人脸识别技术正在影响生活的方方面面
随着刷脸付款、智能机器人、刷脸出入逐渐成为现实，人脸识别开发技术也逐渐被应用到各个领域，应用到生活当中来。由畅视智能与你分享人脸识别在各个领域的应用影响到生活哪些方面？智慧教育为了保障高考的公平公正，考务工作进行升级采用的身份识别系统进行验证，还要现场人脸识别比对，完成考生身份验证，严防替考。人脸识别可以可以考生身份确认，还应用到校园安保上，通过人脸识别杜绝小孩被冒领现象的发生。智慧社保将人脸识别系统应用到社保领取中，可以有效防止养老金被冒领骗领，还能实现线上进行养老金资格认证。通过人脸识别技术判断参保人身份，方便相关人员进行领取基本养老保险待遇资格认证，有效确保社会保险基金安全，杜绝冒领，防止养老金的流失。智慧公安应用人脸识别系统追捕逃犯，可以通过在火车站、机场等人口集散的公共场合安装人脸识别摄像头，将现场抓拍照片与公安追逃库进行人脸识别，识别成功即可反馈嫌犯位置。还可以通过人脸识别确认嫌犯身份，通过将嫌犯照片与档案库等进行人脸比对，确认嫌犯身份。人脸识别技术让案件侦办和治安布控更智能、快捷，提升案件办理的业务效率，减少案件侦破的人员、时间成本，完善治安防控体系。智慧会议签到了让会议签到更智能便捷，在各类会议当中可以引入人脸识别技术，进行人脸识别签到。参会人员在报名参会时提交本人照片，即可会议现场通过签到自助终端进行刷脸签到，不用排队签到，利用人脸识别技术确保参会人员的身份，还可以利用人脸识别签到系统进行参会人员信息记录，进行数据管理降低会议主办方的工作压力。在生活中，人脸识别技术还会有更多的应用影响到人们的生活，带来方便。
人脸识别技术发展现状及未来发展趋势
人脸识别，通常也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，主要用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术。
近年来，随着人工智能的发展以及国家经济发展、安全防卫的需要，我国人脸识别市场不断扩大，技术水平不断提升，在算法方面已取得世界领先地位。伴随着人工智能的持续发展，智能化时代的悄然到来，以人脸识别为代表的生物识别技术越来越普及。从安防、支付、金融到教育、医疗和交通，"刷脸"日渐成为常态，为人们的生产与生活带来了诸多智能、安全与便捷。
一、人脸识别技术发展背景
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。除了安防、金融这两大领域外，人脸识别还在交通、教育、医疗、警务、电子商务等诸多场景实现了广泛应用，且呈现出显著应用价值。为了进一步把握人脸识别技术所带来的重大机遇，我国出台了一系列政策予以支撑。
2015年以来，我国相继出台了《关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见(征求意见稿)》、《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》、《信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求》等法律法规，为人脸识别技术的应用以及在金融、安防、医疗等领域的普及奠定了重要基础。
2017年，人工智能首次被写入全国政府报告;同年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》;12月，工信部出台了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》，其中对人脸识别有效检出率、正确识别率的提升做出了明确要求。作为人工智能主要细分领域，人脸识别获得的国家政策支持显而易见。
2020年，《中国新一代人工智能发展报告2020》今天在浦江创新论坛发布。报告对过去一年中国人工智能发展的总体情况进行了系统回顾。报告分全球发展、创新环境、科技研发、产业化应用、人才培养、区域发展、人工智能治理七个章节，力图客观反映中国《新一代人工智能发展规划》的实施情况，揭示未来发展的新挑战和新趋势。
二、人脸识别技术发展历程
人脸识别最初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。
1991年，特征脸(Eigenface)算法被应用在人脸识别，首次实现了自动检测人脸。这项技术是霍普金斯大学的希洛维奇(Sirovich)提出，再由麻省理工学院(MIT)"连接科学"的创始主任亚力克斯彭特兰(AlexPentland)发扬光大，彭特兰在2012年被《福布斯》评为"全球7个最强数据科学家之一"，获此殊荣的还有谷歌创始人拉里佩奇。
2000年以后，NIST研究院又在FERET项目基础上做了延伸，先后发起两个新项目FRVT和FRGC，FRVT是评估技术可用性，测试算法系统性能，为采购技术的相关部门提供检测报告。FRGC则是面向市场上的公司和团队，联合其他部门的定制化需求，发布竞标比赛，FRVT负责对接评估，帮助不同部门完善人脸识别系统的个性化要求。
