這是一個(gè)概念滿天飛的時(shí)代，是一個(gè)英雄輩出的時(shí)代，同時(shí)也是一個(gè)魚龍混雜的時(shí)代?？v觀當(dāng)前國(guó)內(nèi)人臉識(shí)別應(yīng)用市場(chǎng)，號(hào)稱擁有此技術(shù)的不下千家，可謂是名目繁多，魚龍混雜。面對(duì)眾多商家，用戶常常是丈二和尚摸不著頭腦，不但要為選哪家技術(shù)哪種人臉識(shí)別產(chǎn)品而犯愁，還得擔(dān)心是否會(huì)受欺騙花了冤枉錢。從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，這不僅損害到用戶的利益，也影響了整個(gè)人臉識(shí)別行業(yè)的良性發(fā)展。

　　
　　人臉識(shí)別產(chǎn)品好不好，它的核心技術(shù)在哪里，目前都有哪些類型的產(chǎn)品？都有哪些類型的應(yīng)用？在此，小編將會(huì)從人臉識(shí)別產(chǎn)品角度為您帶來(lái)詳盡解讀。
　　
　　原理很簡(jiǎn)單，做好不容易
　　
　　總體來(lái)說(shuō)，人臉識(shí)別技術(shù)原理很簡(jiǎn)單，主要是通過(guò)視頻采集設(shè)備獲取識(shí)別對(duì)象的面部圖像，再利用人臉?biāo)惴▽?duì)其臉部的五官位置、臉型和角度進(jìn)行計(jì)算分析，進(jìn)而和自身數(shù)據(jù)庫(kù)里已有的范本進(jìn)行比對(duì)，zui后判斷出用戶的真實(shí)身份。然而真正在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，因?yàn)樗惴ㄟ_(dá)不到要求導(dǎo)致誤報(bào)太多，不僅無(wú)法幫助到使用者，更會(huì)給使用者帶著不必要的困擾和工作量。
　　
　　雖然人臉識(shí)別有很多其他生物識(shí)別*的優(yōu)點(diǎn)，但是它本身也存在許多困難。人臉識(shí)別被認(rèn)為是生物特征識(shí)別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域zui困難的研究課題之一。
　　
　　人臉識(shí)別的困難主要是人臉作為生物特征的特點(diǎn)所帶來(lái)的。人臉在視覺上的特點(diǎn)是：
　　
　　1、不同個(gè)體之間的區(qū)別不大，所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似，甚至人臉器官的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點(diǎn)對(duì)于利用人臉進(jìn)行定位是有利的，但是對(duì)于利用人臉區(qū)分人類個(gè)體是不利的。
　　
　　2、人臉的外形很不穩(wěn)定，人可以通過(guò)臉部的變化產(chǎn)生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，人臉識(shí)別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內(nèi)和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。
　　
　　在人臉識(shí)別中，*類的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個(gè)體的標(biāo)準(zhǔn)的，而第二類的變化應(yīng)該消除，因?yàn)樗鼈兛梢源硗粋€(gè)個(gè)體。通常稱*類變化為類間變化，而稱第二類變化為類內(nèi)變化。對(duì)于人臉，類內(nèi)變化往往大于類間變化，從而使再受類內(nèi)變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個(gè)體變得異常困難。
　　
　　技術(shù)細(xì)節(jié)
　　
　　一般來(lái)說(shuō)，人臉識(shí)別系統(tǒng)包括圖像攝取、人臉定位、圖像預(yù)處理、以及人臉識(shí)別（身份確認(rèn)或者身份查找）。系統(tǒng)輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的若干已知身份的人臉圖象或者相應(yīng)的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識(shí)別的人臉的身份。
　　
　　目前人臉識(shí)別的算法可以分類為：基于人臉特征點(diǎn)的識(shí)別算法；基于整幅人臉圖像的識(shí)別算法；基于模板的識(shí)別算法；基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法；
　　
　　這些算法在應(yīng)用領(lǐng)域上各有不同，如以漢王為首的人臉考勤機(jī)產(chǎn)品就是基于人臉特征點(diǎn)的識(shí)別算法；也有以科葩為首的應(yīng)用于*人臉布控、人證身份識(shí)別產(chǎn)品的就是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法。
　　
　　隨著計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，尤其是圖像識(shí)別領(lǐng)域進(jìn)入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代后，很多傳統(tǒng)方法很快被顛覆。今天小編在這里會(huì)以重點(diǎn)介紹以科葩為代表的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法，它為什么能迅速顛覆傳統(tǒng)算法？為什么在它出現(xiàn)后，以發(fā)改委、財(cái)政部、*部、住房城鄉(xiāng)建設(shè)部等核心部門牽頭推廣此技術(shù)的應(yīng)用？
　　
　　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法
　　
　　面對(duì)人臉的角度、光照、表情、年齡、化妝、遮擋、圖片質(zhì)量等眾多變化，同一個(gè)人的不同人臉圖片具有很大差異。同時(shí)，隨著待識(shí)別的人數(shù)的增加、出現(xiàn)長(zhǎng)得比較像的人的概率增加等情況逐漸增多，原有的人臉識(shí)別算法已不能滿足市場(chǎng)實(shí)際應(yīng)用需求。科葩通過(guò)計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)模仿人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建一個(gè)包含數(shù)百萬(wàn)相互連接的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過(guò)龐大數(shù)據(jù)訓(xùn)練自己學(xué)習(xí)如何識(shí)別人臉圖像。

