現(xiàn)階段人臉識(shí)別技術(shù) 近年隨著全球各大研究所、實(shí)驗(yàn)室的日夜兼程，人臉識(shí)別技術(shù)日益提高，識(shí)別率達(dá)到99%以上，從而演變出來(lái)的功能也種類(lèi)繁多并應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域。而直接相關(guān)的安防、互聯(lián)網(wǎng)及金融等領(lǐng)域更是迅速將技術(shù)產(chǎn)品化推向市場(chǎng)。一時(shí)間，人臉識(shí)別成為了各大行業(yè)的熱點(diǎn)技術(shù)方向。據(jù)筆者統(tǒng)計(jì)，在2015年的中國(guó)國(guó)際社會(huì)公共安全博覽會(huì)上，至少有20家企業(yè)展示了自家的人臉識(shí)別產(chǎn)品。其中既有鉆研技術(shù)深度的尚湯、FACE++、依圖這樣的學(xué)術(shù)型廠家，也有筆者公司這樣的大安防廠商。同時(shí)，眾多媒體也接連報(bào)道了人臉識(shí)別技術(shù)在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界取得的巨大成果：比如15年，中科奧森在LFW人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集上取得了99.7%的識(shí)別率(見(jiàn)表1)，與百度持平刷新了年初谷歌的記錄;阿里巴巴集團(tuán)執(zhí)行主席馬云在德國(guó)展會(huì)上演示了人臉識(shí)別與支付寶的結(jié)合應(yīng)用，“刷臉支付”將走向生活;更有公安部門(mén)的多個(gè)案例，將科幻大片的情景帶入我們的智慧城市中。
人臉識(shí)別技術(shù)深度 人臉識(shí)別技術(shù)已超人眼 在此之前，湯曉鷗的研究組開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于高斯過(guò)程的人臉識(shí)別技術(shù)GaussianFace (高斯臉)，取得了98.52%的識(shí)別率。這也是計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別算法的識(shí)別率首次超過(guò)肉眼。 湯曉鷗的研究組在人臉識(shí)別領(lǐng)域有十幾年的研究經(jīng)歷。他們從2011年開(kāi)始開(kāi)展深度學(xué)習(xí)方法的研究工作，在2013年達(dá)到了92.52%的識(shí)別率。過(guò)去一年，他們將這一數(shù)字提高到99.15%，2015年，湯曉鷗和王曉剛的研究組曾發(fā)布了一套基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法，在LFW上取得了當(dāng)時(shí)最高的97.45%的識(shí)別率。與此同時(shí)，F(xiàn)acebook發(fā)布了另一套基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法DeepFace，在LFW上取得了97.35%的識(shí)別率。DeepFace需要700多萬(wàn)人臉數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練。而DeepID僅使用了20萬(wàn)張人臉數(shù)據(jù)以及數(shù)臺(tái)Nvidia K40 GPU。目前，湯曉鷗實(shí)驗(yàn)室的三個(gè)人臉識(shí)別算法占據(jù)了LFW識(shí)別率的前三名，而Facebook的DeepFace排在第四。
湯曉鷗認(rèn)為，人臉識(shí)別領(lǐng)域還有大量的工作需要做，很多算法需要在實(shí)際應(yīng)用中得到不斷的改進(jìn)和提高。他的實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)基于最新的技術(shù)突破制作出完整的一套人臉圖像處理系統(tǒng)SDK，包括人臉檢測(cè)，人臉關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)準(zhǔn)，人臉識(shí)別，表情識(shí)別，性別識(shí)別，年齡估計(jì)等各種基礎(chǔ)技術(shù)包。
3D人臉識(shí)別技術(shù) 3D人臉識(shí)別技術(shù)是未來(lái)的另外一個(gè)方向。本文到目前為止所討論的范疇限定在2D圖像上。人臉實(shí)質(zhì)上是一個(gè)立體模型，而2D人臉識(shí)別容易受到姿態(tài)、光照、表情等因素影響，是因?yàn)?D圖像本身有一個(gè)缺陷，無(wú)法很好地表示深度信息。如果說(shuō)深度學(xué)習(xí)是從人的認(rèn)知角度來(lái)理解人臉識(shí)別，那么3D技術(shù)就是從現(xiàn)實(shí)模型來(lái)反映人臉識(shí)別。
人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用 常見(jiàn)可行性應(yīng)用 目前人臉識(shí)別技術(shù)的提高，促使各行各業(yè)都開(kāi)始廣泛試驗(yàn)引用這一技術(shù)，在某些領(lǐng)域取得了一定的成效。
人臉識(shí)別技術(shù)理性回歸實(shí)際 在城市治安監(jiān)控中，雖然對(duì)人臉識(shí)別的需求很大，但是到目前為止，從技術(shù)上還達(dá)不到在治安畫(huà)面中實(shí)現(xiàn)識(shí)別的水平。原因主要有三點(diǎn)：一是治安監(jiān)控看的往往是整體切面，即使在沒(méi)有遮擋的情況下，人臉在圖像中不夠清晰，像素點(diǎn)達(dá)不到識(shí)別要求;二是治安監(jiān)控是由高往下看，這種角度下，與正面的平面圖像相貌相差較大;三是光照影響，在露天環(huán)境下，常常因?yàn)楸彻馐沟萌四槹l(fā)黑，無(wú)法辨別，或者局部發(fā)黑，形成陰陽(yáng)臉，這也極大的影響識(shí)別的效果。因此，在治安監(jiān)控環(huán)境下，進(jìn)行人臉識(shí)別是目前還難以克服的。 但是，也有不少項(xiàng)目中使用了該技術(shù)，在交通樞紐的安檢口，如飛機(jī)安檢口、火車(chē)站安檢口進(jìn)行人臉識(shí)別的試點(diǎn)，把過(guò)往乘客的抓拍照片與在逃庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，希望達(dá)到追逃的效果。在安檢處設(shè)立人臉抓拍機(jī)正好彌補(bǔ)了一般治安監(jiān)控的不足：專(zhuān)機(jī)專(zhuān)用，保證臉部圖像的像素;角度相對(duì)較低，容易拍到人臉的正面圖像;在室內(nèi)，無(wú)光照變化影響，同時(shí)光源分布均勻，無(wú)陰陽(yáng)臉的現(xiàn)象。雖然在成像上克服了治安監(jiān)控的不足，但是筆者認(rèn)為這樣的應(yīng)用還是難以大面積的推廣，原因有：職責(zé)不清——交通樞紐站的職責(zé)是保持上下客的次序，抓逃不是其工作內(nèi)容，這些職能部門(mén)確實(shí)也不應(yīng)該去做抓逃的事，除非有硬性規(guī)定;風(fēng)險(xiǎn)大于收益——人臉識(shí)別只是返回一個(gè)相識(shí)度比較結(jié)果，對(duì)于其身份并無(wú)確認(rèn)能力，而13億中國(guó)人中相貌類(lèi)似的很多，誤判的可能性很大，結(jié)果沒(méi)抓到正確的人反而引來(lái)旅客的投訴就不劃算了;容易偽裝——有心躲避的逃犯通過(guò)粘貼假胡子、帶墨鏡等偽裝可以很容易騙過(guò)機(jī)器的識(shí)別。 那么，是否人臉識(shí)別技術(shù)在平安城市中就沒(méi)有用武之地了呢?答案是否定的。移動(dòng)終端與云計(jì)算的興起給了人臉識(shí)別一個(gè)打翻身戰(zhàn)的好機(jī)會(huì)。
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