在如今人工智能AI、物聯(lián)網(wǎng)Iot、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等大行其道的時(shí)代，作為一名營(yíng)銷顧問(wèn)同樣有必要對(duì)最近非常火的人臉識(shí)別技術(shù)有一定了解。

人臉識(shí)別是一種生物特征識(shí)別軟件，它可以用數(shù)學(xué)方法繪制出一個(gè)人的面部特征，并將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為一個(gè)面部指紋。該軟件使用深度學(xué)習(xí)算法，將實(shí)時(shí)捕捉或數(shù)字圖像與存儲(chǔ)的人臉圖像進(jìn)行比較，以驗(yàn)證個(gè)人身份。人臉識(shí)別軟件正迅速成為最安全可靠的用戶認(rèn)證工具。在這里，我們將簡(jiǎn)要討論這三點(diǎn)。

一、人臉識(shí)別技術(shù)的工作原理

二、人臉識(shí)別的優(yōu)勢(shì)和局限性

三、人臉識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景和示例

一、人臉識(shí)別技術(shù)的工作原理

簡(jiǎn)單說(shuō)，人臉識(shí)別軟件就是使用多種測(cè)量方法和技術(shù)來(lái)掃描人臉，包括熱成像、3D人臉地圖、獨(dú)特特征（也稱為地標(biāo)）分類等分析面部特征的幾何比例，關(guān)鍵面部特征之間的映射距離，皮膚表面紋理。人臉識(shí)別技術(shù)屬于生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的范疇，即生物數(shù)據(jù)的測(cè)量。生物識(shí)別技術(shù)的其他例子包括指紋掃描和眼睛/虹膜掃描系統(tǒng)。

現(xiàn)在，人臉識(shí)別法主要集中在二維圖像方面，二維人臉識(shí)別主要利用分布在人臉上從低到高80個(gè)節(jié)點(diǎn)或標(biāo)點(diǎn)，通過(guò)測(cè)量眼睛、顴骨、下巴等之間的間距來(lái)進(jìn)行身份認(rèn)證。在這里，節(jié)點(diǎn)是用來(lái)測(cè)量一個(gè)人面部變量的端點(diǎn)，比如鼻子的長(zhǎng)度或?qū)挾?、眼窩的深度和顴骨的形狀。該系統(tǒng)的工作原理是捕捉個(gè)人面部數(shù)字圖像上節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，并將結(jié)果數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為面紋。然后，臉紋被用作與從圖像或視頻中捕捉的人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行比較的基礎(chǔ)。

雖然人臉識(shí)別軟件只使用80個(gè)節(jié)點(diǎn)，但在條件允許的情況下，可以快速準(zhǔn)確地識(shí)別目標(biāo)個(gè)體。然而，如果受試者的臉部分被遮擋，或者在側(cè)面而不是面向前方，這種軟件就不那么可靠了。根據(jù)美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)協(xié)會(huì)（NIST），自1993年以來(lái)，人臉識(shí)別系統(tǒng)的誤報(bào)率每?jī)赡昃蜏p少一半。

接下來(lái)，我們大致介紹下人臉識(shí)別的流程：

1、圖像的采集和預(yù)處理

圖像的采集是人臉識(shí)別的基礎(chǔ)，如果連基礎(chǔ)的人臉庫(kù)都沒有的話，又何談識(shí)別呢？在人臉采集上各個(gè)企業(yè)是八仙過(guò)海各顯神通，比如我們經(jīng)常在微信上玩的明星臉小游戲或是商場(chǎng)中的顏值pk等等都是獲取人臉基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的方式。當(dāng)然除了這些方式外常規(guī)采集的方式大致有幾種：攝像頭、人臉照片、視頻錄像。

攝像頭采集是我們預(yù)先安裝在門店各個(gè)位置的，一般人臉識(shí)別企業(yè)會(huì)幫助商家確認(rèn)攝像頭的安裝位置，以便獲得更高質(zhì)量的照片。

人臉照片采集是通過(guò)會(huì)員注冊(cè)時(shí)或后期補(bǔ)錄的方式通過(guò)商家提供的APP或小程序等方式錄入到系統(tǒng)內(nèi)。

另外一種方式是通過(guò)視頻錄像提取用戶照片，可通過(guò)技術(shù)手段提取視頻中的人臉照片，然后進(jìn)行采集和存儲(chǔ)。

預(yù)處理是人臉識(shí)別過(guò)程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。輸入圖像由于圖像采集環(huán)境的不同，如光照明暗程度以及設(shè)備性能的優(yōu)劣等，往往存在有噪聲，對(duì)比度不夠等缺點(diǎn)。另外，距離遠(yuǎn)近，焦距大小等又使得人臉在整幅圖像中間的大小和位置不確定。為了保證人臉圖像中人臉大小，位置以及人臉圖像質(zhì)量的一致性，必須對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。

