大到智慧城市建設(shè),小到手機(jī)端應(yīng)用登錄,人臉識(shí)別已經(jīng)滲透到社會(huì)生活的方方面面。人臉識(shí)別技術(shù)包括人
臉特征提取和分類器設(shè)計(jì)等,是生物特征識(shí)別領(lǐng)域中的重點(diǎn)研究項(xiàng)目。人臉識(shí)別系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)60年代,
80年代以后隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高,于90年代后期進(jìn)入初級(jí)應(yīng)用階段。與其他身份驗(yàn)證
技術(shù)相比,人臉識(shí)別具有無需用戶專門配合、接觸等獨(dú)特優(yōu)勢(shì),使遠(yuǎn)距離身份驗(yàn)證成為可能,例如,通過監(jiān)控?cái)z
像頭進(jìn)行個(gè)人身份驗(yàn)證。人臉識(shí)別系統(tǒng)將捕獲到的圖像數(shù)據(jù)上傳到執(zhí)行人臉檢測(cè)和面部人臉識(shí)別的服務(wù)器,數(shù)據(jù)
處理的負(fù)載主要集中在服務(wù)器上。
2014年前后,隨著大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)備受矚目,深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)使人臉識(shí)別技術(shù)取得了突
破性進(jìn)展。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,其概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,通過組合低層特征形成更加抽象的高
層表示屬性類別或特征,以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)的不同在于一方面通
常有5層以上的多層隱層節(jié)點(diǎn),模型結(jié)構(gòu)深度大;另一方面利用大數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)特征,明確了特征學(xué)習(xí)的重要性。
隨著深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大規(guī)模數(shù)據(jù)集的最新發(fā)展,深度人臉識(shí)別取得了顯著進(jìn)展,基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技
術(shù)可以通過網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)人臉面部特征,從而提高人臉檢測(cè)效率。
從人臉表達(dá)模型來看,可細(xì)分為2D人臉識(shí)別和3D人臉識(shí)別。基于2D的人臉識(shí)別通過2D攝像頭拍攝平面成像
,研究時(shí)間相對(duì)較長,在多個(gè)領(lǐng)域都有使用,但由于2D信息存在深度數(shù)據(jù)丟失的局限性,收集的信息有限,安全
級(jí)別不夠高,在實(shí)際應(yīng)用中存在不足。早在2019年,就有小學(xué)生手舉照片“攻破”了快遞柜的人臉識(shí)別系統(tǒng)。基
于3D的人臉識(shí)別系統(tǒng)通過3D攝像頭立體成像,由兩個(gè)攝像頭、一個(gè)紅外線補(bǔ)光探頭和一個(gè)可見光探頭相互配合形
成3D圖像,能夠準(zhǔn)確分辨出照片、視頻、面具等逼真的攻擊手段。
根據(jù)使用攝像頭成像原理,目前3D人臉識(shí)別主要有三種主流方案,分別是3D結(jié)構(gòu)光方案(Structured Light
)、時(shí)差測(cè)距技術(shù)3D方案(Time Of Flight,TOF)和雙目立體成像方案(Stereo System)。基于3D結(jié)構(gòu)光的
人臉識(shí)別已在一些智能手機(jī)上實(shí)際應(yīng)用,比如HUAWEI Mate 20 Pro、iPhone X。2009年微軟推出的Kinect(Xb
ox 360體感周邊外設(shè))則采用了TOF方式獲取3D數(shù)據(jù),顛覆了游戲的單一操作,為人機(jī)體感交互提供了有益探索
。雙目立體成像方案基于視差原理,通過多幅圖像恢復(fù)物體的三維信息,由于對(duì)相機(jī)焦距、兩個(gè)攝像頭平面位置等
要求較高,應(yīng)用范圍相對(duì)于3D結(jié)構(gòu)光和TOF方案較窄。
除了能夠準(zhǔn)確識(shí)人,精準(zhǔn)判斷捕捉到的人臉是真實(shí)的也至關(guān)重要。活體檢測(cè)技術(shù)能夠在系統(tǒng)攝像頭正確識(shí)別人
臉的同時(shí),驗(yàn)證用戶是本人而不是照片、視頻等常見攻擊手段。目前活體檢測(cè)分為三種,分別是配合式活體檢測(cè)、
靜默活體檢測(cè)和雙目活體防偽檢測(cè)。其中,配合式活體檢測(cè)最為常見,比如在銀行“刷臉”辦理業(yè)務(wù)、在手機(jī)端完
成身份認(rèn)證等應(yīng)用場(chǎng)景,通常需要根據(jù)文字提示完成左看右看、點(diǎn)頭、眨眨眼等動(dòng)作,通過人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位和人臉
追蹤等技術(shù),驗(yàn)證用戶是否為真實(shí)活體本人。
人臉與人體的其他生物特征(如指紋、虹膜等)一樣與生俱來,它的唯一性和不易被復(fù)制的良好特性為身份鑒
別提供了必要的前提。隨著大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展,人臉識(shí)別效率顯著提升,為遠(yuǎn)程辦理業(yè)務(wù)的身份認(rèn)證環(huán)
節(jié)提供了可靠保障。但與此同時(shí),人臉信息保護(hù)、隱私安全等問題也應(yīng)引起重視。隨著《個(gè)人信息保護(hù)法》《數(shù)據(jù)
安全法》及相關(guān)司法解釋的出臺(tái),國家相關(guān)部門以及各種機(jī)構(gòu)對(duì)個(gè)人信息安全問題的重視,有利于引導(dǎo)人臉識(shí)別技
術(shù)的發(fā)展方向,為促進(jìn)行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、創(chuàng)造高品質(zhì)數(shù)字生活提供有力支撐。