人臉識(shí)別技術(shù)概述

許佳勝　李欣　孫宏凱

摘要：人臉識(shí)別技術(shù)是一種基于人的面部特征的生物識(shí)別技術(shù)，現(xiàn)已廣泛的應(yīng)用到我們的生活中。本文首先對(duì)深度學(xué)習(xí)和人臉識(shí)別的概念進(jìn)行了簡(jiǎn)述，然后對(duì)現(xiàn)有領(lǐng)域主要的人臉識(shí)別方法進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹，然后舉出人臉識(shí)別在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用，最后指出現(xiàn)有人臉識(shí)別方法的一些不足，最后對(duì)未來(lái)作出展望。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí);人臉識(shí)別;人工智能

1人臉識(shí)別簡(jiǎn)述

人臉識(shí)別（HumanFaceRecognition）是一種基于人的臉部特征信息來(lái)進(jìn)行分析比較得出結(jié)果的生物特征識(shí)別技術(shù)。目前已經(jīng)較多的應(yīng)用于人們的生產(chǎn)生活當(dāng)中，比如警方在海量級(jí)的照片數(shù)據(jù)庫(kù)中找到被被通緝的嫌犯，超市里把臉對(duì)準(zhǔn)攝像頭便可以實(shí)現(xiàn)支付，大學(xué)里的課堂中學(xué)生們進(jìn)教室時(shí)經(jīng)過(guò)攝像頭捕捉的區(qū)域便可以實(shí)現(xiàn)簽到等等。人臉識(shí)別技術(shù)的出現(xiàn)極大的方便了我們的生活。

2主要的人臉識(shí)別方法

2.1基于幾何特征人臉識(shí)別方法

這種方法首先通過(guò)建立人臉特征提取模型把圖像中人臉的幾何特征精確的提取出來(lái)并定位，然后根據(jù)提取出來(lái)的幾何特征點(diǎn)來(lái)構(gòu)造人臉的特征向量，最后把構(gòu)造出來(lái)的特征向量與庫(kù)中的特征向量進(jìn)行快速比對(duì)，若與某一特征向量的相似度高于閾值則說(shuō)明比對(duì)成功。其中人臉特征模型的質(zhì)量決定了最后試驗(yàn)的結(jié)果的好壞，比較典型的模型有主動(dòng)外觀模型（ActiveAppearanceModel，簡(jiǎn)稱AAM）。

2.2基于模板的人臉識(shí)別方法

在基于模板匹配的方法中，通常先對(duì)原有庫(kù)中的人臉進(jìn)行編碼，將編好碼的人臉圖像提前存儲(chǔ)起來(lái)，當(dāng)要進(jìn)行匹配的時(shí)候，把要進(jìn)行比較的圖像按照相同的方式進(jìn)行編碼，再與庫(kù)中已經(jīng)編好碼的圖像進(jìn)行對(duì)比，從而得出結(jié)果。比較常用的方法有基于局部區(qū)域分布的模板匹配方法，即先對(duì)原圖像做LBP（線性反投影）處理，由經(jīng)LBP運(yùn)算后的圖像繪制區(qū)域直方圖，根據(jù)直方圖之間的比較進(jìn)行匹配。

2.3基與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法

用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人臉識(shí)別本質(zhì)上還是基于人臉特征提取的方法，但是這種方法區(qū)別于傳統(tǒng)的特征提取方法。這種方法通過(guò)多層網(wǎng)絡(luò)卷積降維來(lái)提取主要特征，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在這里的主要作用是通過(guò)對(duì)樣本圖片的輸入來(lái)自動(dòng)形成特征提取器和分類器，從而形成適合于檢測(cè)和識(shí)別該任務(wù)的模型。比較常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）。

2.4基于概率模型的方法

在概率模型里比較常見(jiàn)的模型有隱形馬爾可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM），隱形馬爾可夫模型最初作為一種統(tǒng)計(jì)分析模型被應(yīng)用到信號(hào)處理方面，現(xiàn)在也被應(yīng)用到人臉識(shí)別的領(lǐng)域之中。其基本原理是基于人臉固定的分布特征，即人臉由上至下依次為頭發(fā)、額頭、眼睛、鼻子、嘴五部分，將這五部分用包含五個(gè)狀態(tài)的HMM來(lái)表示，再將這五個(gè)部分劃分成不同區(qū)域的塊，然后對(duì)這五個(gè)不同區(qū)域的塊進(jìn)行霍特林（Hotelling）變換，對(duì)變換后產(chǎn)生的系數(shù)進(jìn)行觀測(cè)，最后經(jīng)過(guò)大量樣本的訓(xùn)練得到檢驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?/p>