人臉圖像的預(yù)處理主要包括人臉?lè)稣?，人臉圖像的增強(qiáng)，以及歸一化等工作。人臉?lè)稣菫榱说玫饺四樜恢枚苏娜四槇D像；圖像增強(qiáng)是為了改善人臉圖像的質(zhì)量，不僅在視覺上更加清晰圖像，而且使圖像更利于計(jì)算機(jī)的處理與識(shí)別。歸一化工作的目標(biāo)是取得尺寸一致，灰度取值范圍相同的標(biāo)準(zhǔn)化人臉圖像。

2、人臉檢測(cè)

首先說(shuō)明下，人臉檢測(cè)只是人臉識(shí)別的一個(gè)環(huán)節(jié)，千萬(wàn)不要把人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別弄混了。早期的人臉識(shí)別研究主要針對(duì)具有較強(qiáng)約束條件的人臉圖象（如無(wú)背景的圖象），往往假設(shè)人臉位置一直或者容易獲得，因此人臉檢測(cè)問(wèn)題并未受到重視。但是隨著人臉識(shí)別的場(chǎng)景增加，我們?cè)谌四樧R(shí)別前首先要檢測(cè)圖像中是否含有人臉。

百度百科給的定義是：人臉檢測(cè)是指對(duì)于任意一幅給定的圖像，采用一定的策略對(duì)其進(jìn)行搜索以確定其中是否含有人臉，如果是則返回人臉的位置、大小和姿態(tài)。實(shí)際的場(chǎng)景是我們?cè)谂恼諘r(shí)經(jīng)常能看到一些標(biāo)識(shí)人臉的小框框，這就是利用人臉檢測(cè)技術(shù)所實(shí)現(xiàn)的功能。

3、人臉特征提取

以基于知識(shí)的人臉識(shí)別提取方法中的一種為例，因?yàn)槿四樦饕怯裳劬?、額頭、鼻子、耳朵、下巴、嘴巴等部位組成，對(duì)這些部位以及它們之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系都是可以用幾何形狀特征來(lái)進(jìn)行描述的，也就是說(shuō)每一個(gè)人的人臉圖像都可以有一個(gè)對(duì)應(yīng)的幾何形狀特征，它可以幫助我們作為識(shí)別人臉的重要差異特征。

4、人臉識(shí)別

人臉識(shí)別大致可以分為兩類：

1:1的篩選其身份驗(yàn)證模式本質(zhì)上是計(jì)算機(jī)對(duì)當(dāng)前人臉與人像數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行快速人臉比對(duì)，并得出是否匹配的過(guò)程，可以簡(jiǎn)單理解為證明你就是你。就是我們先告訴人臉識(shí)別系統(tǒng)，我是張三，然后用來(lái)驗(yàn)證站在機(jī)器面前的“我”到底是不是張三。

這種模式最常見的應(yīng)用場(chǎng)景便是人臉解鎖，終端設(shè)備（如手機(jī)）只需將用戶事先注冊(cè)的照片與臨場(chǎng)采集的照片做對(duì)比，判斷是否為同一人，即可完成身份驗(yàn)證。

1：N的比對(duì)，即系統(tǒng)采集了“我”的一張照片之后，從海量的人像數(shù)據(jù)庫(kù)中找到與當(dāng)前使用者人臉數(shù)據(jù)相符合的圖像，并進(jìn)行匹配，找出來(lái)“我是誰(shuí)”。比如疑犯追蹤，小區(qū)門禁，會(huì)場(chǎng)簽到，以及新零售概念里的客戶識(shí)別。

5、活體鑒別

生物特征識(shí)別的共同問(wèn)題之一就是要區(qū)別該信號(hào)是否來(lái)自于真正的生物體，比如，指紋識(shí)別系統(tǒng)需要區(qū)別帶識(shí)別的指紋是來(lái)自于人的手指還是指紋手套，人臉識(shí)別系統(tǒng)所采集到的人臉圖像，是來(lái)自于真實(shí)的人臉還是含有人臉的照片。因此，實(shí)際的人臉識(shí)別系統(tǒng)一般需要增加活體鑒別環(huán)節(jié)，例如，要求人左右轉(zhuǎn)頭，眨眼睛，開開口說(shuō)句話等。

