图像识别：人脸识别
本文转载自微信公众号「活在信息时代」，作者活在信息时代。转载本文请联系活在信息时代公众号。对于图像识别来说，最流行的应用领域莫过于人脸识别。正是人脸识别技术的大规模应用，才使我们国家遍布每个角落的天眼工程、雪亮工程，有了更大的应用空间，也使得我们的国家更为安全。下面，我们就来看一下人脸识别应用的发展历程。2017年的9月。苹果公司举行了秋季发布会，推出的iphoneX放弃了经典的Home键，首次采用人脸识别技术进行手机解锁，再一次引领了潮流成为新的身份识别方式。人脸识别实质上是属于图像识别的一种，它是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种识别技术。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，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别始于20世纪60年代，随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，以美国、日本和德国的技术为主。随着人工智能的发展以及处理的快速迭代更新，人脸识别技术也获得了很大的突破，同时人脸识别也是生物特征的最新应用。其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。总的来说，人脸识别的原理是收集用户的面部数据存入数据库，然后进行机器学习，通过采集需要解锁对象的面部数据，放进数据库进行比对，最后完成解锁。人脸识别出现在手机也不是苹果首创，在Android4.0的时候谷歌就加入了人脸识别的功能，但当时的技术并不具备安全功能。当时的人脸识别主要受限于两个因素：1.手机不够足够的空间去堆放更加高级的人脸识别传感器；2.算法有瓶颈，这也是关键点，不能计算出人脸凹凸有致的纹理，只停留在2d平面阶段。而iPhoneX的小小刘海集成了8个传感器，其中为人脸识别服务的就有4个。其实苹果在早些的时候就已经开始布局3D深度感知元件，提前收购了以色列的一家人脸识别公司。新一代的iPhoneX正是使用了原深感摄像头，通过点阵投影器将30，000个肉眼不可见的光点投影在你的脸部，绘制出独一无二的面谱。并结合红外镜头来读取这些光点所反射回来的深度，就可以快速扫描人脸的3D结构，并结合3D建模技术完成人脸特征信息采集和识别。因为人的面部并不是平坦的，所以面容ID采集到的人体面部3D数据能够分辨出的几何精度会非常高，大大降低了错误率。而且FaceID人脸识别功能的速度也比TouchID指纹识别的速度提升很多。在国外，除了苹果外，索尼和三星都展示了3D面部识别技术。在国内，华为手机也随后推出了面容识别3D建模手机荣耀V9，小米的note3也搭载了人脸解锁黑科技等等这些都说明3D面部识别技术已经成为未来手机发展的一个趋势。除此之外，阿里巴巴也将人脸识别应用在支付宝，继指纹支付后又成功解锁刷脸支付，19年3月，在德国汉诺威举办的IT展览会，马云向德国总理默克尔和中国副总理马凯展示支付宝的“刷脸”支付，引起了人们对人脸识别技术的热议。支付宝的人脸识别也是基于深度学习之上的，即首先是对采集到的图像预处理，即对关键特征点检测、旋转、两眼距离的归一化以及图像切割等方法进行人脸对齐，然后使用不同尺度进行多通道的归一。在特征关键点截取出多个人脸信息进行学习，在每个人脸区域上深度学习采用多层卷积神经网络学习提取出该区域的特征，CNN有三个核心：局部感知、全值共享、时间或空间亚采样，这三种思想的结合保证了在一定程度上获得移位、尺度和变形不变性。最后通过分类器来判断是否是同一个人。腾讯云神图·人脸识别（FaceRecognition）基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。它的优势有以下几点：（1）精准识别：腾讯云人脸识别服务在多个国际公开竞赛中刷新纪录，人脸比对在2017年的LFW测评准确度高达99.80%，人脸搜索在MegaFace竞赛百万规模中首选识别率83.29%排名第一，识别准确率业界领先。（2）算法领先：基于第三代腾讯优图祖母模型，融合度量学习、迁移学习、多任务学习等多种训练手段来优化模型；针对不同场景业务的特点，定制化fine-tuning或distilling模型，满足业务性能与时延的双重需求。（3）稳定可靠：腾讯云人脸识别服务已经通过腾讯内部产品海量用户和复杂场景验证，运行稳定、鲁棒性强，服务可用性超过99.9%。（4）实时响应：人脸识别具备高并发、高吞吐、低时延等特点，即使是百万规模人脸搜索，仍只需数百毫秒即可处理完毕，满足您的实时使用需求。（5）简单易用：提供丰富多样的在线API和离线识别SDK，不仅支持接入云端使用，也支持将离线识别SDK植入应用和硬件设备中，您也可以根据需要结合使用离线识别SDK和在线API形成端+云方案，满足不同场景的需求。（6）应用广泛：人脸识别广泛应用于在线相册、智慧零售、敏感人脸审核、刷脸门禁、人脸考勤、人脸登录、人脸特效、在线考试等众多场景。除此之外百度、谷歌等也均在人脸识别方面做过很多研究和产品。人脸识别技术日趋成熟，给我们的工作和生活带来了极大的便利。模式识别应用于哪些领域，模式识别技术的发展是大势所趋
模式识别(PatternRecognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科，是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。
