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表2：人臉識(shí)別的應(yīng)用領(lǐng)域以公安應(yīng)用為例，利用人臉檢索系統(tǒng)，將目標(biāo)人臉輸入到系統(tǒng)中，系統(tǒng)將自動(dòng)在海量人口數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行查找比對(duì)，列出前若干名相似的人員信息。然后再通過(guò)人工干預(yù)的方式，對(duì)系統(tǒng)結(jié)果進(jìn)行篩選，得到目標(biāo)的真實(shí)身份。公安行業(yè)還有一類(lèi)比較重要的應(yīng)用：人員布控——在一些重要的通道出入口，部署高清探頭，專(zhuān)門(mén)用于抓拍經(jīng)過(guò)的人臉并傳送給后端系統(tǒng)，后端系統(tǒng)將人臉圖片與所關(guān)注的人臉庫(kù)(如在逃嫌疑犯等)進(jìn)行逐一比對(duì)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)有目標(biāo)與庫(kù)中人員相似度超過(guò)設(shè)定閾值時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)提示相關(guān)人員采取措施。2. 人臉識(shí)別技術(shù)結(jié)合人工確認(rèn)，應(yīng)用將更加妥當(dāng)雖然人臉識(shí)別技術(shù)功用巨大，但在實(shí)際應(yīng)用中，我們往往會(huì)遇到很多問(wèn)題。人臉圖像質(zhì)量對(duì)識(shí)別率的影響較高，圖像質(zhì)量差，辨識(shí)度低，有效特征很少，有時(shí)即使用肉眼也很難確認(rèn)身份。圖像質(zhì)量又受多種因素影響，如光照、姿態(tài)、表情、人臉尺寸、清晰度等。圖3是同一個(gè)人在不同光照下的圖片，很直觀地可以看出，即使是同一個(gè)人，在不同光照下用肉眼也很難辨別。所以說(shuō)，目前的人臉識(shí)別系統(tǒng)只能在一些較規(guī)范的環(huán)境下進(jìn)行，光線均勻，人臉需要正對(duì)著攝像機(jī)，并保證人臉在畫(huà)面中有一定的像素寬度。但是在實(shí)際的安防監(jiān)控場(chǎng)合中，這些限制條件很難一一滿(mǎn)足。圖2 同一個(gè)人在不同光照下的圖片第二個(gè)問(wèn)題是隨著人臉數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，識(shí)別率也會(huì)隨之下降。傳統(tǒng)的人臉識(shí)別算法在訓(xùn)練階段能夠利用的數(shù)據(jù)樣本有限，訓(xùn)練出來(lái)的算法模型并沒(méi)有特別好的泛化能力。特別是在百萬(wàn)、千萬(wàn)級(jí)的人臉檢索任務(wù)中，結(jié)果并不理想。所以，控制數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)?？梢灾苯佑绊憫?yīng)用的識(shí)別結(jié)果。例如，前文表1中的某家企業(yè)曾做過(guò)一項(xiàng)有趣的測(cè)試，其開(kāi)發(fā)的Face++算法曾在LFW數(shù)據(jù)集上達(dá)到99.5%的準(zhǔn)確率，但是在一個(gè)真實(shí)的安防認(rèn)證應(yīng)用中，他們發(fā)現(xiàn)，處理真實(shí)場(chǎng)景的人臉識(shí)別時(shí)，機(jī)器與人還存在非常明顯的差距。他們?cè)谝粋€(gè)百萬(wàn)級(jí)的中國(guó)人群測(cè)試集上進(jìn)行測(cè)試，當(dāng)錯(cuò)誤接受率(FAR)設(shè)定在1e-5時(shí)，識(shí)別準(zhǔn)確率僅為66%，這樣的性能顯然無(wú)法滿(mǎn)足安防認(rèn)證應(yīng)用的需求。而對(duì)其中錯(cuò)判的樣例進(jìn)行人工測(cè)試識(shí)別時(shí)發(fā)現(xiàn)，90%的錯(cuò)判結(jié)果都可以被人準(zhǔn)確判斷。也許換一種思路，將機(jī)器識(shí)別和人工確認(rèn)相結(jié)合，對(duì)于現(xiàn)在的許多應(yīng)用來(lái)說(shuō)更加妥當(dāng)。3.行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)也在日益完善為了規(guī)范行業(yè)應(yīng)用，國(guó)家和行業(yè)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)也做了很多努力。