在乘坐滴滴順風(fēng)車前用戶需要進(jìn)行人臉識(shí)別認(rèn)證，在識(shí)別過(guò)程中需要用戶左右擺頭和眨眼，這是活體鑒別很好的一個(gè)例子。當(dāng)然活體鑒別還有其它的方式如立體性活體檢測(cè)、亞表面檢測(cè)、紅外FMP檢測(cè)等，很多時(shí)候都是會(huì)綜合使用多種活體檢測(cè)技術(shù)來(lái)進(jìn)行檢測(cè)，最大化的減少活體入侵機(jī)率。

二、人臉識(shí)別的優(yōu)勢(shì)和局限性

1、使用人臉識(shí)別技術(shù)的好處

隨著人臉識(shí)別的使用，它帶來(lái)了許多潛在的好處，主要包括：

與指紋掃描儀等其他基于接觸的生物特征認(rèn)證技術(shù)相比，無(wú)需實(shí)際接觸設(shè)備進(jìn)行身份認(rèn)證。如果手上有污垢，指紋識(shí)別技術(shù)可能無(wú)法正常工作。

提高了安全水平。

與其他生物特征認(rèn)證技術(shù)相比，需要更少的處理。

易于與現(xiàn)有的安全特性集成。

隨著時(shí)間的推移，讀數(shù)的準(zhǔn)確性有所提高。

可用于幫助自動(dòng)化身份驗(yàn)證。

2、人臉識(shí)別的局限性

雖然人臉識(shí)別程序可以使用各種測(cè)量值和掃描類型來(lái)檢測(cè)和識(shí)別人臉，但也有一些限制：

低分辨率圖像和低光照會(huì)降低人臉掃描結(jié)果的準(zhǔn)確性。

不同的角度和面部表情，甚至是一個(gè)簡(jiǎn)單的微笑，都可能對(duì)人臉匹配系統(tǒng)構(gòu)成挑戰(zhàn)。

當(dāng)一個(gè)人戴著眼鏡、帽子、圍巾或遮住部分面部的發(fā)型時(shí)，面部識(shí)別就會(huì)失去準(zhǔn)確性?；瘖y品和面部毛發(fā)也會(huì)給人臉檢測(cè)程序帶來(lái)問(wèn)題。

人臉掃描不一定與個(gè)人資料相關(guān)聯(lián)，這意味著如果在可訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)中沒有他們的照片，那么面部掃描可能就沒有用處。如果沒有匹配結(jié)果，人臉掃描背后的人的身份仍然是個(gè)謎。

對(duì)隱私或安全的擔(dān)憂也會(huì)限制人臉識(shí)別系統(tǒng)的使用。例如，在某些地區(qū)，如果在不知情的情況下掃描或收集面部識(shí)別數(shù)據(jù)違反了相關(guān)隱私法。人臉識(shí)別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可能會(huì)被捕捉和存儲(chǔ)，而個(gè)人甚至可能不知道。這些數(shù)據(jù)也可以被政府機(jī)構(gòu)或廣告商用來(lái)跟蹤個(gè)人。

人臉識(shí)別技術(shù)可以被用于邪惡的目的。例如，人臉識(shí)別數(shù)據(jù)如果能與在線照片或社交媒體賬戶匹配，可以讓別有用心的人收集足夠的信息來(lái)竊取一個(gè)人的身份。黑客可以訪問(wèn)這些信息，而個(gè)人的信息在不知不覺中傳播開來(lái)。更糟糕的是，一個(gè)錯(cuò)誤判定可能會(huì)將一個(gè)人牽連到他們沒有犯下的罪行中。

三、人臉識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景和示例

了解了人臉識(shí)別的基本原理，我們?cè)倏纯慈四樧R(shí)別能運(yùn)用到什么場(chǎng)景中？場(chǎng)景有很多，如安防領(lǐng)域來(lái)發(fā)現(xiàn)犯罪分子，人臉認(rèn)證用來(lái)門禁和手機(jī)解鎖等。這里，我們將總結(jié)一些常見的用例：

1、安全和執(zhí)法

執(zhí)法人員使用人臉識(shí)別軟件，將通過(guò)收集到的人臉照片與來(lái)自地方、市和省內(nèi)資源的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較來(lái)識(shí)別和逮捕犯罪分子。機(jī)場(chǎng)使用人臉識(shí)別軟件搜索犯罪嫌疑人，并將護(hù)照照片與人臉進(jìn)行比對(duì)以確認(rèn)身份。一些地區(qū)使用人臉識(shí)別軟件來(lái)防止人們獲得假身份證或駕照。一些外國(guó)政府甚至使用人臉識(shí)別技術(shù)來(lái)打擊選舉舞弊。