模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（SupervisedClassification）和无监督的分类(UnsupervisedClassification)两种。
模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物的传感器等对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。
模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。
应用计算机对一组事件或过程进行鉴别和分类。所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。
模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。有时，开始时无法得知实际的类别数，需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。
模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。
一、模式识别方法
1、决策理论方法
又称统计方法，是发展较早也比较成熟的一种方法。被识别对象首先数字化，变换为适于计算机处理的数字信息。一个模式常常要用很大的信息量来表示。许多模式识别系统在数字化环节之后还进行预处理，用于除去混入的干扰信息并减少某些变形和失真。随后是进行特征抽取，即从数字化后或预处理后的输入模式中抽取一组特征。所谓特征是选定的一种度量，它对于一般的变形和失真保持不变或几乎不变，并且只含尽可能少的冗余信息。特征抽取过程将输入模式从对象空间映射到特征空间。这时，模式可用特征空间中的一个点或一个特征矢量表示。这种映射不仅压缩了信息量，而且易于分类。在决策理论方法中，特征抽取占有重要的地位，但尚无通用的理论指导，只能通过分析具体识别对象决定选取何种特征。特征抽取后可进行分类，即从特征空间再映射到决策空间。为此而引入鉴别函数，由特征矢量计算出相应于各类别的鉴别函数值，通过鉴别函数值的比较实行分类。
2、句法方法
又称结构方法或语言学方法。其基本思想是把一个模式描述为较简单的子模式的组合，子模式又可描述为更简单的子模式的组合，最终得到一个树形的结构描述，在底层的最简单的子模式称为模式基元。在句法方法中选取基元的问题相当于在决策理论方法中选取特征的问题。通常要求所选的基元能对模式提供一个紧凑的反映其结构关系的描述，又要易于用非句法方法加以抽取。显然，基元本身不应该含有重要的结构信息。模式以一组基元和它们的组合关系来描述，称为模式描述语句，这相当于在语言中，句子和短语用词组合，词用字符组合一样。基元组合成模式的规则，由所谓语法来指定。一旦基元被鉴别，识别过程可通过句法分析进行，即分析给定的模式语句是否符合指定的语法，满足某类语法的即被分入该类。
模式识别方法的选择取决于问题的性质。如果被识别的对象极为复杂，而且包含丰富的结构信息，一般采用句法方法；被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息，一般采用决策理论方法。这两种方法不能截然分开，在句法方法中，基元本身就是用决策理论方法抽取的。在应用中，将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次，常能收到较好的效果。
二、模式识别的应用
模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。
①文字识别
汉字已有数千年的历史，也是世界上使用人数最多的文字，对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋。所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了连机手写体识别。到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。
②语音识别
语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。2.3指纹识别
我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:leftloop,rightloop,twinloop,whorl,arch和tentedarch,这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。
③遥感
遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。
④医学诊断
在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面，模式识别已取得了成效。
三、统计模式识别
统计模式识别的基本原理是：有相似性的样本在模式空间中互相接近，并形成“集团”，即“物以类聚”。其分析方法是根据模式所测得的特征向量Xi=(xi1,xi2,…,xid)T(i=1,2,…,N)，将一个给定的模式归入C个类ω1,ω2,…,ωc中，然后根据模式之间的距离函数来判别分类。其中，T表示转置；N为样本点数；d为样本特征数。
统计模式识别的主要方法有：判别函数法，k近邻分类法，非线性映射法，特征分析法，主因子分析法等。
