揭秘人臉識(shí)別的十大關(guān)鍵技術(shù)（附福利）

引言：人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展讓“刷臉”變成現(xiàn)實(shí)，門禁刷臉系統(tǒng)、支付寶刷臉登錄、準(zhǔn)確人臉識(shí)別自動(dòng)P圖等等技術(shù)豐富了我們的生活。知其然不知其所以然，我們在享受人臉識(shí)別技術(shù)帶來的便利的同時(shí)，不僅對人臉識(shí)別的原理和實(shí)現(xiàn)充滿了好奇，下面就來簡單的介紹一下人臉識(shí)別所涉及的十大關(guān)鍵技術(shù)。

1、人臉檢測（Face Detection）

“人臉檢測(Face Detection)”的作用就是要檢測出圖像中人臉?biāo)谖恢谩?

人臉檢測算法的輸入是一張圖像，輸出是人臉框坐標(biāo)序列，具體結(jié)果是0個(gè)人臉框或1個(gè)人臉框或多個(gè)人臉框。輸出的人臉坐標(biāo)框可以為正方形、矩形等。

人臉檢測算法的原理簡單來說是一個(gè)“掃描”加“判定”的過程。即首先在整個(gè)圖像范圍內(nèi)掃描，再逐個(gè)判定候選區(qū)域是否是人臉的過程。因此人臉檢測算法的計(jì)算速度會(huì)跟圖像尺寸大小以及圖像內(nèi)容相關(guān)。在實(shí)際算法時(shí)，我們可以通過設(shè)置“輸入圖像尺寸”、或“最小臉尺寸限制”、“人臉數(shù)量上限”的方式來加速算法。

舉例說明：綠色矩形框標(biāo)注的即為人臉檢測算法檢測到的人臉位置

2、人臉配準(zhǔn)(Face Alignment)

“人臉配準(zhǔn)(Face Alignment)”所實(shí)現(xiàn)的目的是定位出人臉上五官關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)。

人臉配準(zhǔn)算法的輸入是“一張人臉圖像”和“人臉坐標(biāo)框”，輸出是五官關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)序列。五官關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)量是預(yù)先設(shè)定好的一個(gè)固定數(shù)值，常見的有5點(diǎn)、68點(diǎn)、90點(diǎn)等等。

當(dāng)前效果的較好的一些人臉配準(zhǔn)技術(shù)基本通過深度學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)。這些方法都是基于人臉檢測的坐標(biāo)框，按某種事先設(shè)定規(guī)則將人臉區(qū)域摳取出來，縮放到固定尺寸，然后進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)位置的計(jì)算。另外，相對于人臉檢測，或者是后面將提到的人臉特征提取的過程，人臉配準(zhǔn)算法的計(jì)算耗時(shí)都要少很多。

舉例說明：輸入圖像以及輸出結(jié)果如下，綠色圓點(diǎn)標(biāo)注出了五官位置。

3、人臉屬性識(shí)別(Face Attribute)

“人臉屬性識(shí)別(Face Attribute)”是識(shí)別出人臉的性別、年齡、姿態(tài)、表情等屬性值的一項(xiàng)技術(shù)。這在有些相機(jī)APP中有所應(yīng)用，可以自動(dòng)識(shí)別攝像頭視野中人物的性別、年齡等特征并標(biāo)注出來。

一般的人臉屬性識(shí)別算法的輸入是“一張人臉圖”和“人臉五官關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)”，輸出是人臉相應(yīng)的屬性值。人臉屬性識(shí)別算法一般會(huì)根據(jù)人臉五官關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)將人臉對齊，具體過程為旋轉(zhuǎn)、縮放、摳取等操作后，將人臉調(diào)整到預(yù)定的大小和形態(tài)，以便之后進(jìn)行屬性分析。

人臉的屬性識(shí)別包括性別識(shí)別、年齡估計(jì)、表情識(shí)別、姿態(tài)識(shí)別、發(fā)型識(shí)別等等方面。一般來說每種屬性的識(shí)別算法過程是獨(dú)立的，但是有一些新型的基于深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的算法可以實(shí)現(xiàn)同時(shí)輸出年齡、性別、姿態(tài)、表情等屬性識(shí)別結(jié)果。

舉例說明：人臉屬性識(shí)別輸出結(jié)果如下

4、人臉提特征(Face Feature Extraction)

