本文作者：張津銘 生物醫學工程專(zhuan) 業(ye) 醫用機器人與(yu) 計算機輔助手術方向
審核專(zhuan) 家：劉文勇北京航空航天大學副教授生物與(yu) 醫學工程學院健康與(yu) 康複工程係主任

“刷臉”是這幾年的一個(ge) 熱門話題，在現實生活中也隨處可見，比如：智能手機的刷臉解鎖，快速準確；移動支付的“刷臉支付”，安全便捷；住宅小區的刷臉門禁，消除了忘帶鑰匙的煩惱。此外，手機中的智能相冊(ce) ，可以根據照片中的人物進行自動歸類；美顏相機的特效功能，可以提供用戶感興(xing) 趣的美顏效果……那麽(me) ，人臉識別在技術上究竟是如何實現的呢？它與(yu) 人工智能又有怎樣的關(guan) 聯？來源｜自製，素材綜合自搜狐、移動支付加盟網1

人臉識別如何從(cong) 無到有人臉識別技術起始於(yu) 20世紀60年代，在90年代後期開入進入應用階段，目前已經是一類發展比較成熟的技術了。人臉識別算法的基本思路是，通過捕捉和對比分析人的“麵部特征”來識別人的身份。當我們(men) 要記住一個(ge) 人時，可能會(hui) 首先記住他是不是雙眼皮、眼睛是什麽(me) 顏色、頭發是卷是直、鼻梁高低等等，這些就是所謂的“麵部特征”。但對於(yu) 兩(liang) 個(ge) 長相非常接近的人（比如一對雙胞胎），人們(men) 很難用肉眼分辨，而計算機輔助人臉識別技術則能夠準確、快速地辨別出兩(liang) 者之間的異同，這是因為(wei) 人臉識別算法能夠辨別和記住的“麵部特征”遠比肉眼所能觀察到的要多很多，可以捕捉到人與(yu) 人之間更細微的差異。人臉識別，就是基於(yu) 人的麵部特征，用攝像機或攝像頭獲得含有人臉的照片（或者視頻），並自動在照片（或者視頻）中檢測和跟蹤人臉，進而對采集到的人臉進行麵部識別的一係列方法。人臉識別的過程通常分為(wei) 4個(ge) 步驟：人臉檢測、人臉對齊、人臉編碼和人臉匹配。來源｜easyai-tech第一步是人臉檢測。顯然，在我們(men) 區分人臉之前，必須先在照片中找到人臉的位置。比如，當我們(men) 使用市麵上的任何一款手機拍照時，都會(hui) 發現：手機能夠將人的臉部用方格自動標記出來，這就是采用了人臉檢測技術。來源｜github項目face_recognition第二步是人臉對齊。在檢測出照片中的人臉的位置之後，我們(men) 經常麵臨(lin) 的一個(ge) 問題是，照片中的人臉可能是傾(qing) 斜的，也可能隻是個(ge) 側(ce) 臉。雖然人類可以輕鬆地辨識出兩(liang) 張麵朝不同方向的同一張臉，但對於(yu) 電腦來說，它經常會(hui) 認為(wei) 這是兩(liang) 個(ge) 完全不同的身份。來源｜MacRumors

