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表2：人臉識別的應(yīng)用領(lǐng)域以公安應(yīng)用為例，利用人臉檢索系統(tǒng)，將目標人臉輸入到系統(tǒng)中，系統(tǒng)將自動在海量人口數(shù)據(jù)庫中進行查找比對，列出前若干名相似的人員信息。然后再通過人工干預(yù)的方式，對系統(tǒng)結(jié)果進行篩選，得到目標的真實身份。公安行業(yè)還有一類比較重要的應(yīng)用：人員布控——在一些重要的通道出入口，部署高清探頭，專門用于抓拍經(jīng)過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(如在逃嫌疑犯等)進行逐一比對，當(dāng)發(fā)現(xiàn)有目標與庫中人員相似度超過設(shè)定閾值時，系統(tǒng)自動提示相關(guān)人員采取措施。2. 人臉識別技術(shù)結(jié)合人工確認，應(yīng)用將更加妥當(dāng)雖然人臉識別技術(shù)功用巨大，但在實際應(yīng)用中，我們往往會遇到很多問題。人臉圖像質(zhì)量對識別率的影響較高，圖像質(zhì)量差，辨識度低，有效特征很少，有時即使用肉眼也很難確認身份。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是同一個人在不同光照下的圖片，很直觀地可以看出，即使是同一個人，在不同光照下用肉眼也很難辨別。所以說，目前的人臉識別系統(tǒng)只能在一些較規(guī)范的環(huán)境下進行，光線均勻，人臉需要正對著攝像機，并保證人臉在畫面中有一定的像素寬度。但是在實際的安防監(jiān)控場合中，這些限制條件很難一一滿足。圖2 同一個人在不同光照下的圖片第二個問題是隨著人臉數(shù)據(jù)庫規(guī)模的不斷擴大，識別率也會隨之下降。傳統(tǒng)的人臉識別算法在訓(xùn)練階段能夠利用的數(shù)據(jù)樣本有限，訓(xùn)練出來的算法模型并沒有特別好的泛化能力。特別是在百萬、千萬級的人臉檢索任務(wù)中，結(jié)果并不理想。所以，控制數(shù)據(jù)庫規(guī)?？梢灾苯佑绊憫?yīng)用的識別結(jié)果。例如，前文表1中的某家企業(yè)曾做過一項有趣的測試，其開發(fā)的Face++算法曾在LFW數(shù)據(jù)集上達到99.5%的準確率，但是在一個真實的安防認證應(yīng)用中，他們發(fā)現(xiàn)，處理真實場景的人臉識別時，機器與人還存在非常明顯的差距。他們在一個百萬級的中國人群測試集上進行測試，當(dāng)錯誤接受率(FAR)設(shè)定在1e-5時，識別準確率僅為66%，這樣的性能顯然無法滿足安防認證應(yīng)用的需求。而對其中錯判的樣例進行人工測試識別時發(fā)現(xiàn)，90%的錯判結(jié)果都可以被人準確判斷。也許換一種思路，將機器識別和人工確認相結(jié)合，對于現(xiàn)在的許多應(yīng)用來說更加妥當(dāng)。3.行業(yè)標準也在日益完善為了規(guī)范行業(yè)應(yīng)用，國家和行業(yè)相關(guān)標準委員會也做了很多努力。相關(guān)部門已經(jīng)制訂并發(fā)布了五項人臉識別標準，分別是《GA/T 922.2-2011 安防人臉識別應(yīng)用系統(tǒng) 第2部分：人臉圖像數(shù)據(jù)》、《GA/T 1093-2013 出入口控制人臉識別系統(tǒng)技術(shù)要求》、《GA/T 1126-2013 近紅外人臉識別設(shè)備技術(shù)要求》、《GA/T 1212-2014 安防人臉識別應(yīng)用防假體攻擊測試方法》和《GB/T 31488-2015 安全防范視頻監(jiān)控人臉識別系統(tǒng)技術(shù)要求》。這些標準有利于統(tǒng)一測試標準和應(yīng)用場景，得到對相關(guān)產(chǎn)品的準確評價，進而規(guī)范市場環(huán)境，變無序為有序，無論是對廠商還是用戶來說，都有著非常重要的意義。三、目前人臉識別理性回歸在城市治安監(jiān)控中，雖然對人臉識別的需求很大，但是到目前為止，從技術(shù)上還達不到在治安畫面中實現(xiàn)識別的水平。原因主要有三點：治安監(jiān)控看的往往是大局，即使在沒有遮擋的情況下，人臉在圖像中不夠清晰，像素點達不到識別要求;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，常常因為背光使得人臉發(fā)黑，無法辨別，或者局部發(fā)黑，形成陰陽臉，這也極大的影響識別的效果。因此，在治安監(jiān)控環(huán)境下，進行人臉識別是目前還實現(xiàn)不了的。但是，也有不少項目中使用了該技術(shù)，在交通樞紐的安檢口，如飛機安檢口、火車站安檢口進行人臉識別的試點，把過往乘客的抓拍照片與在逃庫進行比對，希望達到追逃的效果。在安檢處設(shè)立人臉抓拍機正好彌補了一般治安監(jiān)控的不足：專機專用，保證臉部圖像的像素;角度相對較低，容易拍到人臉的正面圖像;在室內(nèi)，無光照變化影響，同時光源分布均勻，無陰陽臉的現(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，這些職能部門確實也不應(yīng)該去做抓逃的事，除非有硬性規(guī)定;風(fēng)險大于收益——人臉識別只是返回一個相識度比較結(jié)果，對于其身份并無確認能力，而13億中國人中相貌類似的很多，誤判的可能性很大，結(jié)果沒抓到正確的人反而引來旅客的投訴就不劃算了;容易偽裝——有心躲避的逃犯通過粘貼假胡子、帶墨鏡等偽裝可以很容易騙過機器的識別。