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面部识别这么强大 是如何实现的?原理是什么?

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在如今人工智能AI、物联网Iot、大数据、区块链等大行其道的时代,作为一名营销顾问同样有必要对最近非常火的人脸识别技术有一定了解。随着时代的发展,人们的智能手机的功能也越来越强大,首先面部识别,是每个手机的必备功能,那么你可知面部识别是什么原理吗?不知道的话一起来看看吧。


简单点来说,就是利用手机识别自己的面部信息,但是现在人脸识别起初分为两种,基于前置摄像头的2D人脸识别和基于红外投射的3D结构光人脸识别。不过这两种人脸识别实现的原理是大同小异的。


面部识别这么强大 是如何实现的?原理是什么?


2D面部识别


当然了,以上只是简单的2D面部识别,2D毕竟有弊端,毕竟只要采集一张用户的清晰照片就可以瞒天过海解锁手机了。


因此手机厂商在安全性方面增加了人脸识别算法,利用算法来判定手机拍摄的是动态还是静态,简单点来说是照片还是人脸。


越的算法就能越防止手机被照被破解,但是2D毕竟有局限性,因为2D面部识别摄像头只能采集二维数据。


面部识别这么强大 是如何实现的?原理是什么?


2D面部识别原理


直白说就是手机摄像头会采用你的照片,当然是采用会清晰的照片,以及很明显的面部表情,采集你的人脸特点,鼻子、眼睛、嘴巴等能够量化的几何信息,然后它会自动保存在手机程序里。


这样算是面部信息保存录入成功,所以等下次用户解锁的时候,手机就可以直接采集你的面部信息,然后跟之前录入你的信息核对,只要眼睛的间距和鼻子的大小特点对上,就可以解锁了。


3D人脸识别


所以为了打破2D的识别缺点,更加的3D人脸识别就出现了。它在2D人脸识别的基础上增加了深度特征点测量,那么这样一来手机解锁时能够核对的特征点就有三个维度了。


因此有人问,深度是怎么测量出来的,这和它的3D结构技术有关,它利用了人的双眼能够感知深度的原理。


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3D人脸识别原理


在结构光模块中放置两颗摄像头模拟人眼所看到的事物,然后对左右摄像头拍摄到的图片进行特征点对比,但是左右两个摄像头拍摄到的照片并不是一模一样的,这样就可以通过三角测量来计算出人脸的深度信息。


同时为了减少这种算法带来的大量计算量,模块中还放置了一颗红外发射装置,通过这个装置投射出大量的不可见红外点来辅助计算人脸的深度信息,这样一来提高识别精度的同时也加快的识别速度,可谓是一举多得。


面部识别这么强大 是如何实现的?原理是什么?


目前市面上大部分的手机都是采用3D面部识别,相较于2D面部识别,更有安全性。


人脸识别是一种生物特征识别软件,它可以用数学方法绘制出一个人的面部特征,并将数据存储为一个面部指纹。该软件使用深度学习算法,将实时捕捉或数字图像与存储的人脸图像进行比较,以验证个人身份。人脸识别软件正迅速成为最安全可靠的用户认证工具。在这里,我们将简要讨论这三点。


一、人脸识别技术的工作原理


二、人脸识别的优势和局限性


三、人脸识别的应用场景和示例


一、人脸识别技术的工作原理


简单说,人脸识别软件就是使用多种测量方法和技术来扫描人脸,包括热成像、3D人脸地图、独特特征(也称为地标)分类等分析面部特征的几何比例,关键面部特征之间的映射距离,皮肤表面纹理。人脸识别技术属于生物统计学的范畴,即生物数据的测量。生物识别技术的其他例子包括指纹扫描和眼睛/虹膜扫描系统。


现在,人脸识别法主要集中在二维图像方面,二维人脸识别主要利用分布在人脸上从低到高80个节点或标点,通过测量眼睛、颧骨、下巴等之间的间距来进行身份认证。在这里,节点是用来测量一个人面部变量的端点,比如鼻子的长度或宽度、眼窝的深度和颧骨的形状。该系统的工作原理是捕捉个人面部数字图像上节点的数据,并将结果数据存储为面纹。然后,脸纹被用作与从图像或视频中捕捉的人脸数据进行比较的基础。


面部识别这么强大 是如何实现的?原理是什么?