2010年，随着Facebook加入人脸识别功能，人脸识别开始走向个人。从支付到美颜，全球互联网公司纷纷跟进，2017年苹果iPhoneX首次发布人脸解锁功能，抢购一空同时引爆了市场，如今人脸识别已经应用在了方方面面，短视频、直播这些每天都会高频出现在我们身边。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。
与其他生物识别方式相比，人脸识别优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。
目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何保证识别率。此外，隐私性和安全性也是值得考虑的问题。人脸识别优势明显，未来将成为识别主导技术。
具体来说，相比指纹识别、虹膜识别等传统的生物识别方式，优点主要还集中在四点：非接触性、非侵扰性、硬件基础完善和采集快捷便利，可拓展性好。在复杂环境下，人脸识别精度问题得到解决后，预计人脸识别有望快速替代指纹识别成为市场大规模应用的主流识别技术。
三、人脸识别技术研发现状
人脸识别发展加快一方面来自于我国智能化社会建设的发展需求，另一方面来自于人脸识别技术的快速发展。尤其是近年来人工智能化的浪潮下，人脸识别行业受到了资本的青睐，为人脸识别技术的发展提供了重大机遇。根据SooPat数据显示，近年来我国人脸识别行业相关专利申请数量不断提高。
2018年，我国人脸识别行业专利申请量为3487项，较2017年略有提升，专利公开数量为5200项，同比增长93%。2019年1-2月，我国人脸识别专利公开量已经达到1174项，超过2014年全年水平。
四、我国人脸识别技术应用现状分析
2014年是我国人脸识别技术的转折点，使人脸识别技术从理论走向了应用，2018-2020年则是人脸识别技术全面应用的重要节点，"刷脸"时代正式到来。
目前，从我国人脸识别技术应用来看，主要集中在三大领域：考勤门禁、安防以及金融。
从具体应用来看，主要包含了公共安全领域的刑侦追逃、罪犯识别以及边防安全等;信息安全领域的政府职能领域的电子政务、户籍管理、社会福利和保险;商业企业领域的电子商务、电子货币和支付、考勤、市场营销;场所进出领域的军事机要部门、金融机构的门禁控制和进出管理等。
除了公共安全领域，人脸识别也更多的被用到了金融行业。当下刷脸办卡、远程贷款、自主开户、刷脸支付已经开始在我们的生活中渗透。现在很多银行已经把人脸识别系统引入到自主设备中，在办卡时可以利用人脸识别技术将现场采集的照片与已存照片、身份证照片进行比对，确认之后，才可以进行自主开卡、业务变更、密码重置等业务，更加的安全高效。
同时在交通领域，行人闯红灯也步入了“刷脸”时代。中国式过马路曾经成为一时笑料，很多中国人在过马路的时候，不看红绿灯，凑够一群人就走的情况还是没能够得到改善。一直以来这种闯红灯的陋习很难被治理，但是人脸识别技术的发展让我们看到了转机。
现在已经有地区开始将人脸识别技术用于治理行人乱闯红灯了，在行人闯红灯时，自动识别抓拍系统会对闯红灯的市民进行抓拍，并将数据上传到大数据侦查实验中心，核实真实身份，并实时在电子大屏上对违法人员进行曝光。
五、人脸识别未来发展趋势
首先，人脸识别应用的最广泛领域便是安防行业，不仅给整个安防行业注入了新的生命活力，也进一步开拓了新的发展市场。作为安防市场未来的发展方向的智能视频分析，其中最重要的技术就是人脸识别。
其二，我国的三维测量技术近年来发展形势较好，而现今3D人脸识别算法正对2D投影的缺陷做了补充，此外对于其中的传统难点，包括人脸旋转、遮挡、相似度等在内的都有了很好的应对，这也成为了人脸识别技术的另一个最为重要的发展路线之一。
其三，大数据深度学习进一步提升了人脸识别的精确度，这也为2D人脸识别的应用作了一定的突破，将其应用于互联网金融行业当中，能够快速普及金融级应用。
其四，人脸识别技术由于其便利性、安全性，可在智能家居中用作门禁系统以及鉴权系统，因此智能家居与人脸识别技术的融合是未来发展的重点方向。智能家居中的人脸识别系统是结合嵌入式操作系统和嵌入式硬件平台建立的，加强了人脸识别技术与智能家居应用的结合度，具有概念新、实用性强等特点。
其五，人脸识别技术是未来基于大数据领域的重要发展方向。现如今公安部门都引入了大数据，这也弥补了传统技术的难点，通过人脸识别技术使得这些照片数据再度存储利用，能够大大提升公安信息化的管理和统筹，这将成为未来人脸识别的主要发展趋势
人脸识别的十个关键技术组成及原理
人脸识别技术已成为纳入研发参考的、给人们带来高质量生活的又一科技解决途径。日常生活中，人脸识别的应用已经常见，那么你知道它是如何做到如此智能吗？下面，我们就带大家了解人脸识别涉及的十个关键技术。
1、人脸检测（FaceDetection）：是检测出图像中人脸所在位置的一项技术
人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。
常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中，我们可以通过设置“输入图像尺寸”、或“最小脸尺寸限制”、或“人脸数量上限”的方式来加速算法。
2、人脸配准（FaceAlignment）：是定位出人脸上五官关键点坐标的一项技术
