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什么是人脸识别技术

人脸识别技术是一种基于人体头部特征信息进行身份识别的生物识别技术。

利用摄像机或摄像头采集富含人脸的图像或视频流，并手动对图像中的人脸进行测量和跟踪，从而对测量到的人脸进行一系列面部相关技术，一般也称为人像识别，面部识别。

人脸识别技术主要是通过对人脸图像的特征进行提取和比较来进行。

人脸识别系统将提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索和匹配。

通过设置一个阈值，当相似度超过这个阈值时，输出匹配结果。

广义的人脸识别实际上包括建立人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认、身份搜索等； 通过人脸进行身份验证或身份搜索的技术或系统。

人脸识别技术的发展

早在20世纪50年代，认知科学家就开始研究人脸识别。

20世纪60年代，人脸识别的工程应用研究即将启动。

当时的方法主要依靠面部的几何结构，识别面部脏腑的特征以及它们之间的拓扑关系。

这些方法简单直观，但一旦面部姿势和表情发生变化，准确性就会严重下降。

21世纪前六年，随着机器学习理论的发展，学者们相继探索了基于遗传算法、支持向量机（SVM）、流形学习和核技术的人脸识别。

从2009年到2012年，稀疏表达（ ）因其优雅的理论和对遮挡激励的鲁棒性成为当时的研究热点。

同时，业界也基本达成共识：基于人工精心设计的局部描述符的特征提取和子空间方式的特征选择可以达到最佳的识别效果。

Gabor和LBP特征描述符是迄今为止人脸识别领域最成功的人工设计的局部描述符。

这一时期，影响人脸识别的各种因素的针对性处理也是当时的研究热点，如人脸光照归一化、人脸姿态校准、人脸超判别、遮挡处理等。

此后，研究人员不断改进网络结构并扩大训练样本规模，将 LFW 的识别准确率推至 99.5% 以上。

如表1所示，给出了人脸识别发展过程中的一些经典方法及其在LFW上的准确率。

一个基本趋势是：训练数据规模越来越大，识别准确率越来越高。

人脸识别的经典方法及其在LFW上的准确率对比

人脸识别十大关键技术

01

面部检查（）

“Face Check()”的功能是测量图像中人脸的位置。

人脸检测算法的原理简单来说就是一个“扫描”和“判断”的过程。

即先对整个图像范围进行扫描，然后逐一判断候选区域是否为人脸的过程。

因此，人脸检测算法的估计速度将与图像大小和图像内容有关。

在实际算法中，我们可以通过设置“输入图像规格”，或者“最大人脸规格限制”、“人脸数量上限”来加速算法。

02

人脸插值()

“人脸插值()”的目的是定位人脸上五官关键点的坐标。

一些疗效较好的人脸插值技术基本上都是通过深度学习框架实现的。

该方法基于人脸测量的坐标系。

根据一些预先设定的规则，将人脸区域裁剪出来，缩放到固定的规格，然后估计关键点位置。

另外，与人脸检查，或者上面提到的提取人脸特征的过程相比，人脸插值算法的估计持续时间要少得多。

03

人脸属性识别()

“人脸属性识别（）”是识别人脸的性别、年龄、姿势、表情等属性值的技术。

这在一些单反APP中使用，可以手动识别并标记相机视野内人物的性别、年龄等特征。

人脸属性识别包括性别识别、年龄识别、表情识别、手势识别、发型识别等。

一般来说，每个属性的识别算法过程是独立的，并且有一些基于深度学习的新算法可以同时输出年龄、性别、姿势、表情等属性的识别结果。

04

人脸提及功能 (n)

“人脸特征(n)”是将人脸图像转换为能够表示人脸特征的特征，具体表达是一系列固定宽度的值。

人脸特征提取过程的输入是“人脸图”和“人脸特征关键点坐标”，输出是人脸对应的数值串（特征）。

人脸特征提取算法的实现过程如下：首先对人脸特征关键点的坐标进行旋转、缩放等实现人脸对齐，然后提取特征并估计值串。

05

脸部匹配()

“人脸比对（）”算法的目的是判断两张人脸之间的相似度。

人脸比对算法的输入是两个人脸特征。

通过上述人脸特征提取算法得到人脸特征，输出就是两个特征之间的相似度。

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06

人脸验证（）

“人脸验证（）”是一种判断两张人脸图像是否是同一个人的算法。

它的输入是两张人脸的特征，通过人脸比对得到两个人脸特征的相似度，并与预设的阈值进行比较，以验证两个人脸特征是否属于同一个人。

07

人脸识别（）

“人脸识别（）”是一种识别输入人脸图像对应的身份的算法。

它的输入是人脸特征，它会与数据库中注册的N个身份对应的特征进行一一比较，找出与输入特征相似度最高的特征。

将这个最高相似度值与预设的阈值进行比较，如果小于阈值，则返回该特征对应的身份，否则返回“不在库中”。

08

人脸检索()

