人臉識別的工作原理是什么？

什么是人臉識別？

人臉識別是一種軟件層面的算法，用于通過處理視頻幀或數(shù)字圖像來驗證或識別一個人的身份，其中該人的臉是可見的。面部識別技術(shù)有幾種不同的工作方法，但是他們通常會將圖像中的面部特征與數(shù)據(jù)庫中的面部特征進行比較。

人臉識別處理的4個步驟

特定的神經(jīng)網(wǎng)絡被訓練用來檢測人臉的標簽，并將人臉與圖像中的其他物體區(qū)分開來。標簽是人類普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。

任何人臉檢測和識別系統(tǒng)或軟件都繞不開人臉識別算法。業(yè)界將這些算法分為兩種：

1. 幾何方法側(cè)重于區(qū)分特征

簡而言之就將2D照片投影到3D模型上

例如：當一張臉被包裹在3D模型周圍時，會顯示出在靜態(tài)和平坦的圖像中更難找到的顯著特征。位深度投影可以解決2D面部識別的局限性，在這種情況下，你不需要在苛刻的光照條件下拍攝圖像，就能達到較高的精確度。

1. 光度統(tǒng)計方法用于從圖像中提取數(shù)值

即每個像素都被替換為相對光照的對比度表示，這意味著它顯示了像素的亮度與周圍像素的對比情況，此測量方法使在多種照明形式中識別同一個面變得更容易。

人臉識別算法是基于數(shù)學計算的，神經(jīng)網(wǎng)絡同時進行大量的數(shù)學運算。這些算法執(zhí)行三個主要任務：在圖像、視頻或?qū)崟r流媒體中檢測人臉、計算人臉的數(shù)學模型，并將模型與訓練集或數(shù)據(jù)庫進行比較以識別或驗證人臉是否符合數(shù)據(jù)庫中的信息。由于沒有一種完美的人臉識別算法，每種方法都有其在特定條件下的優(yōu)勢所在，本文將介紹14種常見的面部識別算法: 

• 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)在AI業(yè)界近些年發(fā)展有很多突破，它是深度學習（DL）中最常用的算法之一。DL是機器學習（ML）的子集，DL模型學習直接對圖像、視頻、文本或聲音執(zhí)行分類任務，該模型在CV、NLP和最大的圖像分類數(shù)據(jù)集(Image Net)等領域都取得了較為重大的成果。CNN具有卷積層和池層，每一層都要學會檢測不同的成像特征。

• Eeigenfaces

如果需要確定圖像數(shù)據(jù)集中人臉方差的人臉檢測時，就需要用到Eeigenfaces算法。它利用這些變量，通過機器學習對人臉進行編碼和解碼。一組Eeigenfaces是通過對大量人臉圖像的統(tǒng)計分析確定的“標準化人臉成分”的集合。面部特征被賦予常數(shù)值，因為這種方法不使用數(shù)字圖片，而是使用統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。任何人臉都是這些值的不同百分比的組合。

• Fisherfaces

Fisherfaces也是常見的人臉識別算法之一，作為對 Eeigenfaces 算法的一種改進，它經(jīng)常被拿來與 Eigenfaces 進行比較，并且在訓練過程中被認為達到了更高的優(yōu)化層級。這種算法的關鍵優(yōu)勢是它能夠插值和外推照明和面部表情的變化。在模型的預訓練階段，已有報告指出將基于Fisherfaces與基于PCA的算法相結(jié)合，可以達到93%的準確率。

• PCA

主成分分析(PCA)是一種通用的統(tǒng)計方法，具有許多實際的應用。在人臉識別工作流程中，PCA的目標是在保留最相關信息的同時減小源數(shù)據(jù)的大小。它產(chǎn)生一組加權(quán)的特征向量，然后由這些特征向量構(gòu)成特征臉——不同人臉圖像的廣泛集合。特征臉的線性組合代表訓練集中的每一張圖像。PCA用于接收這些特征向量，這些特征向量來自訓練圖像集的協(xié)方差矩陣。對于每個圖像，計算其主要成分(從5到200)。其他組件編碼面孔和噪音之間的細微差別。識別過程包括將未知圖像的主要組成部分與所有其他圖像的組成部分進行比較。

• SVM

支持向量機( support vector machine—SVM )是一種利用二組分類原理區(qū)分人臉和非人臉的ML算法。對于每一類，SVM模型接收一個標記的訓練數(shù)據(jù)集來分類新的測試數(shù)據(jù)。研究者應用線性和非線性SVM訓練模型進行人臉識別。最近的結(jié)果表明，非線性訓練機具有更大的余量和更好的識別和分類結(jié)果。

• Haar Cascade

Haar Cascade是一種目標檢測方法，用于在圖像上定位目標。該算法從大量正值和負值樣本中學習-前者包含感興趣的對象，后者包含您要查找的對象以外的任何對象。經(jīng)過訓練，分類器可以在新的圖像上找到感興趣的對象。將該方法應用于刑事識別中，并結(jié)合局部二值模式算法進行人臉識別。Haar級聯(lián)分類器使用200個(滿分6000個)特征，即使在表情不同的情況下也能確保85-95%的識別率。

