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，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產(chǎn)生期待，也將人臉識別技術帶入了公共視野。

　　比肉眼更精確的計算機識別

　　繼指紋識別、語音識別之后，人類最近幾年內在人工智能的另一領域——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，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處理，以達到識別不同人身份的目的。人臉識別目前的技術分成兩大類：傳統(tǒng)視覺方法和基于深度學習框架的方法，兩者各有優(yōu)勢，互為補充。

　　天津科技大學計算機科學與信息工程學院常務副院長楊巨成教授是國際生物識別技術領域的專家，他告訴《經(jīng)濟日報》記者，傳統(tǒng)的人臉識別技術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)有的設備存在諸多問題：攝像機清晰度不夠，圖像質量差；用于場景監(jiān)控時視頻中人臉過小；網(wǎng)絡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在識別性能上取得了突破，它是人臉識別技術的一項革命性創(chuàng)新，可以克服光線變化的影響，使人臉識別技術逐漸走向實用化。

　　基于深度學習框架的方法是人臉識別技術的另一發(fā)展方向。人臉識別所用到的深度學習算法是一套模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡算法，通過收集的海量人臉照片，新型的神經(jīng)網(wǎng)絡算法可以通過大數(shù)據(jù)訓練將圖片信息變成能夠被機器理解分析的結構化數(shù)據(jù)。這項技術涉及極其復雜的技術細節(jié)，對計算平臺的底層架構要求非常高，能夠應對復雜的光照并支持多種人臉姿態(tài)，也得以將人臉識別的準確度提升到前所未有的高度。

　　基于深度學習框架的人臉識別技術在國際上有著公認的測評體系：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是國際權威的人臉識別數(shù)據(jù)庫，也被公認為目前最接近實際數(shù)據(jù)的人臉識別庫，是人臉識別領域使用最廣泛的測試基準。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，香港中文大學教授湯曉鷗領導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)人臉識別技術的企業(yè)誕生并推出產(chǎn)品和服務，已經(jīng)達到世界領先水平。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，達到當時世界最高的97.27%的準確率。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%以上的準確率。

　　互聯(lián)網(wǎng)時代的人臉識別應用

　　在大數(shù)據(jù)和移動互聯(lián)時代，人臉識別技術已經(jīng)被納入互聯(lián)網(wǎng)應用，尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)應用。楊巨成教授告訴記者，常見的人臉識別考勤機應用的算法原理和互聯(lián)網(wǎng)應用相近，區(qū)別在于考勤機一般是單機的，對應的人臉數(shù)據(jù)庫比較小，多采用傳統(tǒng)的視覺方法，而互聯(lián)網(wǎng)應用的人臉識別算法基于深度學習，可以用大量數(shù)據(jù)訓練，識別率更高，應用范圍也更為廣泛。

　　目前，人臉識別技術在互聯(lián)網(wǎng)中的應用已十分廣泛：美顏相機等手機APP使用了人臉定位和人臉檢測技術；人臉驗證技術則可用于登錄驗證、身份識別等場景，這為互聯(lián)網(wǎng)教育等領域的用戶身份確認問題提供了解決方案；通過自動識別出照片中的人臉身份，人臉識別技術可以實現(xiàn)VIP識別、照片自動圈人等多種功能。由Face++開發(fā)的智能迎賓機器人已經(jīng)實現(xiàn)了精準的人臉識別，這款名為KoalaCam的迎賓機器人內置世界頂尖的人臉識別算法支持并由研發(fā)團隊對其進行持續(xù)優(yōu)化，已經(jīng)與多家企業(yè)和教育機構展開合作，應用于公司前臺、高端教育、智能商業(yè)等領域。

　　刷臉支付系統(tǒng)的應用更是引發(fā)人們對人臉識別技術的廣泛關注。刷臉支付系統(tǒng)將人臉識別算法與現(xiàn)有的支付系統(tǒng)進行融合，在支付時人們不再需要銀行卡、存折、密碼甚至手機，只需要對著攝像頭完成人臉識別，刷臉支付系統(tǒng)就會在幾秒內完成身份確認、讀取賬戶、轉賬支付、交易確認等環(huán)節(jié)。2013年9月5日，刷臉支付系統(tǒng)在中國國際金融展上亮相。阿里巴巴旗下的螞蟻金服也與Face++平臺實現(xiàn)合作，研發(fā)出Smile to Pay掃臉技術，并通過馬云在漢諾威的展示為世人所知。

　　除了上述提到的已經(jīng)初步實現(xiàn)的應用，大規(guī)模人臉搜索是人臉識別技術未來發(fā)展的重要方向。目前開發(fā)的大規(guī)模人臉搜索技術可實現(xiàn)億級人臉的快速檢索，單張人臉所需內存小，查詢效率高，世紀佳緣、360圖片搜索等已經(jīng)開始應用這項技術。隨著技術的進一步成熟，基于人臉搜索技術有望搭建起真正的互聯(lián)網(wǎng)人臉搜索引擎，并廣泛應用于社交搜索、逃犯追緝等場景中。

　　在不久的將來，人們會迎來一個“刷臉”時代：當你走進一家常去的咖啡廳，會發(fā)現(xiàn)服務員已提前為你準備好最喜歡的咖啡；當你來到公司上班，智能迎賓機器人已自動打出帶有你名字的歡迎語；當你上網(wǎng)買東西，不需再輸入密碼、指紋，只需要對著手機攝像頭作幾個表情就可以完成支付了?？梢灶A見的是，未來人臉識別技術將使人們的生活變得更加智能。