“人臉提特征(Face Feature Extraction)”是將一張人臉圖像轉(zhuǎn)化為可以表征人臉特點(diǎn)的特征，具體表現(xiàn)形式為一串固定長度的數(shù)值。

人臉提特征過程的輸入是 “一張人臉圖”和“人臉五官關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)”，輸出是人臉相應(yīng)的一個(gè)數(shù)值串(特征)。人臉提特征算法實(shí)現(xiàn)的過程為：首先將五官關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放等等操作來實(shí)現(xiàn)人臉對齊，然后在提取特征并計(jì)算出數(shù)值串。

舉例說明：人臉特征提取過程

5、人臉比對(Face Compare)

“人臉比對(Face Compare)”算法實(shí)現(xiàn)的目的是衡量兩個(gè)人臉之間相似度。

人臉比對算法的輸入是兩個(gè)人臉特征人臉特征由前面的人臉提特征算法獲得，輸出是兩個(gè)特征之間的相似度。

舉例說明：人臉對比過程，輸出結(jié)果為相似度96%

6、人臉驗(yàn)證(Face Verification)

“人臉驗(yàn)證(Face Verification)”是判定兩個(gè)人臉圖是否為同一人的算法。

它的輸入是兩個(gè)人臉特征，通過人臉比對獲得兩個(gè)人臉特征的相似度，通過與預(yù)設(shè)的閾值比較來驗(yàn)證這兩個(gè)人臉特征是否屬于同一人。

舉例說明：人臉驗(yàn)證過程如下，相似度96%大于閾值75%，判定屬于同一個(gè)人

7、人臉識(shí)別(Face Recognition)

“人臉識(shí)別(Face Recognition)”是識(shí)別出輸入人臉圖對應(yīng)身份的算法。

它的輸入為一個(gè)人臉特征，通過和注冊在庫中N個(gè)身份對應(yīng)的特征進(jìn)行逐個(gè)比對，找出“一個(gè)”與輸入特征相似度最高的特征。將這個(gè)最高相似度值和預(yù)設(shè)的閾值相比較，如果大于閾值，則返回該特征對應(yīng)的身份，否則返回“不在庫中”。

舉例說明：人臉識(shí)別過程如下，判斷結(jié)果為輸入圖像為注冊庫中的jason

8、人臉檢索（Face Retrieval）

“人臉檢索”是查找和輸入人臉相似的人臉序列的算法。

人臉檢索通過將輸入的人臉和一個(gè)集合中的說有人臉進(jìn)行比對，根據(jù)比對后的相似度對集合中的人臉進(jìn)行排序。根據(jù)相似度從高到低排序的人臉序列即使人臉檢索的結(jié)果。

舉例說明：人臉檢索過程如下，右側(cè)綠框內(nèi)排序序列為檢索結(jié)果

9、人臉聚類(Face Cluster)

“人臉聚類(Face Cluster)”是將一個(gè)集合內(nèi)的人臉根據(jù)身份進(jìn)行分組的算法。

人臉聚類也通過將集合內(nèi)所有的人臉兩兩之間做人臉比對，再根據(jù)這些相似度值進(jìn)行分析，將屬于同一個(gè)身份的人劃分到一個(gè)組里。

在沒有進(jìn)行人工身份標(biāo)注前，只知道分到一個(gè)組的人臉是屬于同一個(gè)身份，但不知道確切身份。

舉例說明：人臉聚類過程如下，右側(cè)綠框內(nèi)按身份的分組結(jié)果為聚類結(jié)果

10、人臉活體(FaceLiveness)

“人臉活體(FaceLiveness)”是判斷人臉圖像是來自真人還是來自攻擊假體(照片、視頻等)的方法。

在我們生活環(huán)境中，人臉認(rèn)證系統(tǒng)中主要容易受到這種手段欺騙：

(1)用偷拍的照片假冒真實(shí)人；

(2)在公開場合錄的視頻或網(wǎng)上公開的視頻片段；

(3)用計(jì)算機(jī)輔助軟件設(shè)計(jì)的三維模型欺騙;

(4)用蠟或塑料等材質(zhì)構(gòu)造的三維雕像欺騙。

現(xiàn)在所以人臉活體檢測技術(shù)的研究顯得異常重要。對于照片欺騙，主要是根據(jù)分辨率、三位三維信息、眼動(dòng)等來進(jìn)行區(qū)分；對于視頻欺騙，根據(jù)三維信息、光線等來區(qū)分。