你真的了解人脸识别吗？

  伴随“智能(néng)互联网”时代的到来，以人脸识别為(wèi)代表的技术革新(xīn)正在火热进行。人脸识别作為(wèi)技术领域的“新(xīn)星”，不仅在计算机技术研究领域受到追捧，在落地应用(yòng)方面也得到了业界的强烈关注。那么，人脸识别的技术原理(lǐ)是什么呢(ne)？人脸识别领域的发展现状与未来趋势又(yòu)是怎样的呢(ne)？
      创投君在下文(wén)中陪你“解锁”人脸识别技术的打开方式~


看点：全面解析人脸识别技术原理(lǐ)、领域人才情况、技术应用(yòng)领域和发展趋势。

     自20世纪下半叶，计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时，伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用(yòng)，数字图像已经成為(wèi)当代社会信息来源的重要构成因素，各种图像处理(lǐ)与分(fēn)析的需求和应用(yòng)也不断促使该技术的革新(xīn)。计算机视觉技术的应用(yòng)十分(fēn)广泛。数字图像检索管理(lǐ)、医學(xué)影像分(fēn)析、智能(néng)安检、人机交互等领域都有(yǒu)计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能(néng)技术的重要组成部分(fēn)，也是当今计算机科(kē)學(xué)研究的前沿领域。经过近年的不断发展，已逐步形成一套以数字信号处理(lǐ)技术。计算机图形图像、信息论和语义學(xué)相互结合的综合性技术，并具有(yǒu)较强的边缘性和學(xué)科(kē)交叉性。其中，人脸检测与识别当前图像处理(lǐ)、模式识别和计算机视觉内的一个热门研究课题， 也是目前生物(wù)特征识别中最受人们关注的一个分(fēn)支。
      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(wù)识别技术。通常采用(yòng)摄像机或摄像头采集含有(yǒu)人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。根据资料，2017 年生物(wù)识别技术全球市场规模上升到了 172 亿美元，到 2020 年，预计全世界的生物(wù)识别市场规模有(yǒu)可(kě)能(néng)达到 240 亿美元。自 2015 年到 2020 年，人脸识别市场规模增長(cháng)了 166.6%，在众多(duō)生物(wù)识别技术中增幅居于首位，预计到 2020 年人脸识别技术市场规模将上升至 24 亿美元。
      今天我们推荐来自清华大學(xué)副教授唐杰领导的學(xué)者大数据挖掘项目Aminer的研究报告，讲解人脸识别技术及其应用(yòng)领域，介绍人脸识别领域的國(guó)内外人才并预测该技术的发展趋势。


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技术人才
1、學(xué)者概况
      AMiner 基于发表于國(guó)际期刊会议的學(xué)术论文(wén)，对人脸识别领域全 TOP1000 的學(xué)者进行计算分(fēn)析，绘制了该领域學(xué)者全球分(fēn)布地图。从全球范围来看，美國(guó)是人脸识别研究學(xué)者聚集最多(duō)的國(guó)家，在人脸识别领域的研究占有(yǒu)绝对的优势；英國(guó)紧随其后，位列第二；中國(guó)位列全球第三，占有(yǒu)一席之地；加拿(ná)大、德國(guó)和日本等國(guó)家也聚集了部分(fēn)人才。



▲人脸识别學(xué)者 TOP1000 全球分(fēn)布图



▲人脸识别专家國(guó)家数量排名



h-index：國(guó)际公认的能(néng)够比较准确地反映學(xué)者學(xué)术成就的指数，计算方法是该學(xué)者至多(duō)有(yǒu) h 篇论文(wén)分(fēn)别被引用(yòng)了至少 h 次。
      全球人脸识别學(xué)者的 h-index 平均数為(wèi) 48， h-index 指数在 20 到 40 之间的學(xué)者最多(duō)，占比 33%； h-index 指数在 40 到 60 之间的學(xué)者和大于 60 占比相持不下，前者為(wèi) 27%，后者為(wèi) 28%； h-index 指数小(xiǎo)于等于 10 的學(xué)者最少，仅占 2%。



