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逐漸影響著我們的生活,那么這種技術到底是怎樣實現的呢?
人臉識別系統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”
在數據庫中比對配對
“人臉識別是人工智能的‘眼睛’。”從2008年就開始跟蹤這項技術的濟南果殼視界信息科技有限公司總經理傅磊稱,人工智能的發展取決于這一支撐技術的發展。
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”與數據庫中的“標簽”進行比對配對。
“目前我國的數據庫比較完備,關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計的算法提取特征,這種方法適用性差,換個環境往往便不適用了。最近幾年,人臉識別技術發展較快,讓機器自主學習,這種學習依賴于大數據,把機器具有自主學習能力的神經網絡訓練出來。
張偉舉例,就像人一樣,小時候不認識汽車、動物,見得多了,自己就總結出了特征規律。給機器足夠的數據,讓它自主學習規律,再給它新的數據時,便能依據之前的經驗,把新數據分析出來。
對于人臉識別闖紅燈者,張偉提出,首先數據庫要全,理論上要有所有濟南市民的數據庫。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,因而需要不同環境下多張圖像的數據支撐,讓特征“標簽”更加穩定。
人臉識別闖紅燈者
監控系統架設不宜過高
人臉識別準確性備受關注。
傅磊坦言,人臉識別的精確度受到光線、環境、動態等影響。作為人臉識別的重要環節,人臉捕捉的發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。因而這種技術主要應用于銀行柜臺、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,張偉認為數據庫和算法都不是問題,但要想真正做到實用,整個監控系統架設設計很重要。“探頭不能用現在馬路上抓拍超速車輛的架設方法。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,應該根據馬路寬度,在不太高的高度,布設合適數量的攝像頭,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,這只是一個個例,識別雙胞胎有一定難度。
張偉稱,識別的關鍵首先看數據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超過了人眼識別,張偉則認為在真實場景下,會有不少不穩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中,人臉識別在增幅上居于首位,預計到2020年人臉識別技術市場規模將上升至24億美元。預計在智能終端滲透臉部識別的情況下,市場規模可能大超預期。
對于人臉識別的應用,張偉介紹目前主要應用于安防領域,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,與數據庫里的逃犯數據比對,一旦發現立刻報警。”“但抓捕逃犯并不全靠人臉識別,而是從數據庫中找出可疑范圍,最終還是要人眼來判斷。”張偉說。
“人臉識別在銀行系統的應用量也很大,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,用戶拿著身份證到銀行辦卡時,系統會自動抓取人臉,和身份證上的信息、公安系統內的身份信息比對,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,張偉認為當前技術尚不完善,存在金融安全問題。傅磊則認為,在商業領域,手機端市場巨大,隨著識別率的增加,技術會日趨成熟。
“人臉識別技術目前已經發展到一定高度,越來越多人臉識別公司出現,某些行業已經到了產品期,但有一些行業還有很長的路要走。從應用角度能否成功關鍵看點子。目前技術尚不成熟,在對精度穩定性要求不太高的行業,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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