初審編輯：魏鵬
責任編輯：王曉亮
通過人臉識別狠治“中國式過馬路”、考駕照先要“刷臉”進行身份驗證、公廁用上人臉識別廁紙機……不知不覺,高大上的人臉識別技術(shù)逐漸影響著我們的生活,那么這種技術(shù)到底是怎樣實現(xiàn)的呢?
人臉識別系統(tǒng)抓拍到的非機動車闖紅燈過馬路畫面。(視頻截圖)
用算法提取圖像“標簽”
在數(shù)據(jù)庫中比對配對
“人臉識別是人工智能的‘眼睛’。”從2008年就開始跟蹤這項技術(shù)的濟南果殼視界信息科技有限公司總經(jīng)理傅磊稱,人工智能的發(fā)展取決于這一支撐技術(shù)的發(fā)展。
山東大學控制科學與工程學院教授,中國圖像圖形青工委副主任張偉,主要從事計算機視覺、模式識別等領(lǐng)域的研究。他形容人臉識別就像大腦識別物體,眼睛看到物體后,大腦根據(jù)其特征提取信息進行識別。
張偉介紹,人臉識別目前用得比較多的采集方式,就是用攝像機采集到圖像,再通過先進的算法,把圖像的特征提取出來,將這幅圖像獨特的“標簽”與數(shù)據(jù)庫中的“標簽”進行比對配對。
“目前我國的數(shù)據(jù)庫比較完備,關(guān)鍵是在算法上如何像人腦一樣高效快速地把特征提取出來。”張偉說,之前人臉識別曾通過人為設(shè)計的算法提取特征,這種方法適用性差,換個環(huán)境往往便不適用了。最近幾年,人臉識別技術(shù)發(fā)展較快,讓機器自主學習,這種學習依賴于大數(shù)據(jù),把機器具有自主學習能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練出來。
張偉舉例,就像人一樣,小時候不認識汽車、動物,見得多了,自己就總結(jié)出了特征規(guī)律。給機器足夠的數(shù)據(jù),讓它自主學習規(guī)律,再給它新的數(shù)據(jù)時,便能依據(jù)之前的經(jīng)驗,把新數(shù)據(jù)分析出來。
對于人臉識別闖紅燈者,張偉提出,首先數(shù)據(jù)庫要全,理論上要有所有濟南市民的數(shù)據(jù)庫。此外,人在變老,且不同的角度、表情,是否配戴眼鏡等都會影響識別效果,因而需要不同環(huán)境下多張圖像的數(shù)據(jù)支撐,讓特征“標簽”更加穩(wěn)定。
人臉識別闖紅燈者
監(jiān)控系統(tǒng)架設(shè)不宜過高
人臉識別準確性備受關(guān)注。
傅磊坦言,人臉識別的精確度受到光線、環(huán)境、動態(tài)等影響。作為人臉識別的重要環(huán)節(jié),人臉捕捉的發(fā)展不及人臉比對識別,尚處于初級階段。如果人臉有偏向,不正對著鏡頭則很容易有誤差。因而這種技術(shù)主要應(yīng)用于銀行柜臺、登機口、地鐵出入口等光線及人臉位置比較固定的場景。
張偉也提到,曾經(jīng)將人臉識別算法放在機器人上,識別出人后進行互動打招呼。但問題是,有的機器人不到半米高,仰視人臉的視角下,光打下來使得人臉過曝,識別率很低。
濟南通過人臉識別闖紅燈者,張偉認為數(shù)據(jù)庫和算法都不是問題,但要想真正做到實用,整個監(jiān)控系統(tǒng)架設(shè)設(shè)計很重要。“探頭不能用現(xiàn)在馬路上抓拍超速車輛的架設(shè)方法。因為這種探頭架得太高,向下看到的不是人臉正面。”
張偉認為,應(yīng)該根據(jù)馬路寬度,在不太高的高度,布設(shè)合適數(shù)量的攝像頭,能在比較正的角度采集到人臉信息。“但在馬路人流量過大,存在遮擋的情況下,識別效率也會大打折扣。”
雙胞胎能逃得過人臉識別的“火眼金睛”嗎?張偉曾做過相關(guān)實驗。“我們有兩個老師剛好是雙胞胎,當時是識別成功了。”但他強調(diào),這只是一個個例,識別雙胞胎有一定難度。
張偉稱,識別的關(guān)鍵首先看數(shù)據(jù)庫能否采集到兩人的細微差別,實驗當時是采集了雙胞胎的圖像后當場測試,準確率較高。但如果是不同時間采集出的圖像,比對時又是另一時間點就比較困難了。
有新聞報道機器識別已經(jīng)超過了人眼識別,張偉則認為在真實場景下,會有不少不穩(wěn)定因素增加識別難度。
抓捕逃犯、身份驗證
目前主要用于安防金融
有報道稱,在眾多生物識別技術(shù)中,人臉識別在增幅上居于首位,預計到2020年人臉識別技術(shù)市場規(guī)模將上升至24億美元。預計在智能終端滲透臉部識別的情況下,市場規(guī)模可能大超預期。
對于人臉識別的應(yīng)用,張偉介紹目前主要應(yīng)用于安防領(lǐng)域,比如幫助公安抓捕嫌犯,進行異常行為識別等。“在比較大的城市,公共路段的攝像頭都有人臉識別算法在運行,與數(shù)據(jù)庫里的逃犯數(shù)據(jù)比對,一旦發(fā)現(xiàn)立刻報警。”“但抓捕逃犯并不全靠人臉識別,而是從數(shù)據(jù)庫中找出可疑范圍,最終還是要人眼來判斷。”張偉說。
“人臉識別在銀行系統(tǒng)的應(yīng)用量也很大,主要用于身份識別。”傅磊表示。如今越來越多的銀行用上人臉識別系統(tǒng),用戶拿著身份證到銀行辦卡時,系統(tǒng)會自動抓取人臉,和身份證上的信息、公安系統(tǒng)內(nèi)的身份信息比對,有效避免利用假身份證或別人的身份證辦卡詐騙的情況。
對于當前很火的手機刷臉支付,張偉認為當前技術(shù)尚不完善,存在金融安全問題。傅磊則認為,在商業(yè)領(lǐng)域,手機端市場巨大,隨著識別率的增加,技術(shù)會日趨成熟。
“人臉識別技術(shù)目前已經(jīng)發(fā)展到一定高度,越來越多人臉識別公司出現(xiàn),某些行業(yè)已經(jīng)到了產(chǎn)品期,但有一些行業(yè)還有很長的路要走。從應(yīng)用角度能否成功關(guān)鍵看點子。目前技術(shù)尚不成熟,在對精度穩(wěn)定性要求不太高的行業(yè),或者作為輔助手段解決部分問題時,可以鋪開去做。”張偉說。
（齊魯晚報·齊魯壹點記者范佳）
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