人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”，输出五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，可以根据不同的语义来定义(常见的有5点、68点、90点等等)。
当前效果的较好的一些人脸配准技术，基本通过深度学习框架实现，这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来，缩放的固定尺寸，然后进行关键点位置的计算。因此，若不计入图像缩放过程的耗时，人脸配准算法是可以计算量固定的过程。另外，相对于人脸检测，或者是后面将提到的人脸提特征过程，人脸配准算法的计算耗时都要少很多。
人脸配准结果举例(右图中的绿色点位人脸配准结果)
3、人脸属性识别（FaceAttribute）：是识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性值的一项技术
一般的人脸属性识别算法的输入是“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”，输出是人脸相应的属性值。人脸属性识别算法一般会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐(旋转、缩放、扣取等操作后，将人脸调整到预定的大小和形态)，然后进行属性分析。
常规的人脸属性识别算法识别每一个人脸属性时都是一个独立的过程，即人脸属性识别只是对一类算法的统称，性别识别、年龄估计、姿态估计、表情识别都是相互独立的算法。但最新的一些基于深度学习的人脸属性识别也具有一个算法同时输入性别、年龄、姿态等属性值的能力。
人脸属性识别过程(最右侧文字为属性识别结果)
4、人脸提特征（FaceFeatureExtraction）：是将一张人脸图像转化为一串固定长度的数值的过程
这个数值串被称为“人脸特征(FaceFeature)”，具有表征这个人脸特点的能力。
人脸提特征过程的输入也是“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”，输出是人脸相应的一个数值串(特征)。人脸提特征算法都会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐预定模式，然后计算特征。
近几年来，深度学习方法基本统治了人脸提特征算法，这些算法都是固定时长的算法。早前的人脸提特征模型都较大，速度慢，仅使用于后台服务。但最新的一些研究，可以在基本保证算法效果的前提下，将模型大小和运算速度优化到移动端可用的状态。
人脸提特征过程(最右侧数值串为“人脸特征”）
5、人脸比对（FaceCompare）：是衡量两个人脸之间相似度的算法
人脸比对算法的输入是两个人脸特征(注：人脸特征由前面的人脸提特征算法获得)，输出是两个特征之间的相似度。人脸验证、人脸识别、人脸检索都是在人脸比对的基础上加一些策略来实现。相对人脸提特征过程，单次的人脸比对耗时极短，几乎可以忽略。
基于人脸比对可衍生出人脸验证(FaceVerification)、人脸识别(FaceRecognition)、人脸检索(FaceRetrieval)、人脸聚类(FaceCluster)等算法。
人脸对比过程(右侧的相似度为人脸比对输出的结果)
6、人脸验证（FaceVerification）：是判定两个人脸图是否为同一人的算法
它的输入是两个人脸特征，通过人脸比对获得两个人脸特征的相似度，通过与预设的阈值比较来验证这两个人脸特征是否属于同一人(即相似度大于阈值，为同一人;小于阈值为不同)。
人脸验证过程说明(最右侧“是同一人”为人脸验证的输出)
7、人脸识别（FaceRecognition）：是识别出输入人脸图对应身份的算法
它的输入一个人脸特征，通过和注册在库中N个身份对应的特征进行逐个比对，找出“一个”与输入特征相似度最高的特征。将这个最高相似度值和预设的阈值相比较，如果大于阈值，则返回该特征对应的身份，否则返回“不在库中”。
人脸识别过程(右侧身份“jason”为人脸识别结果)
8、人脸检索：是查找和输入人脸相似的人脸序列的算法
人脸检索通过将输入的人脸和一个集合中的说有人脸进行比对，根据比对后的相似度对集合中的人脸进行排序。根据相似度从高到低排序的人脸序列即使人脸检索的结果。
人脸检索过程(右侧绿框内排序序列为检索结果)
9、人脸聚类（FaceCluster）：是将一个集合内的人脸根据身份进行分组的算法
人脸聚类也通过将集合内所有的人脸两两之间做人脸比对，再根据这些相似度值进行分析，将属于同一个身份的人划分到一个组里。
在没有进行人工身份标注前，只知道分到一个组的人脸是属于同一个身份，但不知道确切身份。另外假设集合中有N个人脸，那么人脸聚类的算法复杂度为O(N2)
人脸聚类过程(右侧绿框内按身份的分组结果为聚类结果)
10、人脸活体（FaceLiveness）：是判断人脸图像是来自真人还是来自攻击假体(照片、视频等)的方法
和前面所提到的人脸技术相比，人脸活体不是一个单纯算法，而是一个问题的解法。这个解法将用户交互和算法紧密结合，不同的交互方式对应于完全不同的算法。鉴于方法的种类过于繁多，这里只介绍“人脸活体”的概念，不再展开。