景中得到越來越多的應(yīng)用。本文將分四部分內(nèi)容對(duì)人臉識(shí)別應(yīng)用中算法級(jí)別的測(cè)試方法進(jìn)行簡(jiǎn)要闡述。

2 人臉識(shí)別應(yīng)用算法

人臉識(shí)別應(yīng)用功能流程包括人臉檢測(cè)、人臉活體檢測(cè)、抓取人臉質(zhì)量評(píng)估、人臉特征數(shù)據(jù)提取、人臉特征數(shù)據(jù)比對(duì)和比對(duì)結(jié)果。

圖1 人臉識(shí)別應(yīng)用功能流程圖

2.1 人臉檢測(cè)

人臉檢測(cè)是人臉識(shí)別應(yīng)用中的首要步驟，是指對(duì)于一幅照片或視頻中的某一幀圖像，確定其是否含有人臉，并能夠給出人臉的位置信息和大小區(qū)域。人臉檢測(cè)的性能在實(shí)際測(cè)試中，主要會(huì)受到膚色、人臉姿態(tài)、表情、外飾物遮擋和采集光線等信息的干擾。

2.2 人臉活體檢測(cè)

人臉假體檢測(cè)中的人臉活體檢測(cè)是人臉檢測(cè)中的可選步驟，是指確認(rèn)輸入人臉的是一個(gè)合法的生物活體，也就是說人臉識(shí)別系統(tǒng)需要能夠防范惡意攻擊者使用各種假體進(jìn)行攻擊，判斷獲取到的生物特征是否屬于一個(gè)有生命、在現(xiàn)場(chǎng)、真實(shí)的人。目前，人臉活體檢測(cè)技術(shù)主要包括交互式活體檢測(cè)、利用紅外等設(shè)備活體檢測(cè)和基于大數(shù)據(jù)分析方法的活體檢測(cè)等。

2.3 抓取人臉質(zhì)量評(píng)估

市場(chǎng)上的人臉識(shí)別應(yīng)用類安防產(chǎn)品對(duì)于經(jīng)過人臉檢測(cè)獲取的人臉圖片會(huì)進(jìn)行人臉質(zhì)量評(píng)估，判斷提取到的人臉是否能進(jìn)行人臉比對(duì)并得到很好的結(jié)果，比如對(duì)是否遮擋過大、人臉姿態(tài)是否端正、人臉區(qū)域是否完整、人臉圖像亮度和對(duì)比度是否合適等因素的判斷。這一步驟的參數(shù)和指標(biāo)的設(shè)定與廠家的比對(duì)算法是緊密相連的，也對(duì)比對(duì)結(jié)果有很重要的影響。

2.4 人臉特征數(shù)據(jù)提取

將人臉圖片的特征點(diǎn)進(jìn)行提取形成特征數(shù)據(jù)，特征點(diǎn)的數(shù)據(jù)描述方式由安防廠家根據(jù)算法規(guī)定，每個(gè)廠家都不同。影響提取的主要因素是照片的格式、存儲(chǔ)大小和分辨率，這一步驟與人臉識(shí)別類安防產(chǎn)品中的人臉注冊(cè)相對(duì)應(yīng)。

2.5 人臉特征數(shù)據(jù)比對(duì)

人臉識(shí)別應(yīng)用中比較核心的功能就是人臉特征數(shù)據(jù)的比對(duì)，再根據(jù)預(yù)設(shè)的相似度閾值給出比對(duì)結(jié)果，即是否為目標(biāo)人，識(shí)別算法的主要指標(biāo)也是針對(duì)這一步驟。

3 當(dāng)前安防領(lǐng)域人臉識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景

根據(jù)安防領(lǐng)域的實(shí)際情況可將應(yīng)用場(chǎng)景分為人證核驗(yàn)、人庫(kù)核驗(yàn)和庫(kù)庫(kù)碰撞。

3.1 人證核驗(yàn)

人證核驗(yàn)是人臉識(shí)別應(yīng)用中最基本的一種應(yīng)用場(chǎng)景，它對(duì)應(yīng)的是識(shí)別算法中的1:1人臉確認(rèn)算法。當(dāng)前的旅店業(yè)、火車站出入口、汽車臨檢、移動(dòng)警務(wù)臨檢，甚至公司考勤、小區(qū)出入等一般場(chǎng)景的身份鑒別都會(huì)用到人臉和證件照片的比對(duì)識(shí)別。

3.2 人庫(kù)核驗(yàn)

人庫(kù)核驗(yàn)是指將現(xiàn)場(chǎng)采集到的人臉圖片或視頻與目標(biāo)人底庫(kù)進(jìn)行比對(duì)的場(chǎng)景，它對(duì)應(yīng)的是1:N人臉辨認(rèn)算法，一般在警務(wù)布控、重大組織活動(dòng)安保等場(chǎng)景中應(yīng)用。

3.3 庫(kù)庫(kù)碰撞

庫(kù)庫(kù)碰撞是指現(xiàn)場(chǎng)采集的多張人臉圖片或視頻與目標(biāo)人底庫(kù)進(jìn)行比對(duì)的場(chǎng)景，它對(duì)應(yīng)的是M:N關(guān)注名單人臉識(shí)別，一般在目標(biāo)人視頻追蹤、警務(wù)布控和重大組織活動(dòng)安保等場(chǎng)景中應(yīng)用。

4 測(cè)試庫(kù)組成

第三方算法測(cè)試庫(kù)本著公平、客觀的原則進(jìn)行創(chuàng)建，根據(jù)測(cè)試指標(biāo)的要求分為以下五類測(cè)試庫(kù)。