虽然人脸识别软件只使用80个节点,但在条件允许的情况下,可以快速准确地识别目标个体。然而,如果受试者的脸部分被遮挡,或者在侧面而不是面向前方,这种软件就不那么可靠了。根据美国标准与技术协会(NIST),自1993年以来,人脸识别系统的误报率每两年就减少一半。


接下来,我们大致介绍下人脸识别的流程:


1、图像的采集和预处理


图像的采集是人脸识别的基础,如果连基础的人脸库都没有的话,又何谈识别呢?在人脸采集上各个企业是八仙过海各显神通,比如我们经常在微信上玩的明星脸小游戏或是商场中的颜值pk等等都是获取人脸基础数据的方式。当然除了这些方式外常规采集的方式大致有几种:摄像头、人脸照片、视频录像。


面部识别这么强大 是如何实现的?原理是什么?


摄像头采集是我们预先安装在门店各个位置的,一般人脸识别企业会帮助商家确认摄像头的安装位置,以便获得更高质量的照片。


人脸照片采集是通过会员注册时或后期补录的方式通过商家提供的APP或小程序等方式录入到系统内。


另外一种方式是通过视频录像提取用户照片,可通过技术手段提取视频中的人脸照片,然后进行采集和存储。


预处理是人脸识别过程中的一个重要环节。输入图像由于图像采集环境的不同,如光照明暗程度以及设备性能的优劣等,往往存在有噪声,对比度不够等缺点。另外,距离远近,焦距大小等又使得人脸在整幅图像中间的大小和位置不确定。为了保证人脸图像中人脸大小,位置以及人脸图像质量的一致性,必须对图像进行预处理。


人脸图像的预处理主要包括人脸扶正,人脸图像的增强,以及归一化等工作。人脸扶正是为了得到人脸位置端正的人脸图像;图像增强是为了改善人脸图像的质量,不仅在视觉上更加清晰图像,而且使图像更利于计算机的处理与识别。归一化工作的目标是取得尺寸一致,灰度取值范围相同的标准化人脸图像。


2、人脸检测


首先说明下,人脸检测只是人脸识别的一个环节,千万不要把人脸检测和人脸识别弄混了。早期的人脸识别研究主要针对具有较强约束条件的人脸图象(如无背景的图象),往往假设人脸位置一直或者容易获得,因此人脸检测问题并未受到重视。但是随着人脸识别的场景增加,我们在人脸识别前首先要检测图像中是否含有人脸。


百度百科给的定义是:人脸检测是指对于任意一幅给定的图像,采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸,如果是则返回人脸的位置、大小和姿态。实际的场景是我们在拍照时经常能看到一些标识人脸的小框框,这就是利用人脸检测技术所实现的功能。


3、人脸特征提取


以基于知识的人脸识别提取方法中的一种为例,因为人脸主要是由眼睛、额头、鼻子、耳朵、下巴、嘴巴等部位组成,对这些部位以及它们之间的结构关系都是可以用几何形状特征来进行描述的,也就是说每一个人的人脸图像都可以有一个对应的几何形状特征,它可以帮助我们作为识别人脸的重要差异特征。


4、人脸识别


人脸识别大致可以分为两类:


1:1的筛选其身份验证模式本质上是计算机对当前人脸与人像数据库进行快速人脸比对,并得出是否匹配的过程,可以简单理解为证明你就是你。就是我们先告诉人脸识别系统,我是张三,然后用来验证站在机器面前的“我”到底是不是张三。


这种模式最常见的应用场景便是人脸解锁,终端设备(如手机)只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比,判断是否为同一人,即可完成身份验证。


1:N的比对,即系统采集了“我”的一张照片之后,从海量的人像数据库中找到与当前使用者人脸数据相符合的图像,并进行匹配,找出来“我是谁”。比如疑犯追踪,小区门禁,会场签到,以及新零售概念里的客户识别。


5、活体鉴别


生物特征识别的共同问题之一就是要区别该信号是否来自于真正的生物体,比如,指纹识别系统需要区别带识别的指纹是来自于人的手指还是指纹手套,人脸识别系统所采集到的人脸图像,是来自于真实的人脸还是含有人脸的照片。因此,实际的人脸识别系统一般需要增加活体鉴别环节,例如,要求人左右转头,眨眼睛,开开口说句话等。