相關(guān)部門(mén)已經(jīng)制訂并發(fā)布了五項(xiàng)人臉識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)，分別是《GA/T 922.2-2011 安防人臉識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng) 第2部分：人臉圖像數(shù)據(jù)》、《GA/T 1093-2013 出入口控制人臉識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)要求》、《GA/T 1126-2013 近紅外人臉識(shí)別設(shè)備技術(shù)要求》、《GA/T 1212-2014 安防人臉識(shí)別應(yīng)用防假體攻擊測(cè)試方法》和《GB/T 31488-2015 安全防范視頻監(jiān)控人臉識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)要求》。這些標(biāo)準(zhǔn)有利于統(tǒng)一測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)和應(yīng)用場(chǎng)景，得到對(duì)相關(guān)產(chǎn)品的準(zhǔn)確評(píng)價(jià)，進(jìn)而規(guī)范市場(chǎng)環(huán)境，變無(wú)序?yàn)橛行?，無(wú)論是對(duì)廠商還是用戶(hù)來(lái)說(shuō)，都有著非常重要的意義。三、目前人臉識(shí)別理性回歸在城市治安監(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)：治安監(jiān)控看的往往是大局，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;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;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)別是目前還實(shí)現(xiàn)不了的。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)。前面說(shuō)到的治安應(yīng)用與交通樞紐的應(yīng)用都是非接觸式，這些都受制于因?yàn)樽R(shí)別的條件與效果。但如果民警要求嫌疑人擺正位置，用手機(jī)或其他終端對(duì)其人像進(jìn)行拍攝，并把人臉圖片傳回到數(shù)據(jù)中心進(jìn)行身份識(shí)別，這樣的準(zhǔn)確率是很高的，而且業(yè)務(wù)上也有這樣的需求，如民警進(jìn)行外來(lái)人口聚集地排查，當(dāng)對(duì)方不提供身份證時(shí)，可用類(lèi)似的方法確認(rèn)其身份;另外，對(duì)于一些沒(méi)有身份證信息的尸體，只要面部特征完好，也可以用類(lèi)似的方法快速確認(rèn)其身份。由于身份證庫(kù)巨大，在真正實(shí)施中，還需要應(yīng)用到云計(jì)算的技術(shù)進(jìn)行分布式處理。四、從技術(shù)與產(chǎn)品角度看人臉識(shí)別發(fā)展趨勢(shì)1.人臉識(shí)別技術(shù)基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)在人臉識(shí)別原理一節(jié)中提到了一些特征提取和分類(lèi)算法，可以理解為是一種淺層的學(xué)習(xí)模型。淺層學(xué)習(xí)可以在一定規(guī)模的數(shù)據(jù)集下可以發(fā)揮較強(qiáng)的表達(dá)能力，但當(dāng)數(shù)據(jù)量不斷增大時(shí)，這些模型就會(huì)處于欠擬合的狀態(tài)。通俗點(diǎn)說(shuō)就是數(shù)據(jù)量太大，模型不夠復(fù)雜，覆蓋不了所有數(shù)據(jù)。所以說(shuō)，深度學(xué)習(xí)是近年來(lái)特別熱門(mén)的研究課題。表1中的4種算法都是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的擴(kuò)展。因此基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，將是未來(lái)人臉識(shí)別技術(shù)的主要趨勢(shì)之一。深度學(xué)習(xí)，往往含有更深的層次結(jié)構(gòu)。越是低層，特征越簡(jiǎn)單，越是高層，特征越抽象，但越接近所要表達(dá)的意圖。