
圖為應(yīng)用人臉識別技術(shù)的考勤機。經(jīng)濟日報記者 周明陽攝

今年3月,全球最知名的IT和通信產(chǎn)業(yè)盛會CeBIT——漢諾威消費電子、信息及通信博覽會在德國拉開帷幕。開幕式上,馬云向德國總理默克爾演示了Smile to Pay掃臉技術(shù),利用“刷臉支付”為嘉賓購買了禮物。這使得人們對新的支付技術(shù)產(chǎn)生期待,也將人臉識別技術(shù)帶入了公共視野。
比肉眼更精確的計算機識別
繼指紋識別、語音識別之后,人類最近幾年內(nèi)在人工智能的另一領(lǐng)域——圖像識別,尤其是人臉識別方面取得重大進展。人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù),通過使用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行一系列技術(shù)處理,以達到識別不同人身份的目的。人臉識別目前的技術(shù)分成兩大類:傳統(tǒng)視覺方法和基于深度學(xué)習(xí)框架的方法,兩者各有優(yōu)勢,互為補充。
天津科技大學(xué)計算機科學(xué)與信息工程學(xué)院常務(wù)副院長楊巨成教授是國際生物識別技術(shù)領(lǐng)域的專家,他告訴《經(jīng)濟日報》記者,傳統(tǒng)的人臉識別技術(shù)主要是基于可見光圖像實現(xiàn)的,已有30多年的研發(fā)歷史,目前應(yīng)用最為廣泛。但可見光識別受光線條件的制約,在環(huán)境光照發(fā)生變化時,識別效果會急劇下降,無法滿足實際系統(tǒng)的需要。
在傳統(tǒng)人臉識別技術(shù)下,對視頻流進行識別時存在的制約因素更多。北京郵電大學(xué)模式識別與智能系統(tǒng)實驗室青年教師團隊長期從事此方向的研究工作,據(jù)團隊成員介紹,在監(jiān)控狀態(tài)下,現(xiàn)有的設(shè)備存在諸多問題:攝像機清晰度不夠,圖像質(zhì)量差;用于場景監(jiān)控時視頻中人臉過??;網(wǎng)絡(luò)帶寬不夠等原因造成丟幀和丟臉問題……同時在拍攝過程中面臨各種環(huán)境光源的考驗,會出現(xiàn)側(cè)光、頂光、背光和高光等現(xiàn)象,而且有可能出現(xiàn)各個時段的光照不同,甚至在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)各個位置的光照都不同,給人臉識別造成了困難。此外,各種非正臉的姿態(tài)和佩戴帽子、黑框眼鏡、口罩等飾物現(xiàn)象也影響著人臉識別的識別率。
楊巨成教授介紹,針對傳統(tǒng)視覺方法,解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別和熱成像人臉識別,其中熱成像人臉識別需要使用特定的攝像頭和攝像機捕捉人像,普及度不高。近年來,一種基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術(shù)在識別性能上取得了突破,它是人臉識別技術(shù)的一項革命性創(chuàng)新,可以克服光線變化的影響,使人臉識別技術(shù)逐漸走向?qū)嵱没?/p>
基于深度學(xué)習(xí)框架的方法是人臉識別技術(shù)的另一發(fā)展方向。人臉識別所用到的深度學(xué)習(xí)算法是一套模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,通過收集的海量人臉照片,新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以通過大數(shù)據(jù)訓(xùn)練將圖片信息變成能夠被機器理解分析的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這項技術(shù)涉及極其復(fù)雜的技術(shù)細(xì)節(jié),對計算平臺的底層架構(gòu)要求非常高,能夠應(yīng)對復(fù)雜的光照并支持多種人臉姿態(tài),也得以將人臉識別的準(zhǔn)確度提升到前所未有的高度。
基于深度學(xué)習(xí)框架的人臉識別技術(shù)在國際上有著公認(rèn)的測評體系:人臉檢測FDDB評測平臺由美國著名的馬薩諸塞大學(xué)計算機視覺實驗室運營,其公布的評測集代表了人臉檢測的世界最高水平。另一大測評體系是人臉識別LFW評測。LFW是國際權(quán)威的人臉識別數(shù)據(jù)庫,也被公認(rèn)為目前最接近實際數(shù)據(jù)的人臉識別庫,是人臉識別領(lǐng)域使用最廣泛的測試基準(zhǔn)。實驗表明,如果僅僅給出人臉中心區(qū)域,人的肉眼在LFW上的識別率為97.52%,而在2014年4月,香港中文大學(xué)教授湯曉鷗領(lǐng)導(dǎo)的計算機視覺研究組開發(fā)的一個基于高斯過程的人臉識別技術(shù)GaussianFace(高斯臉)取得了98.52%的識別率,計算機自動識別算法的識別率首次超過肉眼。在2014年下半年,湯曉鷗教授和其帶領(lǐng)的研究組研發(fā)出DeepID2和DeepID2+,其中DeepID2+于11月17日推出,人臉識別精度經(jīng)過LFW檢測,高達99.4%。
在我國,有多家研究和開發(fā)人臉識別技術(shù)的企業(yè)誕生并推出產(chǎn)品和服務(wù),已經(jīng)達到世界領(lǐng)先水平。北京曠視科技有限公司旗下的Face++平臺曾拿下FDDB檢測的世界第一,并于2014年3月在LFW國際公開測試集中力壓Facebook,達到當(dāng)時世界最高的97.27%的準(zhǔn)確率。今年,中國創(chuàng)業(yè)團隊、人臉識別公司Linkface也在FDDB奪冠,并在LFW人臉識別數(shù)據(jù)庫中實現(xiàn)了99.5%以上的準(zhǔn)確率。