　　
　　對(duì)于很多訓(xùn)練任務(wù)來(lái)說(shuō)，特征具有天然的層次結(jié)構(gòu)。以圖像為例，層次結(jié)構(gòu)大概如上所示。

　　
　　上文小編有提到采用龐大的數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，在數(shù)據(jù)選取上，也會(huì)影響人臉識(shí)別在不同的應(yīng)用場(chǎng)景下的效果。
　　
　　算法模型訓(xùn)練
　　
　　針對(duì)多角度、多光照、部分遮擋等條件下的人臉識(shí)別，科葩通過(guò)對(duì)各種情況下的龐大人臉數(shù)據(jù)源進(jìn)行深度訓(xùn)練。數(shù)據(jù)來(lái)源及訓(xùn)練主要有以下幾種方式：
　　
　　1、通過(guò)各種途徑獲得大量的監(jiān)控視頻人臉數(shù)據(jù)，對(duì)于原有算法模型進(jìn)行重新訓(xùn)練；
　　
　　2、原有的大量數(shù)據(jù)模擬處理：通過(guò)對(duì)原有自拍照片的模擬處理，從而保證了以上的模糊人臉成對(duì)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練；
　　
　　3、通過(guò)對(duì)龐大人臉圖像先做人臉對(duì)齊，然后再深度特征提取，再采用極聯(lián)分類器進(jìn)行識(shí)別訓(xùn)練；

　　
　　人臉識(shí)別技術(shù)涉及到的子項(xiàng)
　　
　　人臉檢測(cè)
　　
　　無(wú)論場(chǎng)景中是單人或多人，還是側(cè)臉、半遮擋、模糊等情景中，均能進(jìn)行檢測(cè)。目前科葩檢出率達(dá)99.95%，速度達(dá)5ms/幀，確保人過(guò)留圖。
　　
　　人臉關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)準(zhǔn)
　　
　　可對(duì)各種表情、姿態(tài)、角度豐富多變的人臉進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)定位；科葩采用的基于3D規(guī)整算法，結(jié)合了深度學(xué)習(xí)的五官標(biāo)定初始化，結(jié)合多個(gè)不同的標(biāo)準(zhǔn)的多點(diǎn)數(shù)據(jù)集知識(shí)，使得同一個(gè)模型可以應(yīng)用于不同數(shù)量的關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)，以保障zui低的誤差和的適應(yīng)性。目前科葩在關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)速度可達(dá)10ms/幀，高于其它業(yè)內(nèi)同行。
　　
　　人臉質(zhì)量判斷技術(shù)
　　
　　在跟蹤的人臉序列中選擇質(zhì)量*的幾幀圖像用于后續(xù)的識(shí)別，可有效提率和降低誤識(shí)率。
　　
　　人臉驗(yàn)證技術(shù)
　　
　　可實(shí)現(xiàn)1：1和1：N的人臉相似度比對(duì)?？戚獠捎蒙疃葘W(xué)習(xí)方法對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，利用征征匹配程度來(lái)區(qū)分不同的人臉。