舉個(gè)例子，從字到詞，再到句，到語(yǔ)義，是層層深化的過(guò)程，這就是一個(gè)典型的深層結(jié)構(gòu)?；氐綀D像分析的范疇，對(duì)于一個(gè)圖片來(lái)說(shuō)，最低級(jí)的特征是像素，也就是0到255的矩陣。通過(guò)像素，無(wú)法理解圖片里的目標(biāo)是什么，但我們可以從像素中找到了邊緣特征，然后用邊緣特征組合成不同的部件，最后形成了不同種類(lèi)的目標(biāo)物，這個(gè)才是我們所想要實(shí)現(xiàn)的。利用深度學(xué)習(xí)提取出的人臉特征，相比傳統(tǒng)技術(shù)，更能表示人臉之間的相關(guān)性，輔之有效的分類(lèi)方法，能夠顯著提高算法識(shí)別率。深度學(xué)習(xí)非常依賴(lài)大數(shù)據(jù)，這也是為什么這項(xiàng)技術(shù)在近幾年取得突破的原因。更多更豐富的樣本數(shù)據(jù)加入到訓(xùn)練模型中，意味著算法模型將更通用，更貼近現(xiàn)實(shí)世界模型。另一方面，深度學(xué)習(xí)的理論性還需要加強(qiáng)，模型還需要優(yōu)化。這一點(diǎn)，相信在眾多學(xué)術(shù)界和工業(yè)界同仁的努力下，深度學(xué)習(xí)將取得更大的成功。屆時(shí)人臉識(shí)別應(yīng)用，或許能如現(xiàn)在的車(chē)牌識(shí)別技術(shù)一樣，深入到我們的生活中。圖3 分層特征學(xué)習(xí)示意圖2. 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)趨勢(shì)。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。目前關(guān)于3D人臉識(shí)別方向的算法研究并沒(méi)有2D人臉識(shí)別技術(shù)那么豐富和深入，許多因素限制了這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展。首先，3D人臉識(shí)別往往需要特定的采集設(shè)備，如3D攝像機(jī)或雙目攝像機(jī)。目前這類(lèi)采集設(shè)備價(jià)格還比較昂貴，主要用于特定場(chǎng)景。其次，3D建模過(guò)程需要的計(jì)算量較大，對(duì)硬件要求較高，也限制了目前的應(yīng)用。第三，3D人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)比較稀少，研究者缺少訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本，無(wú)法開(kāi)展更深入的理論研究。相信隨著未來(lái)芯片技術(shù)和傳感器的發(fā)展，當(dāng)計(jì)算能力不再收到制約，3D采集設(shè)備成本大幅下降的時(shí)候，3D人臉識(shí)別將取得重要突破。五、結(jié)語(yǔ)近年來(lái)安防行業(yè)的迅速發(fā)展，為人臉識(shí)別應(yīng)用提供了可以發(fā)揮的舞臺(tái)，另一方面，人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展又為安防行業(yè)開(kāi)拓了新的市場(chǎng)。有業(yè)內(nèi)人士指出，智能視頻分析將是大安防市場(chǎng)未來(lái)的發(fā)展方向之一，而人臉識(shí)別是其中非常重要的技術(shù)和應(yīng)用。在市場(chǎng)需求不斷變化的今天，人臉識(shí)別技術(shù)雖然取得了一定的突破，但仍然面臨著許多挑戰(zhàn)，無(wú)論是廠商還是用戶(hù)，都需要正視目前存在的困難，迎接挑戰(zhàn)，在項(xiàng)目中不斷磨練，產(chǎn)品和技術(shù)才會(huì)趨于實(shí)用，性能和品質(zhì)才能不斷提升。當(dāng)然，國(guó)家和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)正逐步地建立與實(shí)施，在標(biāo)準(zhǔn)的引導(dǎo)下，人臉識(shí)別產(chǎn)品和技術(shù)迎來(lái)新一輪的發(fā)展也會(huì)是必然趨勢(shì)。【聲明】轉(zhuǎn)載本微信平臺(tái)原創(chuàng)文章時(shí)應(yīng)遵循以下規(guī)則：1、保持原創(chuàng)文章中圖表、圖片、音視頻的完整性；2、完整標(biāo)注文章作者［文章前后有說(shuō)明］；3、轉(zhuǎn)載原創(chuàng)中部分內(nèi)容也要完整標(biāo)注來(lái)源'中國(guó)安全防范產(chǎn)品行業(yè)協(xié)會(huì)'，違者本協(xié)會(huì)將依法追究。