AMiner 选取人脸识别领域影响力排名前 1000 的专家學(xué)者，对其迁徙路径做了分(fēn)析。由上图可(kě)以看出，各國(guó)人脸识别领域人才的流失和引进略有(yǒu)差异，其中美國(guó)是人脸识别领域人才流动大國(guó)，人才输入和输出都大幅领先，且从数据来看人才流入略大于流出。英國(guó)、中國(guó)、德國(guó)、加拿(ná)大和澳大利亚等國(guó)紧随其后，其中英國(guó)、中國(guó)和澳大利亚有(yǒu)轻微的人才流失现象。
      研究根据在全球范围内人脸与手势识别领域的权威學(xué)术会议（ IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition，FG）上最近五年引用(yòng)论文(wén)中，研究计算出 citation 和 h-index 排在前十的人脸识别专家，并截取部分(fēn)领先學(xué)者加以介绍。
Citation 排在前十的相关學(xué)者位列如下：



h-index 排在前十二的相关學(xué)者位列如下：


2、國(guó)内外人才

报告列举了全球 6 位专家學(xué)者和5位國(guó)内专家。


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应用(yòng)领域
从应用(yòng)角度看，人脸识别应用(yòng)广泛，可(kě)应用(yòng)于自动门禁系统、身份证件的鉴别、银行ATM 取款机以及家庭安全等领域。具體(tǐ)来看主要有(yǒu)：
1、 公共安全：公安刑侦追逃、罪犯识别、边防安全检查；
2、 信息安全：计算机和网络的登录、文(wén)件的加密和解密；
3、 政府职能(néng)：電(diàn)子政務(wù)、户籍管理(lǐ)、社会福利和保险；
4、 商(shāng)业企业：電(diàn)子商(shāng)務(wù)、電(diàn)子货币和支付、考勤、市场营销；
5、 场所进出：军事机要部门、金融机构的门禁控制和进出管理(lǐ)等。
门禁人脸识别
      随着人们生活水平的提高，人们更加注重家居环境的安全，安防观念不断加强；伴随着这种需求的提高，智能(néng)门禁系统应运而生，越来越多(duō)的企业、商(shāng)铺、家庭都安装了各种各样的门禁系统。

      当前比较普遍使用(yòng)的门禁系统不外乎视频门禁、密码门禁、射频门禁或指纹门禁等等。其中，视频门禁只是简单地把视频信息传送给用(yòng)户，并无多(duō)少智能(néng)化，本质上离不开“人防”，用(yòng)户不在场时并不能(néng)绝对保障家居安全；密码门禁最大的硬伤是，密码容易忘记，并且容易破解；射频门禁的缺点则是“认卡不认人”，射频卡容易丢失及易被他(tā)人盗用(yòng)；另外，指纹门禁的安全隐患则是指纹容易复制。因此，现有(yǒu)技术中提供的上述门禁系统均对应原因存在安全性较低的问题。安装了人脸识别系统，只要对着摄像头露个脸就可(kě)以轻松出入小(xiǎo)區(qū)，真正实现了“刷脸卡”。生物(wù)识别门禁系统不需要携带验证介质，验证特征具有(yǒu)唯一性，安全 性极好。目前广泛的应用(yòng)于机密等级较高的场所，例如研究所、银行等。
市场营销
      面部识别技术在营销上主要有(yǒu)两方面的应用(yòng)：首先，可(kě)以识别一个人的基本个人信息， 例如性别、大致年成都自动门公司龄，以及他(tā)们看过什么，看了多(duō)久等。户外广告公司，例如 Val Morgan Outdoor（VMO），开始采用(yòng)面部识别技术来收集消费者数据。其次，该技术可(kě)以用(yòng)于识别已知的个人，例如小(xiǎo)偷，或者已经加入系统的会员。这方面的应用(yòng)已经引起一些服務(wù)提供商(shāng)和零售商(shāng)的注意。

      此外，面部识别技术还可(kě)以提高广告的效果，并允许广告主对消费者的表现及时做出反应。VMO 公司推出了一个测量工具 DART，这个工具可(kě)以实时看出消费者眼睛关注的方向以及时長(cháng)，从而可(kě)以判断出他(tā)们对一支广告的关注程度。下一代的 DART 还将纳入更多(duō)的人口统计學(xué)信息，除了年龄之外，还包括消费者在看一个数字标牌时的情绪。