“面部检索”是一种查找与输入面部相似的面部序列的算法。

人脸检索将输入的人脸与集合中的人脸进行比较，并根据比较后的相似度对集合中的人脸进行排序。

按照相似度从高到低排序的人脸序列就是人脸检索的结果。

09

人脸降维()

“人脸降维（）”是一种根据身份将人脸分组到集合中的算法。

在人工识别之前，只知道分配到一组的人脸属于同一个识别，但不知道确切的识别。

10

活人脸()

“Face Live()”是一种判断人脸图像是来自真人还是来自假玻尿酸（照片、视频等）的方法。

在我们的生活环境中，人脸认证系统主要容易通过以下方式产生误导：

（一）使用偷窥照片冒充真人的；

（二）公开录制的视频或者网络发布的视频片段；

（三）计算机辅助软件设计的3D模型具有误导性；

(4) 被蜡或塑料等材料制成的三维雕塑所隐藏。

如今，面部活检技术的研究变得极为重要。

对于照片误导，主要根据码率、三维3D信息、眼球运动等进行区分； 对于视频误导，根据3D信息、光线等进行区分。

人脸识别算法原理

01

基于几何的方法

人脸由耳朵、鼻子、嘴巴、下巴等部分组成。

正是由于这些部分的形状、大小和结构的各种差异，世界上每个人的脸都是不同的。

几何描述可以作为人脸识别的重要特征。

几何特征首先被用来描述和识别面部轮廓。

首先，根据剖面曲线确定多个明显点，并从这些明显点中导入一组距离、角度等特征量度进行识别。

02

地方特色分析方法

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局部特征分析法 一种基于特征表示的人脸识别技术，它从类似于积木的局部统计原理出发。

LFA基于这样一个事实：所有人脸图像（包括各种复杂风格）都可以由许多无法再简化的结构单元子集合成。

这些细胞是使用复杂的统计技术生成的，它们代表整个面部，通常跨越多个像素（在局部区域）并代表一般的面部形状，但通常不代表背部特征。

事实上，背部的结构单元比面部多得多。

然而，为了合成准确且真实的面部图像，只需要整个可用集合中非常小的单元子集（12-40 个特征单元）。

确定同一性不仅取决于特征单元，还取决于它们的几何形状（例如它们的相对位置）。

通过这些方法，LFA 将个体特征映射为可以比较和识别的复杂数字表达。

“面部模式”编码方法根据头部的基本特征和形状进行工作。

它可以抵抗光线、肤色、胡须、发型、眼镜、表情和姿势的变化，可靠性强。

准确地区分一个人与另一个人。

03

特征面技术（或 PCA）

从统计学的角度来看，找到人脸图像分布的基本元素，即人脸图像样本集的共残差矩阵的特征向量来近似人脸图像。

这样的特征向量被称为特征faces()。

该方法是首先确定虹膜、鼻翼、嘴角等面部五官的大小、位置、距离等属性，然后估计其几何特征量，由该特征量生成描述面部图像的特征向量。

其技术核心其实是“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法”。

04

基于弹性模型的方法

弹性地图匹配技术是一种基于几何特征和灰度分布信息的小波纹理分析相结合的识别算法。

它更好地利用了人脸的结构和灰度分布信息，还具有手动精确定位背部特征点的能力。

因此，其识别疗效好、适应性强、识别率高。

该技术在FERET测试中多项指标均名列前茅。

其缺点是时间复杂度高、速度慢、实现复杂。

05

神经网络方式()

神经网络方法在人脸识别中的应用与上述方法相比具有一定的优势，因为显式描述人脸识别的许多规律或规则是相当困难的，而神经网络方法可以得到这些规律的隐式表达通过学习的过程来制定规则，适应性更强，通常更容易实现。

因此，人工神经网络的识别速度较快，但识别率较低。

神经网络方法一般需要将人脸作为一维向量输入，其识别的一个重要目标是聚类。

06

其他方法

除了上述方法之外，人脸识别还有其他的思路和技术，包括以下几种：

(1)隐马尔可夫模型(Model)