比如亞馬遜2017年發(fā)布的Amazon Rekognition更新功能，在識(shí)別文字圖像的基礎(chǔ)上，為其增加了面部識(shí)別和群像人臉識(shí)別功能。面部識(shí)別指的是從數(shù)千萬(wàn)張面孔中實(shí)時(shí)搜索和識(shí)別目標(biāo)面孔，比如在一些治安和公共安全領(lǐng)域，執(zhí)法人員可以通過(guò)這項(xiàng)功能快速在眾多面孔中找到目標(biāo)人物，即在茫茫人海中一眼就鎖定你。。.。。.群像人臉識(shí)別技術(shù)可以讓用戶在一張群像圖片中同時(shí)檢測(cè)、分析、搜索 15-100 張人臉，并且還能精確的識(shí)別、分析圖片上所有的人的情緒。目前，Rekognition 的群像人臉識(shí)別已經(jīng)被應(yīng)用到幫助執(zhí)法機(jī)構(gòu)追蹤販賣人口的案件中，借助該技術(shù)，警察可以在幾秒鐘內(nèi)檢索數(shù)百萬(wàn)張與案件相關(guān)的嫌疑人圖片信息，并迅速采取有效措施。

美國(guó)政府在機(jī)場(chǎng)通過(guò)國(guó)土安全部（Department of Homeland Security）識(shí)別可能逾期居留的個(gè)人。

2、支付

人臉識(shí)別技術(shù)在支付環(huán)節(jié)的應(yīng)用也愈發(fā)普及。無(wú)論是移動(dòng)支付還是線下支付，人臉識(shí)別都被視為是重要選擇。

比如，支付寶人臉支付在肯德基餐廳上線，成為了首個(gè)支付寶人臉支付的試點(diǎn)，消費(fèi)者不需要拿出手機(jī)進(jìn)行掃碼付款，整個(gè)支付過(guò)程僅僅需要幾秒鐘，正規(guī)過(guò)程也不需要輸入任何密碼，也不需要掏出手機(jī)或者使用任何的APP，就可以完成支付。

其他人臉識(shí)別的例子包括亞馬遜Amazon、萬(wàn)事達(dá)MasterCard和騰訊Tencent等，均推出了通常被稱為刷臉支付（selfie pay）的人臉識(shí)別支付方式。

3、身份驗(yàn)證和識(shí)別

現(xiàn)在人臉識(shí)別軟件用于門禁系統(tǒng)是很常見的例子。而高質(zhì)量的移動(dòng)設(shè)備攝像頭使得人臉識(shí)別成為身份驗(yàn)證和身份識(shí)別的另一個(gè)可行選擇。比如，商家可通過(guò)手機(jī)app，小程序在會(huì)員注冊(cè)時(shí)采集人臉數(shù)據(jù)，也可采集每位進(jìn)店客戶的臉部信息，獲得人臉I(yè)D并作為會(huì)員認(rèn)定依據(jù)。當(dāng)下次進(jìn)入全國(guó)任意一家門店時(shí)，人臉識(shí)別設(shè)備就會(huì)分析其臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別，可知道他是會(huì)員、熟客亦或是新客。對(duì)于自己的會(huì)員，店員可提前掌握會(huì)員喜好，為其提供最精準(zhǔn)的服務(wù)，增加客戶滿意度。

蘋果在iPhone X和Xs上添加了一個(gè)名為Face ID的人臉識(shí)別功能。Face ID有望取代蘋果的指紋掃描功能Touch ID。這些信息不會(huì)被復(fù)制或存儲(chǔ)在蘋果的服務(wù)器上。它會(huì)在設(shè)備本身的一個(gè)安全位置存儲(chǔ)面部掃描的數(shù)學(xué)表示，這些信息不會(huì)被復(fù)制或存儲(chǔ)在蘋果的服務(wù)器上。Face ID使用深度感知和紅外傳感器，可以捕捉并比較超過(guò)3萬(wàn)個(gè)變量，以確保相機(jī)掃描的是真實(shí)的人臉，而不是照片或3D模型。該系統(tǒng)還要求你的眼睛是睜開的，這可以防止別人在你睡著或昏迷時(shí)解鎖你的手機(jī)。蘋果公司警告稱，同卵雙胞胎、三胞胎將能夠解鎖彼此的手機(jī)。蘋果公司估計(jì)，即使沒有一個(gè)完全相同的兄弟姐妹，一個(gè)完全陌生的人的面部掃描也有大約百萬(wàn)分之一的幾率具有與你相同的數(shù)學(xué)表征。13歲以下的兒童不適合使用這種技術(shù)，因?yàn)樗麄兊哪樳€在生長(zhǎng)和改變形狀。Face ID可以用來(lái)驗(yàn)證使用Apple Pay、iTunes商店、App Store和iBooks購(gòu)買的商品。