3人臉識(shí)別在實(shí)際生活中的應(yīng)用

3.1刑偵破案

人臉識(shí)別技術(shù)的出現(xiàn)對(duì)刑偵破案方面提供了很大的幫助，當(dāng)公安部門獲得嫌疑犯照片后便可以在全國(guó)的人臉信息庫(kù)中利用人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行比對(duì)，在很短的時(shí)間內(nèi)便可以分析的出結(jié)果。相比于之前的獲得嫌犯信息后通過(guò)電視，報(bào)紙，網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行發(fā)布的方式，這樣的分析方式更快速，更準(zhǔn)確。

3.2驗(yàn)證證件

這里的證件主要是指我們常用的身份證，駕駛證等。現(xiàn)在采取驗(yàn)證的方式大部分還是人工驗(yàn)證的方式，這種方式不僅速度慢，而且還有可能由于工作人員長(zhǎng)時(shí)間驗(yàn)證帶來(lái)工作疲勞而引起的誤差。在驗(yàn)證證件時(shí)利用人臉識(shí)別技術(shù)檢測(cè)每張證件上的信息，一是速度快，二是精準(zhǔn)。目前這種技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用在部分機(jī)場(chǎng)，火車站。

3.3入口控制

很多地方的入口都會(huì)進(jìn)行人員的控制，比如高校的宿舍樓，機(jī)密辦公區(qū)域，小區(qū)里的單元樓等，這些地方有的不好設(shè)置工作人員看守，有的地方設(shè)置看守后當(dāng)人員流動(dòng)量大時(shí)會(huì)很容易出現(xiàn)擁堵。引入人臉識(shí)別技術(shù)后，入口相關(guān)人員只需把臉對(duì)準(zhǔn)攝像區(qū)域門邊會(huì)自動(dòng)打開，當(dāng)成功進(jìn)入后便會(huì)自關(guān)上，應(yīng)用人臉識(shí)別技術(shù)既安全又方便。

3.4娛樂(lè)休閑

人臉識(shí)別技術(shù)在我們的娛樂(lè)領(lǐng)域也展示出強(qiáng)大的功能，比如現(xiàn)在手機(jī)上常用的美顏效果就是基于人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)來(lái)進(jìn)行特定區(qū)域的美化，眼皮修成雙眼皮，鼻梁攏高，下巴削尖等。還有直播間里的特定小功能，如人臉的關(guān)鍵點(diǎn)跟蹤，背景分割等，能夠讓主播直播的效果更加立體和有趣。

4人臉識(shí)別現(xiàn)階段的一些不足

通過(guò)上文的介紹，人臉識(shí)別已經(jīng)極大的便利了我們的生活，但是現(xiàn)在還未發(fā)展完善，在一些方面上存在著不足和應(yīng)該改進(jìn)的地方。一方面是人臉識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率會(huì)受多因素影響，系統(tǒng)對(duì)采集條件有一定的要求，比如一定的光線和臉部位置的正確擺放。在陰雨天或晚上由于系統(tǒng)采集的圖像較模糊，還有人臉面部做出的細(xì)微改變的情況下進(jìn)行識(shí)別，所以這就對(duì)系統(tǒng)匹配的準(zhǔn)確性提出了更高的要求。另一方面就是隱私問(wèn)題，對(duì)于攝像頭采集到的用戶照片信息進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸是出現(xiàn)的信息泄露問(wèn)題。

5結(jié)語(yǔ)

人臉識(shí)別技術(shù)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展現(xiàn)在已經(jīng)成為了我們生活的一部分，但是現(xiàn)階段該技術(shù)還面臨著一些挑戰(zhàn)，比如同一張人臉的不同表情的識(shí)別，長(zhǎng)相相近的雙胞胎之間的識(shí)別等等，所以這就需要有關(guān)研究人員進(jìn)行不斷的探索。在社會(huì)和政府對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的大力支持下，該項(xiàng)技術(shù)會(huì)逐步趨于完善。

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作者簡(jiǎn)介：許佳勝（1999），男，河北保定易縣凌云冊(cè)鄉(xiāng)大巨村人，現(xiàn)就讀于河北農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)。