人脸识别,所有摄像头将认识你

2018年11月06日 科技前沿 330 views

人脸识别技术

科技在发展!人类在进步!面部识别的技术在我们的生活中已经开始流行普遍:手机解锁时,不再需要频繁输入文字密码;超市购物时,不用再一个个排队扫条形码;景区入园时,再也不怕忘带身份证……这一切在这个technology盛行的时代,只需 ‘刷脸’ 便可成功。

What?

人脸识别技术(Facial Recognition Technology)是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。一般来说,此技术是通过比较给定图像中的选定面部特征和数据库中的面部来工作。它是基于生物识别的一种强人工智能,可以通过面部纹理和形状来区分生物体,集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术。是否拥有尖端的核心算法是人脸识别系统成功的关键。识别的精准度高速率也决定了此系统是否可以被应用。

人脸识别的研究历史比较悠久。高尔顿(Galton)早在1888 年和1910 年就分别在《Nature》杂志发表了两篇关于利用人脸进行身份识别的文章,对人类自身的人脸识别能力进行了分析。20世纪60年代,人脸识别的研究初步展开。在1964年和1965年期间,布莱索(Bledsoe)与海伦陈(Helen Chan)和查尔斯(Charles Bisson)在Panoramic Research Inc. 一起致力于计算机识别人脸的研究,发表的技术报告。但由于这笔研究资金是由一个不具备大量宣传力的无名情报机构提供的,工作发表数量非常有限。根据现有参考文献,Bledsoe的初始方法涉及手部、脸部上的各种标志,如眼睛中心,嘴巴等,并且计算机还自动计算标志之间的距离并在图像之间进行比较以确定身份,主要基于人脸几何结构特征来分析并提取面部剪影曲线特征

但是,由于头部倾斜,照明强度,面部表情,年龄增长,人脸识别不再能准确地做出判断。在当时,同一个人,“转头”与“不转头”的两张图片的相关性是非常低的。

1991年起,人脸识别技术涌入了更多的研究者,由于计算机技术光学成像技术的发展,计算机已经可以通过照片来快速准确地分辨身份。因此在这几年间,人脸识别的研究上得到了巨大突破。到1997年左右,由Christoph von der Malsburg和德国波鸿大学以及美国南加州大学的研究生开发的系统领先于世界。麻省理工学院(MIT)的特克(Turk)和潘特(Pentland)提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别方法;通过对比实验,其人工智能学院也提出了一个重要的结论:模板匹配的方法优于基于特征的方法。

后续,科学家研究出了基于主动近红外图像多光源人脸识别技术——光线变化已经不能够影响它的识别效果。这种新技术在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别,并在近两三年发展迅速,使人脸识别技术逐渐走向实用化。

人脸识别的优点:

卫生:用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像;

高效:在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别;

视觉特性:以貌识人,操作简单、结果直观、隐蔽性好。

不可复制性:即使做了整容手术,该技术也能从几百项脸部特征中找出“原来的你”。

高安全性:人脸识别技术可以记录试图通过人脸验证但是失败的可疑面部身份,从而在第一时间通知正确面部的主人。

全自动性:无需用户做出任何表情动作,自然即可。

How?

人脸识别有四个流程——人脸图像检测, 人脸图像预处理, 人脸图像特征提取, 人脸图像匹配与识别。

检测:每个人与生俱来就有着不一样的相貌,不同的皮肤质地,虹膜特征,五官的大小和位置的分布。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。

预处理:基于人脸检测结果,对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。通俗来说,就是规范化面部特征,使后续的认证工作更加便捷顺利。预处理的过程有这样一些过程,比如——光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

特征提取: 人脸特征提取,也称人脸表征,是对人脸进行特征建模的过程。

匹配与识别: 将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。

现实应用

不知不觉中,人脸识别已经深入我们的日常生活。从前,我们购物的时候,都是用现金支付,人工操作计算找零。渐渐地,出现了银行,甚至电子银行,人们更多也开始使用宝支付,微信支付。这些演变都给我们的生活带来了方便。

21世纪的今天,人脸识别已经被应用到了交易上。超市里结束购物结账时,消费者只需在收银台面对POS机屏幕上的摄像头,系统自动拍照,扫描消费者面部,再把图像与数据库中的存储信息进行对比。消费者面部信息同时与支付系统相关联。等到消费者的身份信息显示出来后,顾客只需在触摸显示屏上点击“OK”确认,全部交易过程即告完成。

据了解,南京河西金鹰世界负一楼的金鹰超市开设了专门的刷脸支付通道,整个支付只需十几秒。广州白云区安华汇的卜蜂莲花,一家占地5000㎡的进口超市,也引入了三台刷脸支付的黑科技。不用带现金,不用带手机,只需要消费者在结账的机器前一站,就可以支付了。除此之外,中国的很多地方都在引入刷脸支付,比如吉林、济南、四川、杭州、深圳…..这不仅节省了消费者的时间,还提高了超市的结账效率,也让消费者有了不一样的支付体验。

小编用的是魅族的手机,具有人像扫描解锁功能。在设置密码的时候,系统要求我正对摄像头,并且转动自己的面部,等到系统捕捉到足够的面部信息并录入数据库后,面部识别就设置完成了。小编迫不及待想要尝试一下,于是就立即锁屏,准备重新解锁。点亮屏幕,手指才刚触碰到屏幕,还没来得及做出任何操作,屏幕上方就出现了一个笑脸标识,小编就一脸懵逼地进入了手机桌面。在这个人脸识别系统里,虹膜是很重要的一项因素,因为在摆玩“刷脸解锁”的时候,小编发现,只要一直闭着眼睛,不论光线再充足,角度再正确,手机都无法被解锁。所以,根本不用担心哪天你睡着了,你的朋友会擅自解锁你的手机,因为手机的摄像头根本检测不到你虹膜的特征。

除此以外,一些大规模的公司会用采用“刷脸签到”来记录公司员工是否出勤,甚至可以精确地记录一天内出勤的总时长。在进出公司的不经意间,隐藏式摄像头采用人脸识别自动为公司职员进行签到,既方便又省时,也保持了是否出勤的真实性。

未来前景

人脸识别技术广泛应用于智能手机、金融、医学、政务服务等各个领域。与生活如此息息相关的人脸识别技术,自然也会遭到一些安全性上的质疑。

但是,Uniqul公司(2013年7月芬兰创业公司Uniqul全球首次推出“刷脸”支付)一名发言人说,刷脸支付系统的安全系数堪称“军用级别”,通过分析消费者的生物遗传数据,甚至能够准确分辨出双胞胎的差别。随着技术发展,这种越来越越可靠的“军用级别” 的安全性自然可以让面部识别系统安装在未来的自动提款机上。美国迪博尔德集团公司则正在研发基于面部识别系统的第三方转账平台。

体育赛事上,8月7日,日本电器股份有限公司表示,将在2020年东京奥运会和残奥会期间使用人工智能面部识别系统,以确保运动员、观众和官员的安全,这将是第一个所有场馆使用面部识别技术安全系统的奥运会。2018年,中国杭州马拉松比赛也将首次引入人脸识别技术,对参赛选手的身份进行检测。

医学领域,人脸识别挂号系统让号贩子无从插手,“刷脸”医保支付可以节省排队时间,让智慧医疗服务流程更加通畅。今年,温州有10家医院启用了人脸识别预填单系统,“刷脸”看病、智能导诊成为可能。公益领域,“人脸寻亲”帮助寻找走失老人和小孩,让回家的路不再遥不可及。今年7月,四川西昌救助站借助这一技术送7位滞留人员回家团圆。

参考文献:

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