趙忠明

摘要：隨著信息科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展，人工智能被應(yīng)用到生活的各個(gè)領(lǐng)域，指紋識(shí)別、人臉識(shí)別等技術(shù)也隨之應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域之中，人臉識(shí)別技術(shù)作為身份識(shí)別的一種由于其可靠性高，實(shí)用性強(qiáng)等特點(diǎn)，越來(lái)越受到青睞。本文就人臉識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用領(lǐng)域做出相關(guān)介紹，以往為之后的研究者提供一定的參考。

關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別;身份認(rèn)證

中圖分類號(hào)：TP391.41文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-9129（2020）13-0040-01

1人臉識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介

目前，人臉識(shí)別技術(shù)主要用于識(shí)別和匹配。識(shí)別的流程是：首先，系統(tǒng)將識(shí)別獲取的面部圖像，獲取面部特征，然后調(diào)整并檢查識(shí)別的面部特征參數(shù)以達(dá)到身份驗(yàn)證的目的，但是在身份驗(yàn)證和面部識(shí)別等場(chǎng)景下，面部識(shí)別的準(zhǔn)確性很高。因此，人臉識(shí)別算法要求識(shí)別準(zhǔn)確，穩(wěn)定性強(qiáng)，并且適合于多種場(chǎng)景。

2基于幾何特征的人臉識(shí)別技術(shù)

臉部由眼睛，鼻子，嘴巴，下巴和其他部分組成。由于這些組件的形狀，大小和結(jié)構(gòu)不同，因此世界上的每個(gè)面孔都大不相同。因此，這些部件的形狀和結(jié)構(gòu)的幾何描述可以用作面部識(shí)別技術(shù)的重要特征，首先使用幾何特征來(lái)描述和識(shí)別人臉的輪廓。首先根據(jù)輪廓曲線確定一些凸點(diǎn)，然后從這些凸點(diǎn)得出一系列的特征量度，例如距離和角度，這是一種從前灰度圖像中心線附近的整體投影中獲取輪廓的新方法。幾何特征面部識(shí)別通常使用關(guān)鍵點(diǎn)的位置以及眼睛和其他關(guān)鍵器官的幾何形狀作為分類特征。但是，對(duì)幾何函數(shù)提取精度的實(shí)驗(yàn)研究表明結(jié)果并不樂(lè)觀。

這種方法還有兩個(gè)問(wèn)題：第一，能量函數(shù)中沒(méi)有不同加權(quán)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)值，只能通過(guò)經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定，不能推廣。另一方面，該方法的能量函數(shù)優(yōu)化過(guò)程非常耗時(shí)，無(wú)法實(shí)際應(yīng)用;幾何特征方法不僅需要大量的預(yù)處理和精細(xì)的參數(shù)選擇，而且還描述了易于加工的零件的基本形狀和結(jié)構(gòu)關(guān)系。可能會(huì)導(dǎo)致人臉局部細(xì)微特征的丟失，使其更適合粗略分類;同時(shí)，目前的幾何特征檢測(cè)技術(shù)精度低，計(jì)算量大，這也是使用該方法進(jìn)行檢測(cè)時(shí)不可避免的錯(cuò)誤，解決本文中的識(shí)別問(wèn)題。

3基于模板的特征臉識(shí)別技術(shù)

基于模板的特征臉識(shí)別技術(shù)的想法是將人臉從像素空間轉(zhuǎn)換到另一個(gè)空間并在另一個(gè)空間中進(jìn)行相似度計(jì)算，特征臉識(shí)別技術(shù)選擇的空間轉(zhuǎn)換方法是PCA，這是著名的主成分分析方法，在預(yù)處理中被廣泛使用。消除模式特征之間的相關(guān)性，當(dāng)然這并不是關(guān)于特征臉識(shí)別方法使用PCA來(lái)獲得支撐分布的主要成分的。具體的實(shí)現(xiàn)是分解訓(xùn)練集中所有人臉模式的協(xié)方差矩陣，得到對(duì)應(yīng)的特征向量，每個(gè)特征向量或每個(gè)特征人臉對(duì)應(yīng)于檢測(cè)或描述表面之間的變化或特性，即每個(gè)人臉可以表示為這些特征的線性組合。根據(jù)PCA，空間是基于任何特征面或特征向量的。在此空間（或坐標(biāo)軸）中，每個(gè)人臉都是一個(gè)點(diǎn)，并且該點(diǎn)的坐標(biāo)是每個(gè)要素基礎(chǔ)下區(qū)域的投影坐標(biāo)。

4基于模型的人臉識(shí)別技術(shù)