在乘坐滴滴顺风车前用户需要进行人脸识别认证,在识别过程中需要用户左右摆头和眨眼,这是活体鉴别很好的一个例子。当然活体鉴别还有其它的方式如立体性活体检测、亚表面检测、红外FMP检测等,很多时候都是会综合使用多种活体检测技术来进行检测,更大化的减少活体入侵机率。


二、人脸识别的优势和局限性


1、使用人脸识别技术的好处


随着人脸识别的使用,它带来了许多潜在的好处,主要包括:


与指纹扫描仪等其他基于接触的生物特征认证技术相比,无需实际接触设备进行身份认证。如果手上有污垢,指纹识别技术可能无法正常工作。


提高了安全水平。


与其他生物特征认证技术相比,需要更少的处理。


易于与现有的安全特性集成。


随着时间的推移,读数的准确性有所提高。


可用于帮助自动化身份验证。


2、人脸识别的局限性


虽然人脸识别程序可以使用各种测量值和扫描类型来检测和识别人脸,但也有一些限制:


低分辨率图像和低光照会降低人脸扫描结果的准确性。


不同的角度和面部表情,甚至是一个简单的微笑,都可能对人脸匹配系统构成挑战。


当一个人戴着眼镜、帽子、围巾或遮住部分面部的发型时,面部识别就会失去准确性。化妆品和面部毛发也会给人脸检测程序带来问题。


人脸扫描不一定与个人资料相关联,这意味着如果在可访问数据库中没有他们的照片,那么面部扫描可能就没有用处。如果没有匹配结果,人脸扫描背后的人的身份仍然是个谜。


对隐私或安全的担忧也会限制人脸识别系统的使用。例如,在某些地区,如果在不知情的情况下扫描或收集面部识别数据违反了相关隐私法。人脸识别系统的数据可能会被捕捉和存储,而个人甚至可能不知道。这些数据也可以被政府机构或广告商用来跟踪个人。


人脸识别技术可以被用于邪恶的目的。例如,人脸识别数据如果能与在线照片或社交媒体账户匹配,可以让别有用心的人收集足够的信息来窃取一个人的身份。黑客可以访问这些信息,而个人的信息在不知不觉中传播开来。更糟糕的是,一个错误判定可能会将一个人牵连到他们没有犯下的罪行中。


三、人脸识别的应用场景和示例


了解了人脸识别的基本原理,我们再看看人脸识别能运用到什么场景中?场景有很多,如安防领域来发现犯罪分子,人脸认证用来门禁和手机解锁等。这里,我们将总结一些常见的用例:


1、安全和执法


执法人员使用人脸识别软件,将通过收集到的人脸照片与来自地方、市和省内资源的数据库进行比较来识别和逮捕犯罪分子。机场使用人脸识别软件搜索犯罪嫌疑人,并将护照照片与人脸进行比对以确认身份。一些地区使用人脸识别软件来防止人们获得假身份证或驾照。一些外国政府甚至使用人脸识别技术来打击选举舞弊。


比如亚马逊2017年发布的Amazon Rekognition更新功能,在识别文字图像的基础上,为其增加了面部识别和群像人脸识别功能。面部识别指的是从数千万张面孔中实时搜索和识别目标面孔,比如在一些治安和公共安全领域,执法人员可以通过这项功能快速在众多面孔中找到目标人物,即在茫茫人海中一眼就锁定你......群像人脸识别技术可以让用户在一张群像图片中同时检测、分析、搜索 15-100 张人脸,并且还能的识别、分析图片上所有的人的情绪。目前,Rekognition 的群像人脸识别已经被应用到帮助执法机构追踪贩卖人口的案件中,借助该技术,警察可以在几秒钟内检索数百万张与案件相关的嫌疑人图片信息,并迅速采取有效措施。


美国政府在机场通过国土安全部(Department of Homeland Security)识别可能逾期居留的个人。


2、支付


人脸识别技术在支付环节的应用也愈发普及。无论是移动支付还是线下支付,人脸识别都被视为是重要选择。


比如,支付宝人脸支付在肯德基餐厅上线,成为了支付宝人脸支付的试点,消费者不需要拿出手机进行扫码付款,整个支付过程仅仅需要几秒钟,正规过程也不需要输入任何密码,也不需要掏出手机或者使用任何的APP,就可以完成支付。


