一文讀懂人臉識別的前世今生

發布時間:2019-07-30

從古至今

人臉都是進行身份辨識的重要方式

在古代

政府通過發布“海捕文書”

利用人員的畫像、涉案信息等

實現對人員的發現、舉報、抓捕


而近年來

隨著人臉識別技術的飛速發展

刷臉支付、刷臉門禁、刷臉登機等應用的興起

更是掀起了一股“刷臉”熱潮

“刷臉時代”正大步流星地向我們走來

那么,人臉識別的原理是什么呢?

其實機器本來并不擅長識別人臉

比如這位五官立體的大叔

在機器眼里

也只是一串0和1組成的數據

它并不理解這個圖像有什么含義

所以,想要讓機器學會認識圖像

需要我們給它編寫程序算法

所謂長相

很大程度上取決于人的腦袋和五官的形狀

當我們描述一個人的長相的時候

大多數會用到類似這樣的詞匯

比如瓜子臉、柳葉眼、蒜頭鼻、櫻桃嘴


最早的人臉識別就是采用這樣的方法

首先,機器會在圖像中識別出臉所在的位置

然后描繪出這張臉上的五官輪廓

獲得人臉上五官的形狀和位置信息

比如兩只眼睛之間的距離

鼻尖嘴角連線在水平方向上的角度等等


這樣,就可以通過這些數據

判斷這張臉是不是已知的某張臉

或者直接在數據庫中找出這是哪張臉

但是這種方法獲得的特征數據比較少

結果也并不是特別準確

現在已有更準確的算法對圖像進行處理和比較了

比如,一些算法不再是從圖像上找點連線

而是直接對比兩張臉的圖像

這樣就相當于更全面細致地

獲取更多的特征信息


而針對不法分子利用照片識別的漏洞

還可通過加裝3D傳感器、紅外攝像頭等設備

來精準感知攝像頭前的

到底是一個冷冰冰的平面圖像

還是一張有溫度的立體的臉


So~ 當技術的進步達到一定程度時

“刷臉”不再是網絡里用于調侃的詞匯

而是成為了現實場景

在2012年前

市場上已經出現了人臉識別在單“點”上的應用

比如考勤機、門禁機等

可以解決一些生活中的問題或帶來一些便利

而人臉識別應用實現從“點”到“面”的飛躍

很大程度上

則歸功于計算機人臉識別與人眼識別的博弈

在這短暫的3、5年內

人臉識別準確率已大幅提升至99%以上

全面趕超了人眼

這也意味著“刷臉時代”開始興起

交通樞紐、社區、泛園區、商業地產、大型活動等場景

均實現了人臉識別技術的規模化商業落地

人臉識別不再停留于單“點”的應用上

而是開始進入到復雜場景

從面的維度去解決場景閉環的問題


那么,接下來

人臉識別應用會怎么走?

靠算法的不斷提升嗎?

雖然基于深度學習的算法精度會無限逼近100%

然而,相比于技術在這最后零點幾的艱難提升

如何實現人臉識別全場景的商業化落地

則是更值得深入探索的問題


在未來幾年

隨著應用場景的不斷豐富

人臉識別落地將演進到全連接的狀態

不僅僅局限于在某一個地方、某一個場景

而是在整個社會生活的全生命周期里

人臉將作為唯一的ID

打通各個場景,實現全連接


作為12年就已入局AI的元老級企業

在人臉識別這條道路上

瑞為不僅達到了技術領先、找到了場景

還實現了把技術轉化為產品應用到場景

并根據對客戶行業的深刻理解

持續改進產品和解決方案

在智慧零售、智能車載、智能安防、智能家電等領域

真正給客戶帶來了豐富的場景化價值

基于人臉識別技術

實現全場景的“One ID”連接

最終實現“One Face,One ID,One World”

是瑞為對人臉識別技術商業化落地路徑的最好詮釋

道阻且長,行則將至

正走在場景化價值延伸路上的瑞為

仍將自信篤定,行穩致遠

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