什么是人臉識(shí)別？

人臉識(shí)別是一種軟件層面的算法，用于通過(guò)處理視頻幀或數(shù)字圖像來(lái)驗(yàn)證或識(shí)別一個(gè)人的身份，其中該人的臉是可見的。面部識(shí)別技術(shù)有幾種不同的工作方法，但是他們通常會(huì)將圖像中的面部特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的面部特征進(jìn)行比較。

人臉識(shí)別處理的4個(gè)步驟

特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練用來(lái)檢測(cè)人臉的標(biāo)簽，并將人臉與圖像中的其他物體區(qū)分開來(lái)。標(biāo)簽是人類普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。

任何人臉檢測(cè)和識(shí)別系統(tǒng)或軟件都繞不開人臉識(shí)別算法。業(yè)界將這些算法分為兩種：

1. 幾何方法側(cè)重于區(qū)分特征

簡(jiǎn)而言之就將2D照片投影到3D模型上

例如：當(dāng)一張臉被包裹在3D模型周圍時(shí)，會(huì)顯示出在靜態(tài)和平坦的圖像中更難找到的顯著特征。位深度投影可以解決2D面部識(shí)別的局限性，在這種情況下，你不需要在苛刻的光照條件下拍攝圖像，就能達(dá)到較高的精確度。

1. 光度統(tǒng)計(jì)方法用于從圖像中提取數(shù)值

即每個(gè)像素都被替換為相對(duì)光照的對(duì)比度表示，這意味著它顯示了像素的亮度與周圍像素的對(duì)比情況，此測(cè)量方法使在多種照明形式中識(shí)別同一個(gè)面變得更容易。

人臉識(shí)別算法是基于數(shù)學(xué)計(jì)算的，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時(shí)進(jìn)行大量的數(shù)學(xué)運(yùn)算。這些算法執(zhí)行三個(gè)主要任務(wù)：在圖像、視頻或?qū)崟r(shí)流媒體中檢測(cè)人臉、計(jì)算人臉的數(shù)學(xué)模型，并將模型與訓(xùn)練集或數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較以識(shí)別或驗(yàn)證人臉是否符合數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息。由于沒有一種完美的人臉識(shí)別算法，每種方法都有其在特定條件下的優(yōu)勢(shì)所在，本文將介紹14種常見的面部識(shí)別算法: 

• 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)在AI業(yè)界近些年發(fā)展有很多突破，它是深度學(xué)習(xí)（DL）中最常用的算法之一。DL是機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的子集，DL模型學(xué)習(xí)直接對(duì)圖像、視頻、文本或聲音執(zhí)行分類任務(wù)，該模型在CV、NLP和最大的圖像分類數(shù)據(jù)集(Image Net)等領(lǐng)域都取得了較為重大的成果。CNN具有卷積層和池層，每一層都要學(xué)會(huì)檢測(cè)不同的成像特征。

• Eeigenfaces

如果需要確定圖像數(shù)據(jù)集中人臉方差的人臉檢測(cè)時(shí)，就需要用到Eeigenfaces算法。它利用這些變量，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)人臉進(jìn)行編碼和解碼。一組Eeigenfaces是通過(guò)對(duì)大量人臉圖像的統(tǒng)計(jì)分析確定的“標(biāo)準(zhǔn)化人臉成分”的集合。面部特征被賦予常數(shù)值，因?yàn)檫@種方法不使用數(shù)字圖片，而是使用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。任何人臉都是這些值的不同百分比的組合。

• Fisherfaces

Fisherfaces也是常見的人臉識(shí)別算法之一，作為對(duì) Eeigenfaces 算法的一種改進(jìn)，它經(jīng)常被拿來(lái)與 Eigenfaces 進(jìn)行比較，并且在訓(xùn)練過(guò)程中被認(rèn)為達(dá)到了更高的優(yōu)化層級(jí)。這種算法的關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)是它能夠插值和外推照明和面部表情的變化。在模型的預(yù)訓(xùn)練階段，已有報(bào)告指出將基于Fisherfaces與基于PCA的算法相結(jié)合，可以達(dá)到93%的準(zhǔn)確率。