4.1 人臉注冊(cè)庫(kù)

主要用于人臉注冊(cè)性能的算法測(cè)試。注冊(cè)庫(kù)由約束條件下采集狀況良好的圖片庫(kù)或視頻庫(kù)組成，采集樣本組成因素（性別、年齡、地域等）根據(jù)對(duì)應(yīng)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，樣本數(shù)量根據(jù)性能指標(biāo)進(jìn)行確認(rèn)。

這個(gè)建議，后來令曹操驚出一身冷汗！可惜，袁紹猜忌許攸與曹操舊誼，腦袋差點(diǎn)搬家。許攸只好“重新選擇”曹操！結(jié)果，許攸與曹操合作，烏巢糧道一把火，直接改寫了袁紹與曹操的命運(yùn)。毛澤東在《中國(guó)革命戰(zhàn)爭(zhēng)的戰(zhàn)略問題》一文中，盛贊曹操“雙方強(qiáng)弱不同，弱者先讓一步，后發(fā)制人，因而戰(zhàn)勝”的軍事才能和高超的選擇藝術(shù)。

4.2 人臉確認(rèn)庫(kù)和人臉辨認(rèn)庫(kù)

主要對(duì)人證核驗(yàn)、人庫(kù)核驗(yàn)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行算法測(cè)試。測(cè)試庫(kù)包括兩類圖片集或視頻集：一類是約束條件下的人臉注冊(cè)用，采集狀況較好；另一類是半約束狀態(tài)下的對(duì)應(yīng)的現(xiàn)場(chǎng)采集，配合度和采集狀況均不確定。

4.3 關(guān)注名單人臉識(shí)別庫(kù)

主要是對(duì)庫(kù)庫(kù)碰撞應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行算法測(cè)試。測(cè)試庫(kù)包括三類圖片集或視頻集：一類是約束條件下的人臉注冊(cè)用，采集狀況較好；一類是半約束狀態(tài)下的對(duì)應(yīng)的現(xiàn)場(chǎng)采集；第三類是半約束狀態(tài)下的非對(duì)應(yīng)得現(xiàn)場(chǎng)采集。二、三類的配合度和采集狀況均不確定。

4.4 專項(xiàng)應(yīng)用庫(kù)

專項(xiàng)應(yīng)用庫(kù)主要用于對(duì)特殊指標(biāo)的測(cè)試，比如戴眼鏡判定、性別判定、表情判定、活體檢測(cè)判定等，這類測(cè)試庫(kù)正負(fù)樣本比例1:1，當(dāng)多狀態(tài)判定時(shí)狀態(tài)樣本比例應(yīng)按照實(shí)際場(chǎng)景的狀態(tài)比例進(jìn)行配比。

5 測(cè)試指標(biāo)項(xiàng)

算法性能進(jìn)行評(píng)測(cè)的具體指標(biāo)項(xiàng)包括兩類：一類為算法基礎(chǔ)指標(biāo)，主要為注冊(cè)成功率（特征提取成功率）、活體通過率和假體通過率、認(rèn)假率（FAR）和拒真率（FRR）、特征提取時(shí)間、特征比對(duì)時(shí)間；一類為屬性指標(biāo)，主要為檢出率、檢索準(zhǔn)確率、重復(fù)抓拍率、誤聚率。由于后一類與業(yè)務(wù)屬性關(guān)系較大，公式定義較復(fù)雜，本文僅對(duì)第一類基礎(chǔ)指標(biāo)做出說明。

圖2 人臉追蹤檢測(cè)軟件界面

（1）注冊(cè)成功率（特征提取成功率）

注冊(cè)成功率=特征提取成功的樣本數(shù)量/樣本總數(shù)量（百分?jǐn)?shù)表示結(jié)果）

（2）活體通過率

活體通過率=人臉活體樣本測(cè)試正確通過的通行測(cè)試次數(shù)/人臉活體樣本通行測(cè)試總次數(shù)（百分?jǐn)?shù)表示結(jié)果）

（3）假體通過率

假體通過率=人臉假體樣本測(cè)試通過的通行測(cè)試次數(shù)/人臉假體樣本通行測(cè)試總次數(shù)（百分?jǐn)?shù)表示結(jié)果）

（4）認(rèn)假率（FAR）

認(rèn)假率=非目標(biāo)人樣本測(cè)試結(jié)果確認(rèn)為目標(biāo)人的次數(shù)/非目標(biāo)人樣本測(cè)試總次數(shù)（百分?jǐn)?shù)表示結(jié)果）

（5）拒真率（FRR）

拒真率=目標(biāo)人樣本測(cè)試結(jié)果未確認(rèn)為目標(biāo)人的次數(shù)/目標(biāo)人樣本測(cè)試總次數(shù)（百分?jǐn)?shù)表示結(jié)果）

（6）特征提取時(shí)間

單次特征提取的平均時(shí)間（單位為毫秒），不計(jì)數(shù)據(jù)傳輸、保存時(shí)間。

（7）特征比對(duì)時(shí)間

單次特征數(shù)據(jù)比對(duì)的平均時(shí)間（單位為毫秒）。

6 結(jié)語

本文對(duì)人臉識(shí)別應(yīng)用算法的測(cè)試庫(kù)類別和測(cè)試指標(biāo)項(xiàng)做了簡(jiǎn)要介紹。近年來，人臉識(shí)別應(yīng)用領(lǐng)域是非?；钴S的技術(shù)領(lǐng)域，期待未來能出現(xiàn)更有意義的應(yīng)用和發(fā)展。