在统计模式识别中，贝叶斯决策规则从理论上解决了最优分类器的设计问题，但其实施却必须首先解决更困难的概率密度估计问题。BP神经网络直接从观测数据(训练样本)学习，是更简便有效的方法，因而获得了广泛的应用，但它是一种启发式技术，缺乏指定工程实践的坚实理论基础。统计推断理论研究所取得的突破性成果导致现代统计学习理论——VC理论的建立，该理论不仅在严格的数学基础上圆满地回答了人工神经网络中出现的理论问题，而且导出了一种新的学习方法——支撑向量机。
四、模式识别技术的近乎无限的发展潜力
模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。
1、语音识别技术
语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。中国互联网中心的市场预测：未来5年，中文语音技术领域将会有超过400亿人民币的市场容量,然后每年以超过30%的速度增长。
2、生物认证技术
生物认证技术本世纪最受关注的安全认证技术，它的发展是大势所趋。人们愿意忘掉所有的密码、扔掉所有的磁卡，凭借自身的唯一性来标识身份与保密。国际数据集团（IDC）预测：作为未来的必然发展方向的移动电子商务基础核心技术的生物识别技术在未来10年的时间里将达到100亿美元的市场规模。
3、数字水印技术
90年代以来才在国际上开始发展起来的数字水印技术是最具发展潜力与优势的数字媒体版权保护技术。IDC预测，数字水印技术在未来的5年内全球市场容量超过80亿美元。
模式识别从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。
对于识别二维模式的能力，存在各种理论解释。模板说认为，我们所知的每一个模式，在长时记忆中都有一个相应的模板或微缩副本。模式识别就是与视觉刺激最合适的模板进行匹配。特征说认为，视觉刺激由各种特征组成，模式识别是比较呈现刺激的特征和储存在长时记忆中的模式特征。特征说解释了模式识别中的一些自下而上过程，但它不强调基于环境的信息和期待的自上而下加工。基于结构描述的理论可能比模板说或特征说更为合适。
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，有兴趣的朋友，可以查阅多智时代，在此为你推荐几篇优质好文：
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基于深度学习的图像文字识别技术【写在前面】文字是人们在社会交流和通信中必不可少的信息载体，它在生活中以图片或者文本的形式大量存在。在我们的生活中有许多文字识别技术的运用，这周我开始了解图像文字识别技术，查阅了一些相关文献，以下是我对图像文字识别技术的认识以及我看文献后的感受。
1、什么是图像文字识别技术？把图像中的文字检测识别出来，转化为电子文本，这个过程就是图像文字识别，或称为OCR光学字符识别（OpticalCharacterRecognition）。
2、文字识别技术在生活中的运用：1）、纸质文档电子化：纸质文档在现实中大量存在，包括我们写的字体、过去出版的各种书刊、杂志、报纸，票据、证件等，如果我们人工输入费时费力是不现实的，就需要通过文字识别技术来自动识别。2）、用于识别车牌、标识、标牌等，自动识别技术对智能交通、地图信息采集、社会管理等非常重要。3）、用于场景图像和合成文档图像，在生活中的实景中需要翻译的英语等其他语言。
3、文字识别技术的原理1）.图像预处理（imagepretreatment）：主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性、最大限度地简化数据，从而改进特征提取、图像分割、匹配和识别的可靠性。一般的预处理流程为：1灰度化->2几何变换->3图像增强
2）、文本检测（textdetection）：将图片上的文字和其他环境对象分离开。比如下图红色框是被忽略舍弃的，绿色框内是要被识别的。
3）、字符分割（charactersegementation）：将文字分割成一个个单一的字符。
4）、字符分类（characterclassification）：确定每一个字符是什么。
4、图像文字识别技术的不足：1）、复杂版本分析能力不足。目前的深度学习方法难以解决任意模式的文档的分割问题。2）、识别精度和置信度不够。自由书写和图片质量退化的场合识别率会下降，导致用户认可度低。3）、小样本泛化能力不足。深度神经网络的泛化性能是依靠大规模数据集训练的。有些应用场合难以收集标注的大量样本来训练识别模型，如隐私的信息、日常生活中不常见的文档（中文古籍等），在这种较少样本的情况下训练很难得到很高的识别率。4）、图形符号识别性能不足。图文混合文档中存在的表格、公式、流程图、签名印章等还不能得到满意的识别性能。5、阅读完文献的感想：文献主要介绍了图像文字识别技术的总体概况及当前面临的不足问题并其展望未来的趋势。在阅读文献时，有许多的专业术语没有听过，图像文字识别技术的每一个步骤都是基于深度学习算法的一个个深度的领域，深入研究每一个领域都很难。以上只是对其表面上的认识，如有不当，请多多指教。
关于毕业设计选择的课题我还没有想好，关于物联网工程的一些专业课RFID射频识别、信号与系统、单片机等还未学到，现在也想多阅读文献资料来拓宽视野。等到大概了解掌握专业课之后，再把专业知识引入毕业设计的课题中去。
【参考文献】：[1]刘成林，文档图像识别技术回顾与展望，数据与发展前沿,[J]，2019，1（2）：17-25.[2]王德青，吾守尔.斯拉木，许苗苗，场景文字识别技术研究综述，计算机工程与应用，2020，56（18）：1-15.