佩特科技阐述人脸识别基本原理及应用领域 双目人脸识别解决方案定制

从人工智能技术演进曲线来看，人脸识别技术目前正处于爆发阶段，并即将进入部署阶段，应用价值逐步体现。同时，人脸识别在LFW、MegaFace、FRVT三大测试级上的识别准确率已经达到了99%以上，超越了人类肉眼识别的能力，随着技术的不断提升，人脸识别有望解锁更多的应用场景。

2018年是人脸识别全面应用的重要节点，人脸识别在各大场景、小场景的应用遍地开花。从应用领域看，人脸识别主要应用在了金融、安防以及考勤门禁等领域，其中考勤门禁占到了42%。

根据权威机构分析，到2020年我国人脸识别市场规模预计可达到42.8亿元，潜力巨大。

从应用场景来看，建筑工地已成为人脸识别落地的最热门的场景之一。

全国拥有海量工地，为了解决拖欠农民工工资问题、农民工大面积流动性的安全问题，2018年5月份住建部发布了《建筑工人实名制管理办法（征求意见稿）》、《全国建筑工人管理服务信息平台数据标准（征求意见稿）》，要求对进入工地的农民工进行实名制管理。

前期部分工地采用闸机+刷卡的模式，但存在冒名打卡、借用身份证、镶有芯片的安全帽张冠李戴、计算工资、工时容易发生纠纷等等问题。

采用人脸识别实名制核验后可以有效的解决这些问题，人脸识别杜绝冒名打卡、借用身份证等情况，同时人员信息登记至人脸识别系统，并在公安系统进行备案，有效防止外来人员入内，通过人脸识别记录每次通行记录，很方便的进行农民工考勤即工时登记，使工地更安全、管理更高效。

除了建筑工地，校园也是人脸识别一个非常重要的应用场景。以往，校园一卡通是师生身份的唯一标识，用来刷卡消费、进入宿舍等。但一直以来，存在卡片丢失、忘带、磨损、盗刷等一系列问题，也带来了安全隐患和极高的管理成本。

而人脸识别恰好能解决这一难题，将 “人脸”作为校园里面每个人的唯一标识，无缝切入到整个智慧校园生态，实现从“校园一卡通”到“校园一脸通”。 

人脸识别门禁管理系统对学校大门、宿舍楼、实验室、图书馆等场所的每一个入口进行分别授权通行管理，并能够对进出人员进行统计记录。在学校食堂、便利店等消费场景，以“人脸”为载体进行支付，为师生提供良好的购物体验。

随着新高考的改革，智慧电子班牌是每个学校走班排课的刚需产品，通过电子班牌人脸识别进行考勤签到或签退，帮助老师、家长更高效地了解学生出勤状况。

当然除了工地、校园，还有很多的应用场景，包括社区、楼宇、景区、酒店、家居、机器人等等。

为让大家系统性的了解人脸识别的整个流程，我将针对人脸识别的基本原理、主要实现的过程及关键点展开介绍。

人脸识别大致经历了从早期几何特征的算法、到人工特征+分类器的思路、再到基于深度学习的方法的三个阶段。早期阶段识别率停留在40%、50%左右，很难做商业的应用。目前，基于深度学习的人脸识别将识别准确率大幅度提升到了人类的水平。

那人脸识别的过程是如何实现的呢？

首先用海量数据，基于深度学习卷积网络训练出人脸特征模型。在人脸识别过程中，对于前端在各种环境下采集到的人脸图像，先采用光线规整、图像增强、关键点分析、人脸对齐等进行人脸图像预处理，并检测出人脸，然后采用训练出来的特征模型进行人脸特征值的提取，并对提取出来的特征值进行比对，输出比对结果确定是否为同一个人。

当然在整个人脸识别过程中还可以加入活体检测环节，增加人脸识别的应用安全性。

在实际场景下，考虑到用户体验，一般都是在非限制条件下拍摄的人脸，在这种环境下拍摄到的人脸存在着各种大角度、暗光、强光、背光、遮挡、模糊、噪点等问题，这些低质量的图像很大程度上会影响人脸算法的识别准确率。

为了解决这个问题，除了提升算法的鲁棒性外，还可以从源头摄像头端着手提升图像采集的质量。同时需要对采集的人脸图像进行预处理，用图像增强来提升图像质量。

针对低质量的图像一般可采用暗光增强、超分辨率、去噪、去除运动模糊等方式进行图像增强。黑漆漆的图像，用了图像增强方法，就可以看到更多的细节。还有超分辨率，针对低分辨率的图像，利用脸部属性，也就是局部区域来增加恢复高分辨率面部图像的真实度。

图像增强技术是非常核心算法，涉及算法较多，目前很多算法厂家很难做到很好的提升效果。

除了图像增强，人脸的对齐也是人脸识别中的关键环节，人脸对齐需要通过人脸关键点实现，根据这些关键点对人脸做对齐校准。

所谓关键点，就是上图所示的绿色的点，通常是眼角的位置、鼻子的位置、脸的轮廓点等等。如果识别时获取的人脸比较歪，根据关键点，使用仿射变换将人脸统一“摆正”，尽量消除姿势不同带来的误差。

关键点的提取在大角度、复杂光照、遮挡等复杂条件下有较大的难度，同时对稳定性、速度要求也非常高。对于这项技术虹软还是很有发言权的，目前全球TOP5安卓智能手机品牌的主要机型都在使用虹软的美颜人脸关键点技术，这也是虹软深耕计算机视觉领域二十余年的成果。

对采集到图像做了预处理，检测到人脸后，即可做特征值的提取与比对。但在人脸识别商业化落地中，还有一个重要的环节即是活体检测，验证用户是否为真实活体本人在操作。

活体检测可有效抵御照片、视频、面具等常见的攻击手段，帮助用户甄别欺诈行为，保障用户的利益。从实现方式可分为RGB单目活体检测、IR活体检测以及采用深度信息的活体检测。

RGB单目活体检测采用普通RGB摄像头，通过分析采集到人像的破绽如：摩尔纹、成像畸形、反射率等。近红外活体检测，则基于红外成像原理，屏幕类无法成像。深度信息活体则通过3D结构光或TOF获取3D人脸信息进行活体的有效判断。

从防攻击有效性看，3D结构光优于近红外优于RGB单目，而在成本上RGB单目优于近红外优于3D结构光。在交互方式上，可分为静默式和配合式，配合式则需要结合摇头、眨眼、唇语等方式配合活体的检测，静默式相比配合式算法层面要求更高，体验更好。

通过上述介绍，大家应该对人脸识别算法有了一定认知。佩特科技最近推出的双目人脸识别解决方案，同时推出可以直接在设备上配备的高性能双目摄像头，利用红外立体成像检测等技术，完成活体检测功能，实现精准的识别判定，识别精度高、速度快，人脸识别准确率可达到99.7%，极大地提升业务效率和安全性，给用户带来极致的“刷脸”体验。