• PCA

主成分分析(PCA)是一種通用的統(tǒng)計(jì)方法，具有許多實(shí)際的應(yīng)用。在人臉識(shí)別工作流程中，PCA的目標(biāo)是在保留最相關(guān)信息的同時(shí)減小源數(shù)據(jù)的大小。它產(chǎn)生一組加權(quán)的特征向量，然后由這些特征向量構(gòu)成特征臉——不同人臉圖像的廣泛集合。特征臉的線性組合代表訓(xùn)練集中的每一張圖像。PCA用于接收這些特征向量，這些特征向量來(lái)自訓(xùn)練圖像集的協(xié)方差矩陣。對(duì)于每個(gè)圖像，計(jì)算其主要成分(從5到200)。其他組件編碼面孔和噪音之間的細(xì)微差別。識(shí)別過(guò)程包括將未知圖像的主要組成部分與所有其他圖像的組成部分進(jìn)行比較。

• SVM

支持向量機(jī)( support vector machine—SVM )是一種利用二組分類原理區(qū)分人臉和非人臉的ML算法。對(duì)于每一類，SVM模型接收一個(gè)標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來(lái)分類新的測(cè)試數(shù)據(jù)。研究者應(yīng)用線性和非線性SVM訓(xùn)練模型進(jìn)行人臉識(shí)別。最近的結(jié)果表明，非線性訓(xùn)練機(jī)具有更大的余量和更好的識(shí)別和分類結(jié)果。

• Haar Cascade

Haar Cascade是一種目標(biāo)檢測(cè)方法，用于在圖像上定位目標(biāo)。該算法從大量正值和負(fù)值樣本中學(xué)習(xí)-前者包含感興趣的對(duì)象，后者包含您要查找的對(duì)象以外的任何對(duì)象。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，分類器可以在新的圖像上找到感興趣的對(duì)象。將該方法應(yīng)用于刑事識(shí)別中，并結(jié)合局部二值模式算法進(jìn)行人臉識(shí)別。Haar級(jí)聯(lián)分類器使用200個(gè)(滿分6000個(gè))特征，即使在表情不同的情況下也能確保85-95%的識(shí)別率。

• 3D識(shí)別

3D人臉識(shí)別技術(shù)的底層邏輯是基于識(shí)別是人類頭骨的獨(dú)特結(jié)構(gòu)，因?yàn)槊總€(gè)人的頭骨結(jié)構(gòu)都是第一無(wú)二的，它們可以用幾十個(gè)參數(shù)來(lái)描述。這種面部識(shí)別方法基于將3D面部掃描與數(shù)據(jù)庫(kù)模式進(jìn)行比較。它有一個(gè)特殊的優(yōu)勢(shì)——化妝、面部毛發(fā)、眼鏡和類似因素不會(huì)影響檢測(cè)和識(shí)別過(guò)程。最新的研究使用了在規(guī)則的2D網(wǎng)格上繪制三維幾何信息的技術(shù)。它允許將3D數(shù)據(jù)的描述性與2D數(shù)據(jù)的計(jì)算效率相結(jié)合，并顯示了在FRGC v2(人臉識(shí)別大挑戰(zhàn)3D人臉數(shù)據(jù)庫(kù))上報(bào)告的最高性能。

• 皮膚紋理分析

皮膚識(shí)別技術(shù)在皮膚檢測(cè)、圖像濾波、手勢(shì)分析等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。它通常使用高分辨率的圖像。皮膚紋理分析的特殊情況使用不同的獨(dú)特參數(shù)，如色沉、瘢痕、毛孔、卟啉分布等參數(shù)。最近的一項(xiàng)基于紋理特征和膚色結(jié)合的研究顯示了有趣的結(jié)果。研究人員使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)開發(fā)和測(cè)試皮膚識(shí)別系統(tǒng)。項(xiàng)目中使用的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將輸入紋理圖像分為“皮膚”和“非皮膚”，并顯示出很高的識(shí)別效率與準(zhǔn)確性。

• 熱成像儀

熱像儀是一種用于監(jiān)測(cè)被測(cè)表面溫度分布的裝置。溫度分布顯示為與溫度對(duì)應(yīng)的不同顏色的彩色圖片。這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)有了幾個(gè)適應(yīng)全球變化的實(shí)際應(yīng)用——基于智能手機(jī)的免疫證書、遠(yuǎn)程發(fā)燒檢測(cè)和熱面部識(shí)別。熱人臉識(shí)別模型是基于人臉的獨(dú)特溫度模式。人體溫度的標(biāo)簽是用熱紅外(IR)來(lái)測(cè)量的。熱成像儀人臉識(shí)別也具備與3D識(shí)別同樣的優(yōu)勢(shì)，即化妝、面部毛發(fā)、帽子和眼鏡不會(huì)影響其準(zhǔn)確性，它甚至還能精確的區(qū)分雙胞胎兄弟姐妹。

