算法高级（44）-人脸识别：张学友的演唱会咋成了逃犯克星了呢？

最近，网络上流传着一个说法——“风调雨顺萧敬腾，国泰民安张学友”，横批是：萧张至极”。据统计，在张学友演唱会上，已经是第7次有罪犯被抓到，包括被抓现行的和全国在逃人员。也因此，歌神被警方亲切地称为“罪犯克星”。

可以说，“逃犯克星”张学友背后，人工智能加持的人脸识别立了不少功劳。如今，AI的人脸识别技术近年来发展很快，在公共安全领域，通过技术手段在嫌疑人出现在监控范围后，可在第一时间精确识别并报警。

一、人脸识别

所谓人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通过摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术。

面部识别是一种能够通过数字图像或视频来源的帧来识别或验证一个人的技术。面部识别系统有多种工作方法，但一般来说，它们是通过将给定图像中选定的面部特征与数据库中的面部特征进行比对来工作的。

二、人脸识别中蕴含的算法初探

原理：面部识别是对人们外表的识别，包括性别、年龄和身份的识别。你可以认为它像大脑或神经网络，先使用数据来训练它，然后，它学习模型。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。

人脸识别算法基于维数分为二维和三维。二维人脸识别方法的最大不足是在面临姿态、光照条件不同、表情变化以及脸部化妆等方面较为脆弱，识别的准确度受到很大限制，而这些都是人脸在自然状态下会随时表现出来的，二维识别主要是跟数据库中的照片进行比对。三维人脸识别需要跟数据库中的三维模型进行特征识别，因此，三维人脸识别可以极大的提高识别精度，比如iPhone中的人脸识别，你拿张照片是无法通过验证的。

人脸识别算法基于机理分为如下这些：

1. 基于人脸几何特征点的识别算法：一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征进行识别。
2. 基于特征脸的识别算法：从统计的观点，寻找人脸图像分布的基本元素，即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量，以此近似地表征人脸图像。这些特征向量称为特征脸(Eigenface)。该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量进行识别。
3. 灵活表现模型的识别算法：通过自动定位人脸的显著特征点将人脸编码为 83个模型参数，并利用辨别分析的方法进行基于形状信息的人脸识别。弹性图匹配技术是一种基于几何特征和对灰度分布信息进行小波纹理分析相结合的识别算法，由于该算法较好的利用了人脸的结构和灰度分布信息，而且还具有自动精确定位面部特征点的功能，因而具有良好的识别效果，适应性强识别率较高，该技术在FERET测试中若干指标名列前茅，其缺点是时间复杂度高，速度较慢，实现复杂。
4. 利用神经网络进行识别的算法：就是模拟人的思维。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理，由大量神经元构成的网络系统来进行识别，特点是需要很多系统资源。
5. 其他算法。。。

三、人脸识别算法中的挑战

脸识别算法研究已久，在背景简单的情形下，大部分算法都能很好的处理。但是，人脸识别的应用范围颇广，仅是简单图像测试，是远远不能满足现实需求的。所以人脸识别算法还是存在很多的难点。