(2)Gabor小波变换+图形匹配

(3)人脸等密度线分析与匹配方法

人脸识别技术难点

01

照明问题

照明问题是机器视觉的老问题，尤其是在人脸识别方面。

由于脸部的 3D 结构，光线投射的阴影会加强或减慢原始脸部特征。

尤其是在夜间，光线不足造成的人脸阴影会导致识别率大幅提高，使得系统无法满足实际需求。

02

面部表情问题

与光照问题类似，表情和姿势问题也是当前人脸识别研究中需要解决的技术难点。

背部哭泣、大笑、愤怒等面部表情的较大变化也会影响背部识别的准确性。

姿势问题涉及大脑绕三维垂直坐标系中三个轴旋转引起的面部变化。

垂直于图像平面的两个方向上的深度旋转会导致眼睛信息的部分遗漏，导致面部表情姿势问题成为人脸识别的技术困境。

03

遮挡问题

对于非合作条件下的人脸图像采集，遮挡问题是一个极其严重的问题。

尤其是在监控环境中，监控对象经常佩戴眼镜、高顶帽子等配饰，使得采集到的人脸图像可能不完整，从而影响之前的特征提取和识别，甚至造成人脸畸变。

检查算法是否无效。

04

年龄变化

随着年龄的变化，背部的形状也在发生变化，尤其是对于中学生来说，这些变化越来越明显。

对于不同的年龄段，人脸识别算法的识别率也不同。

当一个人从少年到青年，再到老年的时候，他的外貌可能会发生比较大的变化，进而会导致识别率的提高。

对于不同的年龄段本地图片管理软件人像识别，人脸识别算法的识别率也不同。

05

面部相似度

不同个体之间没有太大差异。

所有的人脸都具有相似的结构，甚至人类面部器官的结构和外观也非常相似。

这些特征有利于利用人脸进行定位，但不利于利用人脸来区分人类个体。

06

画面质量

人脸图像的来源可能多种多样，因为采集设备的不同，获取到的人脸图像的质量也不同，特别是对于这些码率低、噪声高、质量差的人脸图像（比如手机摄像头）如何携带如何进行有效的人脸识别是一个需要关注的问题，同样，高分辨率图像对人脸识别算法的影响也需要进一步研究。

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人脸识别技术的应用

01

智慧金融

刷脸办卡、远程抵押、自助开户、刷脸支付……随着人脸识别技术在金融行业的普及，越来越多的商业应用浮出水面。

不仅蚂蚁金服、微众建设银行等新兴互联网金融机构，国有商业银行、证券、保险公司等传统金融机构也纷纷布局人脸识别技术。

基本上，人脸识别技术在金融领域有三大应用方向：自助终端、柜台系统、移动金融和营销。

”

02

智慧商业

人脸识别在商业领域的应用主要是商业智能分析系统。

在实体商业中，目标客户的引流和精准营销已成为商业成本的重要支出。

传统被动式超市标签、人工推送和导购的效率下降，使得以人工智能为核心的精准营销成为新的业务衰退点。

人脸识别系统可以充分利用机器视觉的识别和总结人脸特征的能力，利用顾客的性别、年龄、情绪等进行客群分流和精准营销； 另一方面，通过对不同人群兴趣内容的观察和学习，逐步提高目标人群推送内容的匹配准确率。

03

智慧公安

人脸识别在公安领域的应用重点是对违法人员的登记管理、网上追逃、比对核实、事后处理等。

同时，肖像对比还可以用于刑事侦查、维护社会稳定。

人脸识别照片比对系统用于在大量数据库中快速识别、搜索和检索特定人的身份。

充分利用特别有价值的人脸照片线索，极大地推动公安办案人员识别犯罪嫌疑人的进程。

加快推进“科技强警”进程，打造高度智能化、社会化、规模化的公共安全防范体系。

提供了有效的技术手段。

04

智慧医疗保险

人脸识别系统可以保证基本养老保险基金的安全，避免挪用、骗取养老金。

将人脸识别技术引入人脸识别自认证，本地手动读取护照内信息，同时手动核对并抓拍被验证人脸部，获取护照上的人脸照片，并通过高清人脸识别 分析仪通过比对现场证件持有者的脸部，检测证件持有者与当前护照是否为同一人，利用人脸识别特征的唯一性，准确、便捷地实现证件真伪的有效验证。

被保险人的身份。

减少保险理赔漏洞本地图片管理软件人像识别，最大程度杜绝诈骗贷款、虚假理赔等问题。

05

智能安检

现在很多机场已经开始使用高清人脸护照比对系统来辅助机场人工检查。

当旅客打算进入候机大厅时，安检口的摄像头会手动拍摄人脸图像，人脸识别系统会手动比对旅客的护照照片，识别旅客的身份。

当发现护照信息与持证人不一致时，系统会手动提示安检人员加强人工核对工作。

人脸识别系统采集的人脸图像还可以记录为特别重要的监控数据并存储在数据库中作为后续检索的索引，或者连接到公安、安全部门的数据库进行取证和识别。

06

智慧城市

随着人类社会的不断发展，未来城市将承载越来越多的人口。

为实现城市可持续发展，建设智慧城市已成为当今世界城市发展不可逆转的历史潮流。

在建设智慧城市的过程中，需要注重信息的结构化存储、分析和挖掘。

人脸结构化云识别和存储是建设整个智慧城市的基础数据之一，是智慧城市云存储系统中不可或缺的一部分。

部分

通过智慧城市的高速数据传输链和结构化数据筛选，人脸大数据与智慧城市其他大数据能够碰撞出火花，人脸识别的“使用”价值日益显现。

07

智慧看守所

为防止服刑人员越狱、外来人员非法入境、持有违禁物品、带进带出等情况，通过人脸识别技术，家属、律师等相关公职人员探视、社会群体巡查、相关服务人员被识别。

、人脸登记，确保进出人员符合参观要求。

对外出服刑的服刑人员的管理采取内部管理和外出管理相结合，最终与看守所现有视频监控系统、人脸识别系统融合本地图片管理软件人像识别，形成完整有效的全方位看守所管理系统。

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