因此，我們(men) 需要找到人臉上的特征（如眼睛、鼻子、嘴等），並通過幾何變換（如旋轉、縮放等）將這些特征挪到對應的位置上，完成人臉對齊。來源｜知乎

第三步是人臉編碼。最直接的方法就是把我們(men) 檢測並對齊的未知人臉，與(yu) 我們(men) 已經標注了的人臉圖片進行比較。如果未知麵孔與(yu) 一個(ge) 以前標注過的麵孔非常相似，那它極有可能就是同一個(ge) 人。但這種方法是無法在短時間內(nei) 識別出海量照片中的人臉的，因此，我們(men) 就需要程序員利用人工智能技術，在計算機中訓練一個(ge) 神經網絡，將同一個(ge) 人的兩(liang) 張不同的麵部照片與(yu) 另外一個(ge) 人的麵部照片同時輸入電腦中的神經網絡，讓它做出判斷，並不斷重複這個(ge) 過程。不斷訓練的過程中，程序員會(hui) 讓輸入的同一個(ge) 人的兩(liang) 張照片差異值縮小，這樣一來計算機就可以學習(xi) 到這個(ge) 人臉部到底具有什麽(me) 特征。在實際識別的時候，人們(men) 會(hui) 預先將所有人的麵部圖像放入人臉數據庫中，再將我們(men) 想要查找的人臉利用機器學習(xi) 中的比對方法（如KNN分類器）與(yu) 人臉庫中的數據對比。來源｜知乎第四步是人臉匹配。這是最後一個(ge) 步驟，也是最簡單的一步。經過了前三個(ge) 步驟，計算機已經和我們(men) 一樣記住了許多人的麵部特征。利用人臉匹配技術，計算機就可以從(cong) 我們(men) 的照片庫中自動找到與(yu) 目標人物最接近的照片。來源｜知乎
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人工智能與(yu) 人臉識別有啥關(guan) 係？人工智能涉及很多領域，包括互聯網、大數據、自然語言處理和計算機視覺等。這其中，作為(wei) 和人類活動關(guan) 係最密切的計算機視覺領域，在整個(ge) 人工智能發展過程中都占據著極為(wei) 重要的地位。而人臉識別技術又是計算機視覺領域內(nei) 發展很久且十分成熟的技術。下麵我們(men) 就來簡單了解下什麽(me) 是人工智能。

人工智能主要是研究如何運用計算機程序來呈現人類智能的技術，目的在於(yu) 使各種自動化機器或智能機器（主要指計算機）學習(xi) 、模仿、延伸和擴展人的智能。人工智能的學習(xi) 過程，類似於(yu) 小時候父母教我們(men) 識物的過程：父母指著小狗告訴我們(men) 這是狗，經過幾次悉心教導之後，我們(men) 就知道整個(ge) 小區裏麵的毛絨絨、搖頭晃腦、跑得快的四腳動物都叫做“狗”（不管是哈士奇、泰迪還是中華田園犬）。而人工智能學習(xi) 識物，是程序員把成千上萬(wan) 條犬類的照片輸入計算機，讓計算機識別出各種狗的特征（比如：兩(liang) 隻眼睛、四條腿、毛絨絨等等），並建立起人工智能神經網絡。下一次輸入一幅包含到兩(liang) 隻眼睛、四條腿，毛絨絨的東(dong) 西時，計算機就會(hui) 自然而然地認出這是一條小狗了。來源｜AI新視野

2010年，人工智能技術開始進入圖像識別領域，利用攝像頭識別人臉成為(wei) 現實。例如，公安部門可以利用攝像頭進行人臉識別（無論攝像頭中的人臉是側(ce) 臉、遮擋、弱光或模糊，利用今天的人工智能技術都可以實現毫秒級檢測）。另外，人工智能技術還可以用於(yu) 分析監控畫麵，實時標注出人群數量、密度、性別、衣著特征等。相比其他國家，我國擁有海量的人臉大數據資源。基於(yu) 人工智能的人臉識別技術已經在我們(men) 生活的方方麵麵得到應用。

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人工智能對我們(men) 有啥影響？如今，人工智能技術正在全麵進入我們(men) 的生活，智能生活的大門已經開啟。除人臉識別之外，在智能醫療領域，智能機器人正在輔助醫生診治患者；在智能交通領域，無人駕駛汽車已經開始上路；在智能家居領域，各種可交互式智能硬件越來越多；在智能金融領域，人工智能已經可以代替專(zhuan) 業(ye) 的理財顧問為(wei) 客戶提供完美的理財方案……人工智能醫療機器人概念圖來源｜圖行天下人工智能技術在帶給我們(men) 生活便利的同時，也存在一些潛在的問題和局限性。一方麵，人工智能技術是以大數據為(wei) 基礎的，涉及到個(ge) 人信息的采集和處理，必然繞不開個(ge) 人隱私問題。這就需要管理機構製定出規範的數據管理製度或措施。另一方麵，人工智能自身也存在一定的技術局限性，並不是所有問題都能用人工智能來解決(jue) 。來源｜太陽能電動汽車網

隨著技術的完善與(yu) 進步，相信在未來人工智能技術必然會(hui) 越來越成熟，更好地造福於(yu) 人類。


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