　　
　　魚龍混雜 價(jià)格差別大
　　
　　以上可以得知，在當(dāng)今眾多的人體生物特征識(shí)別技術(shù)中，人臉識(shí)別技術(shù)以其實(shí)用性強(qiáng)、速度快、使用簡(jiǎn)單和識(shí)別精度高等特點(diǎn)，與其他人體生物特征識(shí)別技術(shù)相比較時(shí)占有明顯的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。面對(duì)市場(chǎng)對(duì)人臉識(shí)別的需求越來(lái)越多，讓不少商家以次充好，隨便弄一兩個(gè)人從網(wǎng)絡(luò)下載破譯的一個(gè)簡(jiǎn)單算法而夸大宣傳并大打旗號(hào)自己擁有人臉識(shí)別核心算法，還有另一部分商家通過(guò)獲取擁有人臉?biāo)惴ǖ墓?，在某一些應(yīng)用領(lǐng)域應(yīng)用。后者比前者的技術(shù)要相對(duì)好一些，但不排除為了尋求低價(jià)，所獲得的*往往是初級(jí)版本而非現(xiàn)在所需求的深度學(xué)習(xí)的算法版本。有了這些商家的介入，導(dǎo)致人臉識(shí)別市場(chǎng)出現(xiàn)越來(lái)越多的低價(jià)產(chǎn)品。小編通過(guò)百度搜索，隨機(jī)抽取了一些在網(wǎng)絡(luò)做推廣宣傳的商家詢價(jià)，價(jià)格參差不齊，如人證識(shí)別設(shè)備，有高達(dá)幾萬(wàn)的，但也有小幾百的；還有些甚至直接在淘寶掛價(jià)銷售。小編通過(guò)淘寶購(gòu)買了一套人證識(shí)別系統(tǒng)，回來(lái)鬧的不少笑話，男同事識(shí)別成女同事，張三識(shí)別成李四，也難怪了，淘寶大家都懂的，山寨假貨不奇怪。
　　
　　選購(gòu)需謹(jǐn)慎 主要考慮以下幾點(diǎn)
　　
　　個(gè)人需求：根據(jù)自己的實(shí)際需求選擇對(duì)應(yīng)的人臉識(shí)別產(chǎn)品。在商家的時(shí)候，盡可能的闡述清楚自己的需求，讓商家做產(chǎn)品的推介，是能根據(jù)自己的需求提供相應(yīng)的方案。
　　
　　性能如何：因?yàn)槿四樧R(shí)別的性能是需要在實(shí)際應(yīng)用中才能判斷，所以在選擇的時(shí)候，一定要商家能提供人臉識(shí)別相關(guān)和獲取的相關(guān)證書。同時(shí)是能提供較多的落地應(yīng)用案例。
　　
　　研發(fā)能力：因?yàn)槿四樧R(shí)別在應(yīng)用中往往更多是定制化需求，這個(gè)需要考量商家的研發(fā)能力，是否有能力支撐項(xiàng)目的二次開發(fā)和系統(tǒng)升級(jí)等。
　　
　　價(jià)格方面：不要一味的追求低價(jià)，人臉識(shí)別技術(shù)所需的研發(fā)成本是非常高的，同時(shí)我們也知道，如今人才是zui貴的。真正做人臉識(shí)別的公司在研發(fā)人員組建這塊，不少于四十人，有的甚至高達(dá)數(shù)百人。
　　
　　以上部分?jǐn)?shù)據(jù)感謝深圳市科葩信息技術(shù)有限公司！科葩潛心于人臉識(shí)別技術(shù)研究長(zhǎng)達(dá)10余年之久，十年磨一劍，始終堅(jiān)持走“深度研發(fā)，自主創(chuàng)新”的發(fā)展之路。公司主要技術(shù)團(tuán)隊(duì)來(lái)自于武漢華中科技大學(xué)，公司在技術(shù)、人才、知識(shí)產(chǎn)權(quán)歷經(jīng)十余年的積累，已擁有深厚的技術(shù)底蘊(yùn)。截止目前，前科葩的人臉識(shí)別技術(shù)和產(chǎn)品已在*、海關(guān)、金融、地產(chǎn)、學(xué)校、邊檢口岸等多個(gè)重要領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。同時(shí)還推動(dòng)在智能手機(jī)、平板電腦、PC等民用產(chǎn)品領(lǐng)域的應(yīng)用。