其他人脸识别的例子包括亚马逊Amazon、万事达MasterCard和腾讯Tencent等,均推出了通常被称为刷脸支付(selfie pay)的人脸识别支付方式。


3、身份验证和识别


现在人脸识别软件用于门禁系统是很常见的例子。而高质量的移动设备摄像头使得人脸识别成为身份验证和身份识别的另一个可行选择。比如,商家可通过手机app,小程序在会员注册时采集人脸数据,也可采集每位进店客户的脸部信息,获得人脸ID并作为会员认定依据。当下次进入全国任意一家门店时,人脸识别设备就会分析其脸部特征信息进行身份识别,可知道他是会员、熟客亦或是新客。对于自己的会员,店员可提前掌握会员喜好,为其提供最精准的服务,增加客户满意度。


苹果在iPhone X和Xs上添加了一个名为Face ID的人脸识别功能。Face ID有望取代苹果的指纹扫描功能Touch ID。这些信息不会被复制或存储在苹果的服务器上。它会在设备本身的一个安全位置存储面部扫描的数学表示,这些信息不会被复制或存储在苹果的服务器上。Face ID使用深度感知和红外传感器,可以捕捉并比较超过3万个变量,以确保相机扫描的是真实的人脸,而不是照片或3D模型。该系统还要求你的眼睛是睁开的,这可以防止别人在你睡着或昏迷时解锁你的手机。苹果公司警告称,同卵双胞胎、三胞胎将能够解锁彼此的手机。苹果公司估计,即使没有一个完全相同的兄弟姐妹,一个完全陌生的人的面部扫描也有大约百万分之一的几率具有与你相同的数学表征。13岁以下的儿童不适合使用这种技术,因为他们的脸还在生长和改变形状。Face ID可以用来验证使用Apple Pay、iTunes商店、App Store和iBooks购买的商品。


Facebook的人脸识别系统DeepFace,可以识别数字图片中的人脸,准确率高达97%。Facebook通过人脸识别软件来标记照片中的个人。每当照片上的一个人被标记时,该软件就会存储有关此人面部特征的地图信息。一旦收集到足够的数据,软件就可以利用这些信息来识别一张新照片中出现的特定人脸。为了保护人们的隐私,一项名为“照片评论”的功能会通知已经确认身份的Facebook用户。


4、统计人流量


门店销售额=客流量×成交率×客单价,可以这么说,门店客流统计直接和门店业绩挂钩,是实现精准营销的基础。目前可以通过三种方式进行流量统计:红外线客流统计、视频客流统计和WIFI客流统计,视频客流统计的优势是精度教高,并可进行人脸识别与CRM系统打通。


现在某些企业推出的人脸识别软件,可以通过对入店客户的人脸检测和人脸跟踪识别,可以进行实时客流统计:统计每日每时的实时客流信息,提取人脸特征值,避免重复计数;客流趋势统计:可按天/周/月等时间段进行查询客流趋势统计信息;驻留市场统计:对总客流中单个客流一次在摄像头前出现到离开的时长分布信息统计。此外,通过人脸识别技术,可以的统计出任意时段内进店驻留的单个客流的男女属性和年龄,店商通过对进店人群的男女比例,年龄属性,可以迅速的调整产品结构、改变营销策略从而达到更大的回报率。甚至有的还可以可捕捉顾客在店内的移动轨迹,根据人的微表情判断旅人心情好坏,甚至他们视线注意力的变化等,大量旅人的数据汇总至后台就可用于消费者的喜好和需求,商家从而更好的调整商品陈列、精准营销等,为客户带去更好的服务。


5、营销和广告


如机场等场所的智能广告能够识别行人的性别、种族和大致年龄,并针对该人群投放广告。营销人员可以使用人脸识别来确定年龄,性别和种族,以标记受众。


智慧试衣间,实质上就是基于人脸识别为顾客提供试衣服务的新尝试。顾客只需在智慧试衣间前“刷脸”,系统就能根据顾客的相貌、身材,并结合该商店的商品种类,为顾客提供服装搭配参考意见。


另外现在很多商场可根据夫妻相,颜值分数等小游戏来增加顾客的互动,并可通过发放折扣券(如相似度越高会得到越高的折扣券)的方式来吸引用户消费。


而随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高,其广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、零售、航天、电力、工厂、医疗等多个领域。


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