1. 光照：光照问题是机器视觉中的老问题，在人脸识别中的表现尤为明显，算法未能达到使用的程度。
2. 姿态：与光照问题类似，姿态问题也是人脸识别研究中需要解决的一个技术难点。针对姿态的研究相对比较少，多数的人脸识别算法主要是针对正面，或接近正面的人脸图像，当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下，人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。
3. 遮挡：对于非配合情况下的人脸图像采集，遮挡问题是一个非常严重的问题，特别是在监控环境下，往往被监控对象都会带着眼镜﹑帽子等饰物，使得被采集出来的人脸图像有可能不完整，从而影响了后面的特征提取与识别，甚至会导致人脸识别算法的失效。
4. 年龄变化：随着年龄的变化，面部外观也在变化，特别是对于青少年，这种变化更加的明显。对于不同的年龄段，人脸识别算法的识别率也不同。
5. 图像质量
6. 人脸图像的来源可能多种多样，由于采集设备的不同，得到的人脸图像质量也不同，特别是对于那些低分辨率﹑噪声大﹑质量差的人脸图像如何进行有效的人脸识别是个需要关注的问题。同样的，对于高分辨图像，对人脸识别算法的影响也需要进一步研究。
7. 样本缺乏：基于统计学习的人脸识别算法是人脸识别领域中的主流算法，但是统计学习方法需要大量的培训。由于人脸图像在高维空间中的分布是一个不规则的流行分布，能得到的样本只是对人脸图像空间中的一个极小部分的采样，如何解决小样本下的统计学习问题有待进一步的研究。
8. 大量数据：传统人脸识别算法如PCA、LDA等在小规模数据中可以很容易进行训练学习。但是对于大量数据，这些方法其训练过程难以进行，甚至有可能崩溃。
9. 大规模人脸识别：随着人脸数据库规模的增长，人脸算法的性能将呈现下降。

人脸识别中还有一个未解决的问题就是双胞胎的识别，如果仅仅依靠脸部特征是无法分辨双胞胎的，这就需要结合其他手段来识别，比如通过虹膜、指纹、指静脉、DNA等进行进一步的判断。

四、人脸识别的应用范围

1. 监控布控：实时实现多路摄像机对数十万布控对象的现场识别和报警提示，广泛用于机场、火车站、银行等场所，实现对特定人群的布控。
2. 公安照片搜索系统：公安系统面临的一个难题是无法充分利用手头上现成的（身份证、暂住证等）数以百万计的照片资源，在查案过程中拿到一张照片却无法有效的定位其身份，人工的逐张进行照片对比几乎是不可能完成的工作，只能花费大量的警力和时间进行排查。采用人脸识别算法实现快速人脸检索查找，充分体现科技强警的威力。
3. 门禁出入：人脸识别算法的另一主流应用方向，其优势在于非接触操作而且直观方便便于事后查验。
4. 身份识别：应用有考场考生身份识别系统，公安局罪犯积分系统，机场“刷脸”安检，高铁站“刷脸”进站，网约车“刷脸”身份验证等。
5. 支付：超市“刷脸”支付。

五、面像识别的主要商业系统

90年代中后期以来，一些商业性的面像识别系统开始进入市场。目前，主要商业系统包括：

1. Visionics公司的FaceIt面像识别系统，该系统基于Rockefeller大学开发的局部特征分析(LFA)算法；
2. Lau Tech.公司的面像识别/确认系统，采用MIT技术；
3. Miros公司的Trueface及eTrue身份验证系统，其核心技术为神经网络；
4. C-VIS公司的面像识别/确认系统；
5. Banque-Tec.公司的身份验证系统；
6. Visage Gallery’s 身份认证系统，基于MIT媒体实验室的Eigenface技术；
7. Plettac Electronic’s FaceVACS出入控制系统；
8. 台湾的BioID系统，它基于人脸、唇动和语音三者信息融合的Biometrics系统。

六、总结

人脸识别不仅能够提高工作效率，更重要的是，能够提高身份比对的真实性与准确性。从以上应用场景不难看出，人脸识别技术的应用是安全与效率的双赢。在人工智能技术日新月异的今天，高速发展的人脸识别势必会在更多场景展现其价值。也许就在明天，人脸将成为人们生活中的重要通行证和标签。

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参考阅读：

1. https://tech.sina.com.cn/roll/2018-07-13/doc-ihfhfwmu7226346.shtml
2. https://www.sohu.com/a/271766821_473283
3. https://baike.baidu.com/item/%E4%BA%BA%E8%84%B8%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%AE%97%E6%B3%95/9104794?fr=aladdin
4. https://blog.csdn.net/weixin_42713739/article/details/89214716
5. https://blog.csdn.net/liulina603/article/details/7925170
6. https://www.cnblogs.com/zhangyang520/p/7783539.html