商(shāng)业银行
      利用(yòng)人脸识别技术防范网络风险：对于我國(guó)广泛使用(yòng)的磁条银行卡，虽然技术成熟，规范，但制作技术并不复杂，银行磁条卡磁道标准已经是公开的秘密，仅凭一台電(diàn)脑和一台磁条读写器就可(kě)以顺利“克隆”银行 卡。另外制卡机销售管理(lǐ)不够严格。不法分(fēn)子利用(yòng)银行卡诈骗案件时有(yǒu)发生，主要手段就是通过各种方式“克隆”或者盗用(yòng)银行卡。目前，各家商(shāng)业银行也采取了一些技术手段防止伪 造和克隆卡，如采用(yòng) CVV（Check value Verify）技术，在生成卡磁条信息的同时产生一组校验值，该校验值与每个卡片本身的特性相关联，从而达到复制无效的功能(néng)。虽然采取了多(duō)种措施，但磁条卡本身固有(yǒu)的缺陷已严重威胁到客户的利益。对于这些银行网络安全问题， 我们可(kě)以利用(yòng)人脸识别技术防范网络风险。人脸识别技术就是通过图像采集设备捕捉人的脸部區(qū)域，然后把捕捉到的人脸和数据库中的人脸进行匹配，从而完成身份识别的任務(wù)。利用(yòng)人脸识别技术准确认定持卡人的真实身份，确保持卡人的资金安全。另外，还可(kě)以通过人脸识别技术进一步锁定不法分(fēn)子，有(yǒu)利于公安机关快速破案。
       人脸识别技术在治理(lǐ)假钞方面的应用(yòng)：目前，我國(guó)商(shāng)业银行在自助设备方面存在的主要问题：一是部分(fēn)自助设备安装没有(yǒu)达到要求。商(shāng)业银行的部分(fēn)自助设备安装没有(yǒu)按照公安部门的要求对设备进行与地面加固连接； 有(yǒu)的電(diàn)气环境没有(yǒu)达到要求：有(yǒu)的没有(yǒu)设置 110 连动报警或者没有(yǒu)可(kě)视监控报警，有(yǒu)的监控录像不够清晰，监控录像保存时间没有(yǒu)达到规定要求等，另外设备人為(wèi)破坏现象严重等。二是自助设备端软件设计缺陷。特别是某些國(guó)产设备软件设计不够合理(lǐ)，软件变更随意性大， 存在漏洞，造成错帐可(kě)能(néng)性比较大。三是银行的 ATM 机中没有(yǒu)假钞鉴别设备。由于我國(guó)商(shāng)业银行在自助设备方面存在的问题，目前，假钞层出不穷。由于银行的 ATM 机中没有(yǒu)假钞鉴别设备，只是在清机人员放入现金前做了鉴别，这样的措施并不够完善，且容易造成银行与持卡人之间的纠纷。即使是现金存款机（CRS）有(yǒu)假钞鉴别功能(néng)，但往往因為(wèi)假钞识别特征提取的滞后，而被不法分(fēn)子所利用(yòng)。不法分(fēn)子先存入假钞，然后马上在柜台或其他(tā)自助设备上提取真钞，以此手段谋取不法利益。


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未来趋势
总的来说，人脸识别的趋势包括以下几方面。
1、机器识别与人工识别相结合
     目前市面上主流的一些人脸识别公司在引用(yòng)國(guó)内外知名的人脸图像数据库进行测试时， 其人脸识别的精准性一般都可(kě)以达到 95%以上，而且进行精准人脸识别的速度也非常快，这也从侧面為(wèi)人脸识别技术投入实际应用(yòng)提供了强有(yǒu)力的实践证明。
      不过在实际的生活中，每个人的人脸相对于摄像头而言并不是保持静止不动的，相反则是处于高速的运动状态之中，摄像机采集到的人脸图像会因為(wèi)人脸的姿态、表情、光線(xiàn)、装饰物(wù)等不同而呈现出完全不同的样子，也极有(yǒu)可(kě)能(néng)会出现采集到的人脸图像不清晰、不完整、关键部位特征不明显的情况，这个时候人脸识别系统也就可(kě)能(néng)无法做到快速和精准的人脸识别了。
      因此在设定了一定的人脸图像相似程度数值之后，人脸识别公司系统会对高于该相似程度数值的人脸图像做出提示，然后再由人工进行逐个的筛选，采用(yòng)机器识别与人工识别相结合的方式才能(néng)最大限度的做到人脸图像的精准识别。

