人类擅长识别面孔，但我们也很自然地解释表情和情绪。 研究表明，我们可以识别个人熟悉的面孔 380ms 演示后和陌生面孔的 460 毫秒。 然而，这种人类本质上的品质现在在人工智能和计算机视觉领域有了竞争对手。 这些开创性技术正在帮助开发能够比以往更准确、更有效地识别人脸的解决方案。
这些最新的创新和非侵入性技术使生活变得更简单和令人兴奋。 人脸识别技术已经成长为一项快速发展的技术。 2020年人脸识别市场估值为 的美元3.8亿元，到 2025 年，同样的规模将翻一番 – 预计将超过 8.5 亿美元。
什么是人脸识别？
面部识别技术映射面部特征并根据存储的面部指纹数据帮助识别一个人。 这种生物识别技术使用深度学习算法将存储的面部指纹与实时图像进行比较。 人脸检测软件还将捕获的图像与图像数据库进行比较以找到匹配项。
面部识别已在许多应用中用于增强机场的安全性， 帮助执法机构侦查罪犯、法医分析和其他监视系统.
面部识别是如何工作的？
面部识别软件从使用计算机视觉进行面部识别数据收集和图像处理开始。图像经过高水平的数字筛选，以便计算机可以区分人脸、图片、雕像甚至海报。通过使用机器学习，可以识别数据集中的模式和相似性。ML 算法通过识别面部特征模式来识别任何给定图像中的面部：
- 脸的高宽比
- 脸的颜色
- 每个特征的宽度——眼睛、鼻子、嘴巴等。
- 特色
由于不同的人脸有不同的特征，人脸识别软件也是如此。 但是，一般来说，任何面部识别都使用以下过程：
面部检测
面部技术系统识别和识别人群中或单独的面部图像。 技术进步使软件更容易检测面部图像，即使姿势有轻微变化——面对相机或远离相机。
面部分析
人脸的明显可识别特征称为节点，每张人脸大约有80个节点。 通过映射人脸、识别几何形状和测光，可以使用 识别数据库 准确。
图像转换
在捕获人脸图像后，模拟信息会根据人的生物特征转换为数字数据。 自从 机器学习 算法只识别数字，将面部图转换为数学公式变得相关。 然后将面部的这种数字表示（也称为面部指纹）与面部数据库进行比较。
寻找比赛
最后一步是将您的面部指纹与几个已知面部数据库进行比较。 该技术试图将您的特征与数据库中的特征相匹配。
匹配的图像通常与人的姓名和地址一起返回。 如果缺少此类信息，则使用保存在数据库中的数据。
面部识别用于哪些领域？
如今，人脸识别系统已进入日常生活，但其使用却常常被忽视。为了使生活更轻松、更安全，以下是人脸识别发挥作用的几个突出例子。
- 卫生保健： 医生使用面部识别技术通过浏览面部特征来识别儿童的某些罕见遗传疾病。其中一个例子是 Face2Gene 应用程序，将患者的面部结构与已知病例进行比较，以帮助确定孩子是否患有努南综合征或安格曼综合征。
- 酒店： 一些酒店正在安装面部识别技术，以加快入住速度。在中国， 万豪酒店让客人进入大堂 自助服务终端进行快速面部扫描，避免在前台排长队，使入场成为一件令人愉快的事情。
- 无障碍： 它可以让视障人士轻松验证自己的身份。他们不再需要密码、PIN 码或其他任何东西。通过面部识别，他们可以访问银行应用程序或解锁设备，使日常任务变得更加可行。
- 教室： 除了安全方面，公路学校还使用面部识别来监控学生的参与度。例如，系统可以提醒你学生是否在课堂上专心学习，让老师可以立即改变教学方法。
- 活动安全： 面部识别技术已应用于人群管理以及提高音乐会和体育比赛等大型活动的安全性。其中一个例子是将其部署在体育场大门处，以验证持票人身份并禁止未经授权的入场。
- 汽车： 汽车制造商现在正在将面部识别技术融入到汽车中，以提供更好的驾驶体验。某些车辆可以识别驾驶员的面部，自动调整座椅位置和后视镜，甚至播放特定的播放列表。
[另请阅读： 什么是人工智能图像识别？工作原理和示例]
面部识别的优点是什么
面部识别是一项相对较新的技术，具有多种优势。以下是使用面部识别的一些优点：
- 提高公共安全： 警察局使用面部识别技术来识别失踪人员和通缉犯。例如， 印度成功将失踪儿童带回家人身边 将他们的照片与失踪人员数据库进行匹配后。
- 担保交易： 许多银行和支付系统使用面部识别来提高交易安全性。例如， 在中国的支付宝中，用户只需扫描面部即可授权付款从而减少欺诈事件的发生，并为无现金支付提供便利。
- 更好的医疗保健： 医院已采用面部识别系统无缝访问患者名录并加快登记流程。有些系统甚至可以检测患者的身体疼痛或情绪障碍，从而使医生能够提供更好的护理。
