本文作者：張津銘 生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)醫(yī)用機(jī)器人與計(jì)算機(jī)輔助手術(shù)方向
審核專家：劉文勇北京航空航天大學(xué)副教授生物與醫(yī)學(xué)工程學(xué)院健康與康復(fù)工程系主任

“刷臉”是這幾年的一個(gè)熱門話題，在現(xiàn)實(shí)生活中也隨處可見，比如：智能手機(jī)的刷臉解鎖，快速準(zhǔn)確；移動(dòng)支付的“刷臉支付”，安全便捷；住宅小區(qū)的刷臉門禁，消除了忘帶鑰匙的煩惱。此外，手機(jī)中的智能相冊(cè)，可以根據(jù)照片中的人物進(jìn)行自動(dòng)歸類；美顏相機(jī)的特效功能，可以提供用戶感興趣的美顏效果……那么，人臉識(shí)別在技術(shù)上究竟是如何實(shí)現(xiàn)的呢？它與人工智能又有怎樣的關(guān)聯(lián)？來(lái)源｜自制，素材綜合自搜狐、移動(dòng)支付加盟網(wǎng)1

人臉識(shí)別如何從無(wú)到有人臉識(shí)別技術(shù)起始于20世紀(jì)60年代，在90年代后期開入進(jìn)入應(yīng)用階段，目前已經(jīng)是一類發(fā)展比較成熟的技術(shù)了。人臉識(shí)別算法的基本思路是，通過捕捉和對(duì)比分析人的“面部特征”來(lái)識(shí)別人的身份。當(dāng)我們要記住一個(gè)人時(shí)，可能會(huì)首先記住他是不是雙眼皮、眼睛是什么顏色、頭發(fā)是卷是直、鼻梁高低等等，這些就是所謂的“面部特征”。但對(duì)于兩個(gè)長(zhǎng)相非常接近的人（比如一對(duì)雙胞胎），人們很難用肉眼分辨，而計(jì)算機(jī)輔助人臉識(shí)別技術(shù)則能夠準(zhǔn)確、快速地辨別出兩者之間的異同，這是因?yàn)槿四樧R(shí)別算法能夠辨別和記住的“面部特征”遠(yuǎn)比肉眼所能觀察到的要多很多，可以捕捉到人與人之間更細(xì)微的差異。人臉識(shí)別，就是基于人的面部特征，用攝像機(jī)或攝像頭獲得含有人臉的照片（或者視頻），并自動(dòng)在照片（或者視頻）中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)采集到的人臉進(jìn)行面部識(shí)別的一系列方法。人臉識(shí)別的過程通常分為4個(gè)步驟：人臉檢測(cè)、人臉對(duì)齊、人臉編碼和人臉匹配。來(lái)源｜easyai-tech第一步是人臉檢測(cè)。顯然，在我們區(qū)分人臉之前，必須先在照片中找到人臉的位置。比如，當(dāng)我們使用市面上的任何一款手機(jī)拍照時(shí)，都會(huì)發(fā)現(xiàn)：手機(jī)能夠?qū)⑷说哪槻坑梅礁褡詣?dòng)標(biāo)記出來(lái)，這就是采用了人臉檢測(cè)技術(shù)。來(lái)源｜github項(xiàng)目face_recognition第二步是人臉對(duì)齊。在檢測(cè)出照片中的人臉的位置之后，我們經(jīng)常面臨的一個(gè)問題是，照片中的人臉可能是傾斜的，也可能只是個(gè)側(cè)臉。雖然人類可以輕松地辨識(shí)出兩張面朝不同方向的同一張臉，但對(duì)于電腦來(lái)說(shuō)，它經(jīng)常會(huì)認(rèn)為這是兩個(gè)完全不同的身份。來(lái)源｜MacRumors

因此，我們需要找到人臉上的特征（如眼睛、鼻子、嘴等），并通過幾何變換（如旋轉(zhuǎn)、縮放等）將這些特征挪到對(duì)應(yīng)的位置上，完成人臉對(duì)齊。來(lái)源｜知乎