基于祖母模型的人臉識(shí)別技術(shù)是基于模型的人臉識(shí)別技術(shù)之一。該模型根據(jù)需求將應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)用類型進(jìn)行劃分，實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用對(duì)于實(shí)現(xiàn)不同場(chǎng)景中的人臉識(shí)別任務(wù)更加實(shí)用。實(shí)際上，該模型不是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，而是一種基于特定結(jié)構(gòu)特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，不同的應(yīng)用場(chǎng)景，用戶對(duì)人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性和速度有不同的要求，目前，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)大致可以分為三種類型：VggNet，RESNET和Googlenet，其中線性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)最簡(jiǎn)單，但結(jié)構(gòu)卻難以優(yōu)化;局部多分支網(wǎng)絡(luò)模型不僅功能強(qiáng)大，而且高效，而且最復(fù)雜，優(yōu)圖祖母模型采用結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，建模能力強(qiáng)的局部雙分支型網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建人臉識(shí)別的祖母模型。

5人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景

5.1安全和執(zhí)法。執(zhí)法機(jī)構(gòu)使用面部識(shí)別軟件，通過(guò)將收集到的面部照片與地方，市和省來(lái)源的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較，來(lái)識(shí)別和逮捕罪犯;機(jī)場(chǎng)使用人臉識(shí)別軟件來(lái)定位犯罪嫌疑人并將護(hù)照照片與面部相匹配以確認(rèn)其身份，一些部門(mén)使用人臉識(shí)別軟件來(lái)防止人們獲得假身份證或駕駛執(zhí)照，而一些海外政府甚至在使用面部識(shí)別技術(shù)來(lái)應(yīng)對(duì)選舉欺詐。

5.2支付。人臉識(shí)別技術(shù)在支付中變得越來(lái)越流行，無(wú)論是移動(dòng)支付還是離線支付，面部識(shí)別被認(rèn)為是重要的選擇。例如，如果你不必用手機(jī)付款，使用自己的面部即可付款。

5.3身份驗(yàn)證和識(shí)別。現(xiàn)在，門(mén)禁系統(tǒng)的人臉識(shí)別軟件是一個(gè)非常普遍的例子，移動(dòng)設(shè)備的高質(zhì)量攝像頭使人臉識(shí)別成為身份驗(yàn)證和身份識(shí)別的另一種可能性，例如，通過(guò)移動(dòng)應(yīng)用程序和應(yīng)用程序注冊(cè)會(huì)員時(shí)，公司可以收集人臉數(shù)據(jù)以及每個(gè)人的人臉數(shù)據(jù) 進(jìn)入商店的顧客將收集并接收面部識(shí)別碼作為會(huì)員識(shí)別的依據(jù)，下次他們進(jìn)入中國(guó)的商店時(shí)，面部識(shí)別設(shè)備將分析其面部特征信息以確定其是否為會(huì)員，是普通客戶還是新客戶，售貨員可以針對(duì)自己的會(huì)員提前掌握會(huì)員的偏好，為他們提供最準(zhǔn)確的服務(wù)并提高客戶滿意度。

5.4統(tǒng)計(jì)人流量?？梢哉f(shuō)，存儲(chǔ)客流統(tǒng)計(jì)信息與存儲(chǔ)性能直接相關(guān)，目前進(jìn)行流量統(tǒng)計(jì)的方法有三種：紅外客流統(tǒng)計(jì)，視頻客流統(tǒng)計(jì)和WiFi客流統(tǒng)計(jì)。人員吞吐量統(tǒng)計(jì)，視頻客流吞吐量統(tǒng)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)是準(zhǔn)確性高，并且面部識(shí)別可以連接到CRM系統(tǒng)。

5.5營(yíng)銷和廣告。例如，機(jī)場(chǎng)和其他地方的智能廣告可以識(shí)別出行人和目標(biāo)受眾的性別，種族和大概年齡，而且營(yíng)銷人員可以使用面部識(shí)別來(lái)識(shí)別年齡，性別和種族來(lái)標(biāo)記受眾。智能試衣間是基于人臉識(shí)別為客戶提供合適服務(wù)的新嘗試，客戶只需在智能試衣間前“刷”一下，系統(tǒng)便可以根據(jù)客戶的外觀和身材為他們提供合適的衣服，提供與倉(cāng)庫(kù)中貨物類型的組合。

6總結(jié)

人臉識(shí)別技術(shù)使用深度學(xué)習(xí)算法將實(shí)時(shí)圖像或數(shù)字圖像與存儲(chǔ)的面部圖像進(jìn)行比較，以驗(yàn)證個(gè)人身份，人臉識(shí)別正迅速成為最安全的方法和最可靠的用戶身份驗(yàn)證工具，并需要研究人員進(jìn)行進(jìn)一步的探究。

參考文獻(xiàn)：

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