- 安全性： 面部识别技术彻底改变了智能手机的安全性。Apple 的 Face ID 不仅可以解锁手机，还可以保护敏感应用程序，例如数字钱包和银行应用程序。
面部识别的缺点
它有一定的优势；然而，更重要的是，它引发了道德、隐私和准确性问题。以下是一些缺点：
- 错误指控： 面部识别系统可能会带来错误指控。 兰德尔·里德的例子2022年，他因在路易斯安那州犯下罪行，通过面部识别软件错误地进行DNA识别而被捕，而事实上，那是他从未涉足过的地方。
- 文化和性别偏见： 研究表明，面部识别系统在识别有色人种和女性方面不太准确。在为美国政府准备的一份关于这些系统性能的详细报告中， 研究发现，他们经常错误地识别少数族裔背景的人，从而导致潜在的错误逮捕或执法歧视。
- 侵犯隐私： 面部识别现在引发了道德问题，因为它收集并存储生物特征数据，有时甚至未经同意。例如，一些零售店使用面部识别技术来跟踪顾客行为，这引发了对监视和个人自由的担忧。
- 信息安全的脆弱性： 存储面部数据的行为本身就容易受到黑客攻击；正如黑客破解敏感的生物特征信息一样，黑帽黑客在短短两分钟内就证明了 苹果的面部识别可能被黑客入侵.
[另请阅读： 27 个用于计算机视觉的免费图像数据集]
面部识别示例
- 亚马逊认可： 亚马逊基于云的面部识别软件曾利用视频片段进行执法搜查，以找到案件中的嫌疑人。然而，该公司宣布，警方将在 2020 年之前停止使用该软件，等待联邦法律颁布以保护平民。
- 苹果面容 ID： 苹果在其设备上实现了面部识别系统，允许用户解锁手机、登录应用程序并安全地购物；为消费电子产品的便利性和安全性奠定了完整的标准。
- 脸书（元）： 2010年，Facebook推出了面部识别技术来标记照片。这种技术是可选的，它允许在上传照片后自动标记好友，因为他们已经在照片中被识别了。
- Google相簿： 谷歌利用面部识别来组织和自动标记图像，这使得用户更容易追踪和查找已识别面部的图像。
- Snapchat： Snapchat 是面部识别软件的先驱，它利用此类技术为各种物体和体育名人打造了广受欢迎的独特滤镜。
面部识别准确吗？
在现实生活中，面部识别的准确性可能会降低，因为这些系统在这些环境下会受到影响。以下总结了一些导致偏见的关键因素：
- 受控环境： 算法能够成功识别面部并将其与在受控照明条件下用优质相机拍摄的参考图像进行匹配，准确率高达近 99.97%。
- 老化： 准确性会因多年来特征的自然改变而受到影响，尤其是间隔多年拍摄的照片。
- 人口结构扭曲： 该系统有时对皮肤较白和男性的表现更佳，而对女性和有色人种的错误率较高。
- 外在因素： 低分辨率摄像机、数字噪音和不断变化的表情都会对表演产生不利影响。
面部识别安全吗？
面部识别系统基于独特的生物特征模式，可能是现有生物特征识别技术中最安全的身份识别模式之一。活体检测则可确保系统只与活体用户互动，从而建立针对使用照片或视频进行欺骗攻击的对策。
然而，人们对隐私和滥用存在担忧，例如大规模监视，这强调了在道德范围内实施严格监管机制的必要性。
面部识别模型的数据收集
为了使面部识别模型发挥最大效率，您必须在各种异构数据集上对其进行训练。
由于面部生物识别技术因人而异，因此面部识别软件应该擅长读取、识别和识别每一张脸。 此外，当人表现出情绪时，他们的面部轮廓会发生变化。 识别软件的设计应使其能够适应这些变化。
一种解决方案是接收来自世界各地的几个人的照片，并创建一个包含已知面孔的异构数据库。 理想情况下，您应该从多个角度、视角和各种面部表情拍摄照片。
当这些照片上传到一个集中的平台时，清楚地提到表情和视角，它就会创建一个有效的数据库。 然后，质量控制团队可以筛选这些照片以进行快速质量检查。 这种收集不同人图片的方法可以生成高质量、高效的图像数据库。
如果没有可靠的面部数据收集系统，您是否同意面部识别软件无法以最佳方式运行？
面部数据收集是任何面部识别软件性能的基础。 它提供有价值的信息，例如鼻子的长度、前额的宽度、嘴巴的形状、耳朵、脸等等。 使用 AI 训练数据，自动面部识别系统可以根据面部特征在动态变化的环境中准确识别大量人群中的面部。
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