「人脸识别」人工智能应用最广泛的技术，你了解多少？

人脸是日常生活中最常见和最熟悉的生物特征。

作为人工智能应用最广泛的技术，人脸识别常用于安防、支付、考勤、金融等领域，提升了人们生活的安全性和便捷性。

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，通过个体先天的生理特性（如人脸、指纹、虹膜、掌纹等）或后天积累形成的行为特征（如字迹、语调、步态等）来完成对个人身份的鉴定。

该技术采集方式为摄像机或摄像头采集，以收集含有人脸的图像或视频等，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识别。

一般来说，该技术的便捷性和安全性远高于密码、口令等传统身份鉴定方法。目前主流的生物特征识别技术有指纹识别、人脸识别、虹膜识别、语音识别、静脉识别、声纹识别等。

而这其中，相比于传统的指纹识别或者是虹膜识别等生物识别技术，人脸识别解锁、人脸识别防盗系统与人脸识别登录账户等应用更加广泛和多样。

人脸识别原理主要包含三方面：人脸检测、人脸跟踪与人脸对比。

·检测：人脸检测即面貌检测，是指在动态的场景与复杂的背景中寻找人脸并把它分离出来的过程。

·跟踪：人脸跟踪指人脸映射的步骤，对被检测到的人脸进行动态目标跟踪。通常是通过测量眼睛之间的距离、下巴的形状、鼻子和嘴巴之间的距离，然后将其转换为一串数字或点。

·对比：人脸对比是辨认的过程。简单来，就是将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。

人脸识别标注方法机器本身没有办法辨别人脸，但数据可以帮助其完成。人工智能公司需要大量经过标注的人脸数据对模型进行训练并不断优化，最后得到一个数据偏见很小、可靠的人脸识别系统。

人脸数据标注属于图像标注，运用的数据标注方法为关键点标注，关键点标注包括人体标注、面部标注、特定类别关键点标注等，是标注中一种常见的数据处理工具。

人脸关键点数据标注是对于图像中人脸五官与轮廓定位的标注，主要用来对人脸的关键位置，如脸廓、眉毛、眼睛、嘴唇进行定位。

在实际场景中，不同的算法模型对面部标注的点数要求也不尽相同，具可分为关键点标注与非关键点标注，有特定位置的点即为关键点，描绘物体轮廓的点为非关键点。

关键点指的是特定位置的点，而非关键点为关键点之间沿物体轮廓均分的点。如五官为关键点，面部轮廓为非关键点。

每张人脸关键点数量从25到100点不等，数量越多越精细，对标注员的基本功和标注团队审核能力的要求也越高，标注质量的好坏，对人脸模型的算法精确度有很大作用。

此外，为了提升标注与质检效率，面部标注也会利用多样辅助标注工具，让面部识别更加精细化。如自定义连线功能可灵活调整连线对象与颜色，椭圆标注模式可准确标注眼球的轮廓。

面部特征分析：人脸识别依靠对五官、轮廓的精准定位，实现面部特征分析，主要用于智能医美行业。

智能教育：人脸关键点标注可对老师、学生的脸部轮廓进行精准定位，可有效监察其上下课状态，为教育提供高效的监督作用。

智能安防：人脸识别可准确监测车站、机场等公共场合的可疑人物，保障市民人身安全。

金融行业：在金融领域中，人脸识别主要用于智能审核、自主开卡等业务，通过“刷脸”对用户身份进行鉴别，保护用户的资金安全。