人臉識別技術(shù)走進現(xiàn)實:你被識別了么？

成都弱電公司訊：

您還記得電影里的這些情節(jié)嗎？《變形金剛2》中，年輕的男主角和他的小伙伴們過關(guān)卡時，雖然騙過了值班軍人，卻被軍方的人臉辨認技術(shù)發(fā)現(xiàn)。2018年翻拍版的《機械戰(zhàn)警》中，機械戰(zhàn)警第一次面對大眾公開亮相，就在人群中不停地掃描所有人臉，同時將獲取的人臉在通緝犯資料庫中作比對，瞬間就發(fā)現(xiàn)看熱鬧的人群中有一個逃逸多年的通緝犯，并將其制服。另外還有許多電影中，但凡是美國的機要部門，進門就要掃描各種生物特征，從早年電影中的指紋、虹膜，到現(xiàn)在的人臉。

人臉辨認到底是什么？

人臉辨認，是視覺模式辨認的一個細分問題，也大概是最難解決的一個問題。

其實我們?nèi)嗣繒r每刻都在進行視覺模式辨認，我們通過眼睛獲得視覺信息，這些信息經(jīng)過大腦的處理被辨認為有意義的概念。所以我們知道了放在我們面前的是水杯、書本，還是什么別的東西。

我們也無時無刻不在進行人臉辨認，我們天天生活中碰到無數(shù)的人，從中認出那些熟人，和他們打招呼，打交道，忽略另外的陌生人。甚至躲開那些我們欠了錢還暫時還不上的人。

然而這項看似簡樸的任務，對機器來說卻并不那么容易實現(xiàn)。

對計算機來講，一幅圖像信息，無論是靜態(tài)的圖片，還是動態(tài)視頻中的一幀，都是一個由眾多像素點組成的矩陣。好比一個1080p的數(shù)字圖像，是一個由1980*1080個像素點組成矩陣，每個像素點，假如是8bit的rgb格式，則是3個取值在0-255的數(shù)。

機器需要在這些數(shù)據(jù)中，找出某一部分數(shù)據(jù)代表了何種概念：哪一部分數(shù)據(jù)是水杯，哪一部分是書本，哪一部分是人臉，這是視覺模式辨認中的粗分類問題。

而人臉辨認，需要在所有機器認為是人臉的那部分數(shù)據(jù)中，區(qū)分這個人臉屬于誰，這是個細分類問題。

人臉可以分為多少類呢？

取決與所處理問題的人臉庫大小，人臉庫中有多少目標人臉，就需要機器進行相應數(shù)量的細分類。假如想要機器認出每個他看到的人，則這世界上有多少人，人臉就可以分為多少類，而這些類別之間的區(qū)別是非常細微的。由此可見人臉辨認問題的難度。

更不肯提，這件事還要受到光照，角度，人臉部的裝飾物等各種因素的影響。這也不難解釋為什么人臉辨認技術(shù)目前還沒有大量應用在日常生活中，大部分人只能在科幻電影中接觸人臉辨認了。

傻傻分不清楚——一些容易被混淆的概念

一些不太被人熟悉的事物，經(jīng)常會伴隨著大量的概念混淆。

好比對西方宗教不太了解的國人，可能搞不清楚為什么有些人信上帝但不信耶穌；都是在教堂工作的大叔，為什么有些要禁欲，有些卻能結(jié)婚。

而人臉辨認作為一個新事物，也伴隨著大量的概念混淆，而分清這些概念，對于理解人臉辨認還是比較重要的。