2、3D 人脸识别技术的广泛应用(yòng)
     不论是时下主流的人脸图像数据库中已经保存好的人脸图像，还是在街(jiē)边路口由摄像头实时采集到的人脸图像，绝大多(duō)数其实都是一张 2D 人脸图像。2D 人脸图像本身其实存在着固有(yǒu)的缺陷，那就是它无法做到深度的表达人脸图像信息，在拍摄时特别容易受到光照、姿态、表情等因素的影响。而对于人脸来讲，人脸面部包括眼睛、鼻子、耳朵、下巴等诸多(duō)的关键部位并不是处于一个平面上的，人脸天然具有(yǒu)立體(tǐ)效果，拍摄 2D 人脸图像不能(néng)够很(hěn)好的完全反映出人脸面部的全部关键特征。
     2017 年，iPhone X 这部搭载了众多(duō)最新(xīn)前沿技术的智能(néng)手机一经亮相，便引起业界的极大关注。其中最引人注目的当属于一项黑科(kē)技：3D 人脸解锁功能(néng)，即 Face ID，一种新(xīn)的身份认证方式。在开锁时，用(yòng)户只需要注视着手机，Face ID 就能(néng)实现人脸识别解锁。



     苹果 iPhone X 加入 3D 面部识别功能(néng)并不是心血来潮，因為(wèi)其在 2010 年的时候就已经开始在 3D 视觉领域进行了布局。特别是在 2013 年，苹果公司以 3.45 亿美元的价格收購(gòu)了以色列的 3D 视觉公司 PrimeSense。这项收購(gòu)是苹果公司史上最大手筆(bǐ)的收購(gòu)之一。此后， 苹果还投资了一些列的 3D 视觉技术和人脸识别技术公司。
     此外，Face ID 还可(kě)用(yòng)于 Apple pay 和第三方应用(yòng)。比如，苹果就利用(yòng) Face ID 对 emoji 功能(néng)进行了升级，可(kě)通过 Face ID 利用(yòng)户面部表情来创建 3D 表情 Animojis，可(kě)利用(yòng)动画来表达情绪，不过目前这个功能(néng)只能(néng)使用(yòng)在苹果自己的 iMessage 中。这种直接“刷脸”的方式带给了用(yòng)户更真实的人机交互體(tǐ)验。
3、基于深度學(xué)习的人脸识别技术的广泛应用(yòng)
    目前主流的人脸识别技术大多(duō)都是针对轻量级的人脸图像数据库，对于未来完全可(kě)预见的亿万级的人脸图像数据库则还不太成熟，因此需要重点研究基于深度學(xué)习的人脸识别技术。
      意义上来讲就是，目前國(guó)内人口有(yǒu)十三亿之多(duō)，由实力雄厚的人脸识别公司牵头在不久的未来建立起一个覆盖全國(guó)范围的统一的人脸图像数据库也是可(kě)以预见的，那么该人脸图像数据库存储的人脸图像的容量可(kě)能(néng)会达到数十亿甚至是数百亿的级别，这时候可(kě)能(néng)就会存在大量表征相似、关键特征点相似的人脸，如果没有(yǒu)基于深度學(xué)习的人脸识别技术，建立更為(wèi)复杂的多(duō)样化的人脸模型，那么在实现精准和快速的人脸识别就会比较困难。

4、人脸图像数据库的实质提升
     建立具备优良的多(duō)样性和通用(yòng)性的人脸图像数据库也是一个必然的事情，与目前主流的人脸识别公司引用(yòng)的数据库相比，其实质上的提升主要體(tǐ)现在如下几个方面：一是人脸图像数据库量级的提升，将会从现在的十万百万级提升至未来的十亿级甚至是百亿级；二是质级的提升，将会由主流的2D 人脸图像提升至各种关键特征点更為(wèi)明显和清晰的3D 人脸图像； 三是人脸图像的类型提升，将会采集每个人在各个不同的姿态、表情、光線(xiàn)、装饰物(wù)等之下的人脸图像，以充实每个人的人脸表征进而做到精准的人脸识成都自动门厂家别。
      人脸识别是AI技术发展较快、应用(yòng)较多(duō)的一个领域，有(yǒu)着广泛的应用(yòng)范围。在今年的安博会上，人脸识别及动态捕捉技术，几乎成為(wèi)每家展商(shāng)的“标配”。随着國(guó)家科(kē)研机构的研发投入、企业对技术的钻研、市场的推广等，人脸识别将迎来更美好的发展浪潮。未来人脸识别或成為(wèi)有(yǒu)效身份识别主流，届时，人脸识别就不是什么新(xīn)鲜词了。