• 自適應(yīng)神經(jīng)模糊干擾系統(tǒng)

自適應(yīng)神經(jīng)模糊干擾系統(tǒng)(ANFIS)是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該系統(tǒng)綜合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理和模糊邏輯原理，并將它們的優(yōu)點(diǎn)融合在一個(gè)單一的結(jié)構(gòu)中。在預(yù)處理階段，采用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)對(duì)從數(shù)據(jù)集中提取的圖像特征進(jìn)行分類。數(shù)據(jù)科學(xué)家將這種方法與各種特征提取算法結(jié)合起來(lái)。一些項(xiàng)目的測(cè)試結(jié)果表明：采用二維主成分分析進(jìn)行特征提取后，ANFIS 的分類準(zhǔn)確率達(dá)到了97.1% 。

• 局部二值模式直方圖（LBPH ）

這種方法使用了一種簡(jiǎn)單有效的計(jì)算機(jī)視覺紋理操作局部二值模式，它通過(guò)設(shè)置每個(gè)像素的鄰域閾值并將結(jié)果作為二進(jìn)制數(shù)來(lái)標(biāo)記圖像中的像素。在學(xué)習(xí)階段，LBPH 算法為每個(gè)被標(biāo)記和分類的圖像創(chuàng)建直方圖。每個(gè)直方圖代表訓(xùn)練集中的每個(gè)圖像。這樣，實(shí)際的識(shí)別過(guò)程就意味著比較任意兩幅圖像的直方圖。

• FaceNet

人臉識(shí)別系統(tǒng) FaceNet 是由谷歌研究人員于2015年開發(fā)的，基于人臉識(shí)別基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集?？捎玫念A(yù)先培訓(xùn)模型和各種開放源碼的第三方實(shí)現(xiàn)使這個(gè)系統(tǒng)相當(dāng)廣泛地推廣。FaceNet 在調(diào)查研究、測(cè)試性能和準(zhǔn)確性方面比早期開發(fā)的其他算法都有出色的表現(xiàn)。FaceNet 精確提取人臉嵌入信息，用于后期人臉識(shí)別系統(tǒng)訓(xùn)練的高質(zhì)量特征。

• NEC

該解決方案由日本NEC科技公司開發(fā)，可以在識(shí)別年齡變化的同時(shí)，高度準(zhǔn)確地識(shí)別人。該解決方案使用自適應(yīng)區(qū)域混合匹配(Adaptive Region Mixed Matching)，這是一個(gè)專注于高度相似的片段進(jìn)行映射的模型。NEC技術(shù)將輸入圖像和注冊(cè)圖像分成小段，只關(guān)注更相似的段。即使戴著口罩或眼鏡，也能顯示出更高的識(shí)別準(zhǔn)確率。作為其基礎(chǔ)算法，NEC解決方案使用廣義學(xué)習(xí)向量量化(GLVQ)。

• 曠視 (FACE++)

中國(guó)曠視科技在推出人臉識(shí)別應(yīng)用平臺(tái)后，已經(jīng)成為世界知名公司。這是一個(gè)多用途的軟件。該算法基于圖像檢測(cè)和模糊圖像搜索技術(shù)。這個(gè)技術(shù)解決方案使用了公司專有的基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)框架MegEngine。該公司的技術(shù)成功地完成了面部信息抽取識(shí)別，包括幾個(gè)關(guān)鍵特征: 人臉和人臉檢測(cè)和跟蹤、人臉識(shí)別和聚類、關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、人臉屬性估計(jì)和人臉?biāo)阉饕妗?/span>

隨著工業(yè)界對(duì)準(zhǔn)確率的更高要求，想要進(jìn)一步提升模型的泛化能力，需要將不同算法組合來(lái)解決面部識(shí)別過(guò)程中的許多常規(guī)問題：比如面部表情、姿勢(shì)、光照條件、圖像噪聲等因素對(duì)識(shí)別過(guò)程帶來(lái)的差異。最新的實(shí)驗(yàn)將LBP算法與先進(jìn)的圖像處理技術(shù)相結(jié)合: 雙邊濾波、直方圖均衡化、對(duì)比度調(diào)整和圖像混合，通過(guò)結(jié)合后的算法取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。

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