• 3D識別

3D人臉識別技術(shù)的底層邏輯是基于識別是人類頭骨的獨特結(jié)構(gòu)，因為每個人的頭骨結(jié)構(gòu)都是第一無二的，它們可以用幾十個參數(shù)來描述。這種面部識別方法基于將3D面部掃描與數(shù)據(jù)庫模式進行比較。它有一個特殊的優(yōu)勢——化妝、面部毛發(fā)、眼鏡和類似因素不會影響檢測和識別過程。最新的研究使用了在規(guī)則的2D網(wǎng)格上繪制三維幾何信息的技術(shù)。它允許將3D數(shù)據(jù)的描述性與2D數(shù)據(jù)的計算效率相結(jié)合，并顯示了在FRGC v2(人臉識別大挑戰(zhàn)3D人臉數(shù)據(jù)庫)上報告的最高性能。

• 皮膚紋理分析

皮膚識別技術(shù)在皮膚檢測、圖像濾波、手勢分析等領域有著廣泛的應用。它通常使用高分辨率的圖像。皮膚紋理分析的特殊情況使用不同的獨特參數(shù)，如色沉、瘢痕、毛孔、卟啉分布等參數(shù)。最近的一項基于紋理特征和膚色結(jié)合的研究顯示了有趣的結(jié)果。研究人員使用神經(jīng)網(wǎng)絡來開發(fā)和測試皮膚識別系統(tǒng)。項目中使用的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡將輸入紋理圖像分為“皮膚”和“非皮膚”，并顯示出很高的識別效率與準確性。

• 熱成像儀

熱像儀是一種用于監(jiān)測被測表面溫度分布的裝置。溫度分布顯示為與溫度對應的不同顏色的彩色圖片。這項技術(shù)已經(jīng)有了幾個適應全球變化的實際應用——基于智能手機的免疫證書、遠程發(fā)燒檢測和熱面部識別。熱人臉識別模型是基于人臉的獨特溫度模式。人體溫度的標簽是用熱紅外(IR)來測量的。熱成像儀人臉識別也具備與3D識別同樣的優(yōu)勢，即化妝、面部毛發(fā)、帽子和眼鏡不會影響其準確性，它甚至還能精確的區(qū)分雙胞胎兄弟姐妹。

• 自適應神經(jīng)模糊干擾系統(tǒng)

自適應神經(jīng)模糊干擾系統(tǒng)(ANFIS)是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡。該系統(tǒng)綜合了神經(jīng)網(wǎng)絡原理和模糊邏輯原理，并將它們的優(yōu)點融合在一個單一的結(jié)構(gòu)中。在預處理階段，采用自適應神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)對從數(shù)據(jù)集中提取的圖像特征進行分類。數(shù)據(jù)科學家將這種方法與各種特征提取算法結(jié)合起來。一些項目的測試結(jié)果表明：采用二維主成分分析進行特征提取后，ANFIS 的分類準確率達到了97.1% 。

• 局部二值模式直方圖（LBPH ）

這種方法使用了一種簡單有效的計算機視覺紋理操作局部二值模式，它通過設置每個像素的鄰域閾值并將結(jié)果作為二進制數(shù)來標記圖像中的像素。在學習階段，LBPH 算法為每個被標記和分類的圖像創(chuàng)建直方圖。每個直方圖代表訓練集中的每個圖像。這樣，實際的識別過程就意味著比較任意兩幅圖像的直方圖。

• FaceNet

人臉識別系統(tǒng) FaceNet 是由谷歌研究人員于2015年開發(fā)的，基于人臉識別基準數(shù)據(jù)集。可用的預先培訓模型和各種開放源碼的第三方實現(xiàn)使這個系統(tǒng)相當廣泛地推廣。FaceNet 在調(diào)查研究、測試性能和準確性方面比早期開發(fā)的其他算法都有出色的表現(xiàn)。FaceNet 精確提取人臉嵌入信息，用于后期人臉識別系統(tǒng)訓練的高質(zhì)量特征。

• NEC

該解決方案由日本NEC科技公司開發(fā)，可以在識別年齡變化的同時，高度準確地識別人。該解決方案使用自適應區(qū)域混合匹配(Adaptive Region Mixed Matching)，這是一個專注于高度相似的片段進行映射的模型。NEC技術(shù)將輸入圖像和注冊圖像分成小段，只關注更相似的段。即使戴著口罩或眼鏡，也能顯示出更高的識別準確率。作為其基礎算法，NEC解決方案使用廣義學習向量量化(GLVQ)。

• 曠視 (FACE++)

中國曠視科技在推出人臉識別應用平臺后，已經(jīng)成為世界知名公司。這是一個多用途的軟件。該算法基于圖像檢測和模糊圖像搜索技術(shù)。這個技術(shù)解決方案使用了公司專有的基于大數(shù)據(jù)的深度學習框架MegEngine。該公司的技術(shù)成功地完成了面部信息抽取識別，包括幾個關鍵特征: 人臉和人臉檢測和跟蹤、人臉識別和聚類、關鍵點檢測、人臉屬性估計和人臉搜索引擎。

隨著工業(yè)界對準確率的更高要求，想要進一步提升模型的泛化能力，需要將不同算法組合來解決面部識別過程中的許多常規(guī)問題：比如面部表情、姿勢、光照條件、圖像噪聲等因素對識別過程帶來的差異。最新的實驗將LBP算法與先進的圖像處理技術(shù)相結(jié)合: 雙邊濾波、直方圖均衡化、對比度調(diào)整和圖像混合，通過結(jié)合后的算法取得了長足的進步。

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