人工智能数据标注案例之人脸识别案例

人工智能是未来的发展趋势，人脸识别是人工智能应用最为广泛的一项技术，在现实生活中，我们使用的支付宝、微信的安全验证、智能手机的人脸解锁功能等都运用到了人脸识别。作为人工智能发展的三大要素之一，数据的作用不可小觑，其中数据采集与数据标注是数据发挥作用的重要方向，数据标注作为人工智能的基石，决定了机器学习和深度学习的质量。人工智能的快速发展催生了大量数据标注公司。

 什么是人脸识别技术？

人脸识别技术是基于人的脸部特征，首先对输入的人脸图像或者视频流进行判断，观测其是否存在人脸，如果存在人脸，就需要进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，并根据得到的信息，进一步提取每个人脸中所包含的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别出每个人脸的身份。

人脸识别的技术原理

人脸识别技术分为三个部分，即人脸检测、人脸跟踪和人脸对比。

人脸检测就是面貌检测，是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在人脸，并把它分离出来。

人脸跟踪是指对被检测到的人脸进行动态目标跟踪。

人脸对比是对被检测到的人脸进行身份确认或在人脸库中进行目标搜索。简单来视频，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。

人脸识别的四个特点

一是便捷性。因为人脸是一种生物特征，不需要携带类似身份证的东西。

二是非强制性。识别的过程甚至不需要对象的配合，只要拍摄到人脸就可以进行识别，例如安防领域就是如此。

三是非接触性。人脸识别是人们不需要跟设备进行接触，相比指纹更加安全一些。特别是在疫情爆发后，人脸识别显得格外重要。

四是并行处理。这是指将一张照片里有多个人脸同时进行处理，这不像指纹和虹膜，需要一个一个来，有效的提高了效率。

基于以上特点，人脸识别正在被广泛的应用在各个领域。大家在生活中随处都可以看到人脸识别的应用。

人脸识别技术的识别算法

一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。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。

人脸识别技术的优势和劣势

人脸识别技术具有便捷性、准确性以及难以伪造性等，与其他生物特征识别技术相比，人脸识别技术具有准确率高、误识别率等特点。但是人脸图像在现实世界中的呈现具有高度的可变性，因此人脸识别技术还需要进行更大的改进。人脸图像可变的地方包括：头部姿势、遮挡、光照条件、年龄、人脸表情等，这些因素都会影响人脸识别的准确性。

 人脸识别技术的应用场景

在人们日常生活中，人脸识别的应用已经变得越来越广泛，只要需要对人们的身份进行识别的地方，如：门禁系统、安防系统、身份证、无人超市、电子护照、自主服务系统（如ATM）、信息安全系统等。

近年来，随着视频监控的快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离且用户非配合状态下的快速身份识别技术，人脸识别技术无疑是最好的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速的身份识别。

未来，只要需要对人们身份进行识别的地方，就都有可能运用到人脸识别技术。

人脸识别主要的数据标注方式：关键点标注

关键点标注：人脸关键点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，人脸关键点检测是人脸识别过程中重要的一步。人脸关键点从25点到109点，数量越来越多，越来越精细，对标注员的基本功和标注团队审核能力的要求也越来越高，标注质量的好坏，对人工智能人脸模型的算法精确度有很大作用。

 

景联文科技为人脸识别技术提供数据采集标注方案

技术的发展离不开数据的支持，人脸识别需要积累采集标注大量的人脸图像相关数据，用来验证算法，不断地提高识别准确性。景联文采集标注了《230人中国人46000张真假人脸图像数据集》、《2834个id25506张跨年龄图像数据集》、《20000张人脸关键点标注图像训练集》等可以运用于人脸识别算法的数据集。

景联文为人工智能技术的实现提供高质量的数据标注支持。景联文数据标注平台定制成熟的标注、审核、质检机制，支持语音工程（语音切割、ASR语音转写、语音情绪判定、声纹识别标注等）、计算机视觉（拉框标注、语义分割、3D点云标注、关键点标注、线标注、2D/3D融合标注、目标跟踪、图片分类等）、自然语言处理（OCR转写、文本信息抽取、NLU语句泛化）多类型数据标注。

现有数据库拥有声音、文本成品数据集200T，包括TTS、ASR、NLU、NLP等发音字典，图像成品数据集420T，主要涵盖人体生物识别数据（指纹、人脸、步态、虹膜等)等等，其他数据集90T，包括车辆、道路场景、违禁品x光机等成品数据集。

目前，景联文科技的深度合作伙伴覆盖了汽车、手机、工业、新零售、地产、家居、金融、安防、教育、生态系统等行业，其中包含众多世界500强企业、高校科研机构、政府机构，头部AI企业和大型互联网企业 ，涵盖了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等AI主流领域。

未来，景联文科技也将持续发挥高质量和场景化的独特优势，深耕数据采集标注产业，持续提升数据采集及标注能力，打造更为高品质、高标准的AI数据服务，释放数据要素价值。

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