第三步是人臉編碼。最直接的方法就是把我們檢測(cè)并對(duì)齊的未知人臉，與我們已經(jīng)標(biāo)注了的人臉圖片進(jìn)行比較。如果未知面孔與一個(gè)以前標(biāo)注過的面孔非常相似，那它極有可能就是同一個(gè)人。但這種方法是無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)識(shí)別出海量照片中的人臉的，因此，我們就需要程序員利用人工智能技術(shù)，在計(jì)算機(jī)中訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將同一個(gè)人的兩張不同的面部照片與另外一個(gè)人的面部照片同時(shí)輸入電腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓它做出判斷，并不斷重復(fù)這個(gè)過程。不斷訓(xùn)練的過程中，程序員會(huì)讓輸入的同一個(gè)人的兩張照片差異值縮小，這樣一來(lái)計(jì)算機(jī)就可以學(xué)習(xí)到這個(gè)人臉部到底具有什么特征。在實(shí)際識(shí)別的時(shí)候，人們會(huì)預(yù)先將所有人的面部圖像放入人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中，再將我們想要查找的人臉利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的比對(duì)方法（如KNN分類器）與人臉庫(kù)中的數(shù)據(jù)對(duì)比。來(lái)源｜知乎第四步是人臉匹配。這是最后一個(gè)步驟，也是最簡(jiǎn)單的一步。經(jīng)過了前三個(gè)步驟，計(jì)算機(jī)已經(jīng)和我們一樣記住了許多人的面部特征。利用人臉匹配技術(shù)，計(jì)算機(jī)就可以從我們的照片庫(kù)中自動(dòng)找到與目標(biāo)人物最接近的照片。來(lái)源｜知乎
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人工智能與人臉識(shí)別有啥關(guān)系？人工智能涉及很多領(lǐng)域，包括互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺等。這其中，作為和人類活動(dòng)關(guān)系最密切的計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，在整個(gè)人工智能發(fā)展過程中都占據(jù)著極為重要的地位。而人臉識(shí)別技術(shù)又是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域內(nèi)發(fā)展很久且十分成熟的技術(shù)。下面我們就來(lái)簡(jiǎn)單了解下什么是人工智能。

人工智能主要是研究如何運(yùn)用計(jì)算機(jī)程序來(lái)呈現(xiàn)人類智能的技術(shù)，目的在于使各種自動(dòng)化機(jī)器或智能機(jī)器（主要指計(jì)算機(jī)）學(xué)習(xí)、模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能。人工智能的學(xué)習(xí)過程，類似于小時(shí)候父母教我們識(shí)物的過程：父母指著小狗告訴我們這是狗，經(jīng)過幾次悉心教導(dǎo)之后，我們就知道整個(gè)小區(qū)里面的毛絨絨、搖頭晃腦、跑得快的四腳動(dòng)物都叫做“狗”（不管是哈士奇、泰迪還是中華田園犬）。而人工智能學(xué)習(xí)識(shí)物，是程序員把成千上萬(wàn)條犬類的照片輸入計(jì)算機(jī)，讓計(jì)算機(jī)識(shí)別出各種狗的特征（比如：兩只眼睛、四條腿、毛絨絨等等），并建立起人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。下一次輸入一幅包含到兩只眼睛、四條腿，毛絨絨的東西時(shí)，計(jì)算機(jī)就會(huì)自然而然地認(rèn)出這是一條小狗了。來(lái)源｜AI新視野

2010年，人工智能技術(shù)開始進(jìn)入圖像識(shí)別領(lǐng)域，利用攝像頭識(shí)別人臉成為現(xiàn)實(shí)。例如，公安部門可以利用攝像頭進(jìn)行人臉識(shí)別（無(wú)論攝像頭中的人臉是側(cè)臉、遮擋、弱光或模糊，利用今天的人工智能技術(shù)都可以實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)檢測(cè)）。另外，人工智能技術(shù)還可以用于分析監(jiān)控畫面，實(shí)時(shí)標(biāo)注出人群數(shù)量、密度、性別、衣著特征等。相比其他國(guó)家，我國(guó)擁有海量的人臉大數(shù)據(jù)資源?；谌斯ぶ悄艿娜四樧R(shí)別技術(shù)已經(jīng)在我們生活的方方面面得到應(yīng)用。

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人工智能對(duì)我們有啥影響？如今，人工智能技術(shù)正在全面進(jìn)入我們的生活，智能生活的大門已經(jīng)開啟。除人臉識(shí)別之外，在智能醫(yī)療領(lǐng)域，智能機(jī)器人正在輔助醫(yī)生診治患者；在智能交通領(lǐng)域，無(wú)人駕駛汽車已經(jīng)開始上路；在智能家居領(lǐng)域，各種可交互式智能硬件越來(lái)越多；在智能金融領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)可以代替專業(yè)的理財(cái)顧問為客戶提供完美的理財(cái)方案……人工智能醫(yī)療機(jī)器人概念圖來(lái)源｜圖行天下人工智能技術(shù)在帶給我們生活便利的同時(shí)，也存在一些潛在的問題和局限性。一方面，人工智能技術(shù)是以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的，涉及到個(gè)人信息的采集和處理，必然繞不開個(gè)人隱私問題。這就需要管理機(jī)構(gòu)制定出規(guī)范的數(shù)據(jù)管理制度或措施。另一方面，人工智能自身也存在一定的技術(shù)局限性，并不是所有問題都能用人工智能來(lái)解決。來(lái)源｜太陽(yáng)能電動(dòng)汽車網(wǎng)

隨著技術(shù)的完善與進(jìn)步，相信在未來(lái)人工智能技術(shù)必然會(huì)越來(lái)越成熟，更好地造福于人類。


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