那么，是否人臉識別技術(shù)在平安城市中就沒有用武之地了呢?答案是否定的。移動終端與云計算的興起給了人臉識別一個打翻身戰(zhàn)的好機會。前面說到的治安應(yīng)用與交通樞紐的應(yīng)用都是非接觸式，這些都受制于因為識別的條件與效果。但如果民警要求嫌疑人擺正位置，用手機或其他終端對其人像進行拍攝，并把人臉圖片傳回到數(shù)據(jù)中心進行身份識別，這樣的準確率是很高的，而且業(yè)務(wù)上也有這樣的需求，如民警進行外來人口聚集地排查，當(dāng)對方不提供身份證時，可用類似的方法確認其身份;另外，對于一些沒有身份證信息的尸體，只要面部特征完好，也可以用類似的方法快速確認其身份。由于身份證庫巨大，在真正實施中，還需要應(yīng)用到云計算的技術(shù)進行分布式處理。四、從技術(shù)與產(chǎn)品角度看人臉識別發(fā)展趨勢1.人臉識別技術(shù)基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)在人臉識別原理一節(jié)中提到了一些特征提取和分類算法，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)揮較強的表達能力，但當(dāng)數(shù)據(jù)量不斷增大時，這些模型就會處于欠擬合的狀態(tài)。通俗點說就是數(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，深度學(xué)習(xí)是近年來特別熱門的研究課題。表1中的4種算法都是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的擴展。因此基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，將是未來人臉識別技術(shù)的主要趨勢之一。深度學(xué)習(xí)，往往含有更深的層次結(jié)構(gòu)。越是低層，特征越簡單，越是高層，特征越抽象，但越接近所要表達的意圖。舉個例子，從字到詞，再到句，到語義，是層層深化的過程，這就是一個典型的深層結(jié)構(gòu)。回到圖像分析的范疇，對于一個圖片來說，最低級的特征是像素，也就是0到255的矩陣。通過像素，無法理解圖片里的目標是什么，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的目標物，這個才是我們所想要實現(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，輔之有效的分類方法，能夠顯著提高算法識別率。深度學(xué)習(xí)非常依賴大數(shù)據(jù)，這也是為什么這項技術(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)實世界模型。另一方面，深度學(xué)習(xí)的理論性還需要加強，模型還需要優(yōu)化。這一點，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。屆時人臉識別應(yīng)用，或許能如現(xiàn)在的車牌識別技術(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人臉識別技術(shù)3D人臉識別技術(shù)是未來的另外一個趨勢。本文到目前為止所討論的范疇限定在2D圖像上。人臉實質(zhì)上是一個立體模型，而2D人臉識別容易受到姿態(tài)、光照、表情等因素影響，是因為2D圖像本身有一個缺陷，無法很好地表示深度信息。如果說深度學(xué)習(xí)是從人的認知角度來理解人臉識別，那么3D技術(shù)就是從現(xiàn)實模型來反映人臉識別。目前關(guān)于3D人臉識別方向的算法研究并沒有2D人臉識別技術(shù)那么豐富和深入，許多因素限制了這項技術(shù)的發(fā)展。首先，3D人臉識別往往需要特定的采集設(shè)備，如3D攝像機或雙目攝像機。目前這類采集設(shè)備價格還比較昂貴，主要用于特定場景。其次，3D建模過程需要的計算量較大，對硬件要求較高，也限制了目前的應(yīng)用。第三，3D人臉識別數(shù)據(jù)庫比較稀少，研究者缺少訓(xùn)練樣本和測試樣本，無法開展更深入的理論研究。相信隨著未來芯片技術(shù)和傳感器的發(fā)展，當(dāng)計算能力不再收到制約，3D采集設(shè)備成本大幅下降的時候，3D人臉識別將取得重要突破。五、結(jié)語近年來安防行業(yè)的迅速發(fā)展，為人臉識別應(yīng)用提供了可以發(fā)揮的舞臺，另一方面，人臉識別技術(shù)的發(fā)展又為安防行業(yè)開拓了新的市場。有業(yè)內(nèi)人士指出，智能視頻分析將是大安防市場未來的發(fā)展方向之一，而人臉識別是其中非常重要的技術(shù)和應(yīng)用。在市場需求不斷變化的今天，人臉識別技術(shù)雖然取得了一定的突破，但仍然面臨著許多挑戰(zhàn)，無論是廠商還是用戶，都需要正視目前存在的困難，迎接挑戰(zhàn)，在項目中不斷磨練，產(chǎn)品和技術(shù)才會趨于實用，性能和品質(zhì)才能不斷提升。當(dāng)然，國家和行業(yè)標準正逐步地建立與實施，在標準的引導(dǎo)下，人臉識別產(chǎn)品和技術(shù)迎來新一輪的發(fā)展也會是必然趨勢。【聲明】轉(zhuǎn)載本微信平臺原創(chuàng)文章時應(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、完整標注文章作者［文章前后有說明］；3、轉(zhuǎn)載原創(chuàng)中部分內(nèi)容也要完整標注來源'中國安全防范產(chǎn)品行業(yè)協(xié)會'，違者本協(xié)會將依法追究。