前段時(shí)間，南陽市交警利用人臉識別技術(shù)抓拍行人和非機(jī)動車闖紅燈，引發(fā)廣泛關(guān)注。在市區(qū)重要交通路口，紅燈亮起后，如有行人和非機(jī)動車越過停止線，人臉抓拍系統(tǒng)會自動抓拍越線、繼續(xù)通行、通過路口等不同節(jié)點(diǎn)的照片，保留15秒視頻并截取違法者的頭像，闖紅燈行為會自動顯示在路口大屏幕上。

    據(jù)南陽市交警支隊(duì)科研所介紹，借助人臉識別系統(tǒng)，可對交通違法人的頭像及身份證、居住地址等部分信息進(jìn)行曝光。啟用半年來，這些路口從最初一天最多抓拍上百起闖紅燈行為，現(xiàn)在降到一天十余起，治理效果明顯。

    專家介紹，隨著人臉識別技術(shù)不斷進(jìn)步，以及網(wǎng)絡(luò)帶寬、影像拍攝質(zhì)量的提高，未來該技術(shù)會應(yīng)用到更多領(lǐng)域。全新的“刷臉時(shí)代”不再遙遠(yuǎn)。

    人臉識別可以算是落地夠快、效果也夠炫的“智能技術(shù)”之一了，從15年3月馬云展示支付寶的刷臉支付，到最近很多機(jī)場、高鐵站啟用了刷臉進(jìn)站，就連美圖都說自己可以“AI自拍”。

    先來潑一盆冷水，目前很多人臉識別的落地應(yīng)用還處在一個(gè)非常初級的階段，技術(shù)價(jià)值并不高。首先，我們要弄明白人臉識別這一概念。人臉識別其實(shí)是個(gè)相對寬泛的大分類，基于生物特征識別技術(shù)，利用人的特征實(shí)現(xiàn)個(gè)體的區(qū)分。其中技術(shù)包括圖像采集、特征定位、身份的確認(rèn)和查找等等。

    簡單來說，就是從照片中提取人臉中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通過特征的對比輸出結(jié)果。

    在應(yīng)用上，人臉識別也分很多層級，目前在我國應(yīng)用最多還是1：1等級，也就是人臉識別中最初級的“證明你是你”。

    1：1等級的人臉識別通常是用戶上傳符合規(guī)則的照片于系統(tǒng)上，線下拍照，于系統(tǒng)中的照片進(jìn)行對比。在機(jī)場、高鐵站這種為線下拍照提供了較好條件(燈光、拍照像素等等)的環(huán)境中，說實(shí)話對于技術(shù)的硬性要求不算太高。

    而知乎中還有網(wǎng)友提到，關(guān)于人臉識別終端算法部署授權(quán)只需要500元/套，其使用成本可見一斑。而這一技術(shù)也絕非最近才出現(xiàn)，在高中時(shí)期，筆者的學(xué)校就應(yīng)用過刷臉考勤查驗(yàn)課間操跑步圈數(shù)。

    對運(yùn)算環(huán)境要求更高的是1：N級和N：N級的人臉識別。也就是單一特征對比多種特征和多種特征對比多種特征。而這兩種等級的人臉識別在應(yīng)用上也常常無法提供較好的環(huán)境，比如1：N級人臉識別可以應(yīng)用于失蹤人口搜索中，在特殊情況下拍的照片存在角度、光線的復(fù)雜性，加大了特征提取、對比的難度。

    LBP，人臉識別的魔法根源

    或許我們可以更深一步探究人臉識別的算法，比如LocalBinaryPattern(局部二元模式)。這種算法可以將某一像素周邊的灰度值和該像素作比較，從而去除光線的影響提取特征。

    過安檢能“刷臉”不算什么，人臉識別的價(jià)值還遠(yuǎn)未被發(fā)掘

    除了LBP外，常用的特征提取算法還有很多，像是Gabor濾波器。當(dāng)然，提取特征只是第一步，接下來還要根據(jù)特征進(jìn)行分類，這時(shí)就要應(yīng)用貝葉斯、決策樹等等分類算法。

    最近大火的深度學(xué)習(xí)也正逐漸被應(yīng)用于人臉識別中，深度學(xué)習(xí)將特征提取和分類兩個(gè)步驟融合在一起。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)黑盒子的特性計(jì)算出最適合的特征提取模式，從而可以直接跳過“特征提取影響識別結(jié)果”這一怪圈，讓算法的應(yīng)用范圍更大。

    當(dāng)然，由于深度學(xué)習(xí)需要應(yīng)用大量的數(shù)據(jù)樣本和較長時(shí)間的訓(xùn)練時(shí)間，對于整體運(yùn)算環(huán)境要求也很高，相比物美價(jià)廉的LBP，應(yīng)用范圍還不大。

    算法基礎(chǔ)？實(shí)用性更重要！

    雖然有人認(rèn)為人臉識別只是個(gè)很基礎(chǔ)的算法，但我們認(rèn)為在應(yīng)用上范疇上，人臉識別還是一座未經(jīng)發(fā)掘的寶礦。

    單純從身份驗(yàn)證、識別角度來看，就有遠(yuǎn)程信貸、證券事務(wù)辦理、實(shí)名制系統(tǒng)驗(yàn)證、來訪記錄、安檢審核等等范疇的應(yīng)用。在提高魯棒性的前提下，還利用天網(wǎng)進(jìn)行罪犯/失蹤人口追蹤排查，總之科幻片里通過大街小巷攝像頭找人的情節(jié)完全可以進(jìn)入現(xiàn)實(shí)。

    過安檢能“刷臉”不算什么，人臉識別的價(jià)值還遠(yuǎn)未被發(fā)掘

    除了這些落地性強(qiáng)的應(yīng)用模式，目前討論熱度最高的還有大數(shù)據(jù)+人臉識別，也就是通過大量人臉樣本的累積，從中提取特征并總結(jié)規(guī)律。像是提取表情特征，構(gòu)建情緒判斷系統(tǒng)；或者通過面色、皺紋、斑點(diǎn)等等特征分析病情。

    不過這些應(yīng)用范疇距離落地應(yīng)用還很遠(yuǎn)，想要實(shí)現(xiàn)情緒判斷、視覺診斷等等目的，人臉識別是否是最好的方式也不得而知。

    總體看來，在中國的技術(shù)企業(yè)中，人臉識別算是泡沫較高的一個(gè)類別，不光Face++、云從等等企業(yè)都拿過千萬美金級別的融資。各個(gè)企業(yè)也將該技術(shù)的引用視作踏入AI的一步，大肆PR吹捧，就連一些自拍工具也想來蹭一蹭熱度。

    其實(shí)目前人臉識別的應(yīng)用還停留在基礎(chǔ)上，也就是在較好環(huán)境中1：1人臉識別，而拍照美顏更僅僅應(yīng)用到了人臉特征定點(diǎn)提取，連識別預(yù)處理都算不上，這樣也要強(qiáng)吹只能說發(fā)言人的心理素質(zhì)有些過于強(qiáng)悍了。

    我們不應(yīng)該神化任何一種技術(shù)，至于那些混淆視聽蹭熱度的，恰恰展示出了對于自家產(chǎn)品的不自信。對于流量的吹噓或許可以“公關(guān)在前”，錢拿到了再做實(shí)，可技術(shù)不是靠營銷就能堆砌出來的，最后往往只剩下打臉一個(gè)結(jié)果。
 ---武漢為安科提供人臉識別系統(tǒng)。