Facebook的人臉識(shí)別系統(tǒng)DeepFace，可以識(shí)別數(shù)字圖片中的人臉，準(zhǔn)確率高達(dá)97%。Facebook通過(guò)人臉識(shí)別軟件來(lái)標(biāo)記照片中的個(gè)人。每當(dāng)照片上的一個(gè)人被標(biāo)記時(shí)，該軟件就會(huì)存儲(chǔ)有關(guān)此人面部特征的地圖信息。一旦收集到足夠的數(shù)據(jù)，軟件就可以利用這些信息來(lái)識(shí)別一張新照片中出現(xiàn)的特定人臉。為了保護(hù)人們的隱私，一項(xiàng)名為“照片評(píng)論”的功能會(huì)通知已經(jīng)確認(rèn)身份的Facebook用戶。

4、統(tǒng)計(jì)人流量

門店銷售額=客流量×成交率×客單價(jià)，可以這么說(shuō)，門店客流統(tǒng)計(jì)直接和門店業(yè)績(jī)掛鉤，是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷的基礎(chǔ)。目前可以通過(guò)三種方式進(jìn)行流量統(tǒng)計(jì)：紅外線客流統(tǒng)計(jì)、視頻客流統(tǒng)計(jì)和WIFI客流統(tǒng)計(jì)，視頻客流統(tǒng)計(jì)的優(yōu)勢(shì)是精度教高，并可進(jìn)行人臉識(shí)別與CRM系統(tǒng)打通。

現(xiàn)在某些企業(yè)推出的人臉識(shí)別軟件，可以通過(guò)對(duì)入店客戶的人臉檢測(cè)和人臉跟蹤識(shí)別，可以進(jìn)行實(shí)時(shí)客流統(tǒng)計(jì)：統(tǒng)計(jì)每日每時(shí)的實(shí)時(shí)客流信息，提取人臉特征值，避免重復(fù)計(jì)數(shù)；客流趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)：可按天/周/月等時(shí)間段進(jìn)行查詢客流趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)信息；駐留市場(chǎng)統(tǒng)計(jì)：對(duì)總客流中單個(gè)客流一次在攝像頭前出現(xiàn)到離開的時(shí)長(zhǎng)分布信息統(tǒng)計(jì)。此外，通過(guò)人臉識(shí)別技術(shù)，可以精確的統(tǒng)計(jì)出任意時(shí)段內(nèi)進(jìn)店駐留的單個(gè)客流的男女屬性和年齡，店商通過(guò)對(duì)進(jìn)店人群的男女比例，年齡屬性，可以迅速的調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、改變營(yíng)銷策略從而達(dá)到最大的回報(bào)率。甚至有的還可以可捕捉顧客在店內(nèi)的移動(dòng)軌跡，根據(jù)人的微表情判斷旅人心情好壞，甚至他們視線注意力的變化等，大量旅人的數(shù)據(jù)匯總至后臺(tái)就可用于消費(fèi)者的喜好和需求，商家從而更好的調(diào)整商品陳列、精準(zhǔn)營(yíng)銷等，為客戶帶去更好的服務(wù)。

5、營(yíng)銷和廣告

如機(jī)場(chǎng)等場(chǎng)所的智能廣告能夠識(shí)別行人的性別、種族和大致年齡，并針對(duì)該人群投放廣告。營(yíng)銷人員可以使用人臉識(shí)別來(lái)確定年齡，性別和種族，以標(biāo)記受眾。

智慧試衣間，實(shí)質(zhì)上就是基于人臉識(shí)別為顧客提供試衣服務(wù)的新嘗試。顧客只需在智慧試衣間前“刷臉”，系統(tǒng)就能根據(jù)顧客的相貌、身材，并結(jié)合該商店的商品種類，為顧客提供服裝搭配參考意見。

另外現(xiàn)在很多商場(chǎng)可根據(jù)夫妻相，顏值分?jǐn)?shù)等小游戲來(lái)增加顧客的互動(dòng)，并可通過(guò)發(fā)放折扣券（如相似度越高會(huì)得到越高的折扣券）的方式來(lái)吸引用戶消費(fèi)。

而隨著人臉識(shí)別技術(shù)的進(jìn)一步成熟和社會(huì)認(rèn)同度的提高，其廣泛應(yīng)用于金融、司法、軍隊(duì)、公安、邊檢、政府、零售、航天、電力、工廠、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域。