人臉識別技術指南

已發表: 2020-03-06

過去幾十年科學技術的發展導致了各種創新的產生，包括智能手機和其他設備，包括我們日常使用的筆記本電腦和智能手錶。

這些設備的設計具有旨在保護您的個人信息的安全功能。 它們包括引腳、密碼、圖案、指紋傳感器和麵部識別。

出於本文的目的，我們將重點介紹面部識別技術的各種要素。

表中的內容
  • 定義
  • FRT歷史
  • 它是如何工作的？
  • 用途
  • FRT的應用
  • 好處
  • 人臉識別技術的缺點
  • 常見問題解答

什麼是人臉識別？

面部識別技術是指嵌入到計算機程序和設備中的軟件，這些軟件可以掃描和分析人臉圖像，以識別人臉並授予他們所需的訪問權限。

面部識別技術的歷史。

在為設備實施所有安全措施之後，三個不同的人在某一天站起來，並決定必須在我們已經擁有的技術列表中增加一個。 他們是查爾斯·比森、伍迪·布萊索和海倫·陳·沃爾夫。 在 1964 年和 1965 年（1）中，三人合作使用計算機掃描和識別人臉。

  • 該項目的資金來自一家不願出現在公眾視線中的未具名情報機構。
  • 該項目由 Bledsoe 領導，涉及對眼睛和嘴巴等面部重要部位進行人工標記。 然後，這些部分由計算機進行數學旋轉以補償姿勢變化。
  • 在這個過程中出現了一個問題，因為這三人沒有非常大的圖像數據庫並且只有一張照片，他們面臨選擇一小組記錄的問題，因此其中一個圖像記錄與數據庫中的照片匹配。
  • 1966 年，Bledsoe 部分描述了這個問題，他說：“這個識別問題 (2) 由於頭部旋轉和傾斜、光照強度和角度、面部表情、老化等方面的巨大變化而變得困難。面部識別的其他一些嘗試通過機器，這些數量幾乎沒有變化。 然而，一些研究人員經常使用的未經處理的光學數據的相關（或模式匹配）方法在可變性很大的情況下肯定會失敗。 特別是，同一個人的兩張不同頭部旋轉的照片之間的相關性非常低。”
  • 該項目被暱稱為“人機”（3）。 Bledsoe 於 1966 年離開了該項目，並在由 Peter Hart 領導的斯坦福研究所繼續工作。
  • 1997 年，Christoph von der Malsburg 與他的研究生一起開發的系統擊敗了麻省理工學院和馬里蘭大學開發的所有其他系統。 波鴻系統完全由美國陸軍研究實驗室資助開發。
  • 到 2006 年，出現了人臉識別大挑戰 (FRGC)，測試了系統算法技術。 高分辨率面部圖片、3-D 面部掃描和虹膜圖像在本次挑戰賽中進行了測試。 結果清楚地表明，新算法比 2002 年的人臉識別算法準確度提高了 10 倍，比 1995 年提高了 100 倍。

面部識別如何工作？

面部識別旨在使用人工智能 (AI) 來比較面部圖像並確定是否匹配。 它能夠確定兩張面部圖像是否屬於同一個人，以及一張面部圖像是否與特定數據庫中包含的任何面部圖像相匹配。 這些比較分別稱為 1:1 和 1:N 匹配。

（另請閱讀：人臉識別技術的未來）

人臉識別有什麼用？

如前所述，它用於分析人臉圖像，以便通過數據庫運行它們，以查看他們的人臉是否與數據庫中的人臉匹配。

面部識別應用。

以下是下面列出的 5 個頂級面部識別應用程序：-

  1. 盧森德
  2. 人臉應用
  3. 應用鎖
  4. 面部 DNA 測試
  5. 欄杆

如果您對科學和技術感興趣，而您還沒有嘗試過這些應用程序，那麼您會錯過很多。 請在 Google 上查找它們以獲取更多信息。

面部識別技術的好處。

現在，讓我們來看看 FRT 的一些優點。

  1. 智能廣告

    通過對人們的年齡和性別進行有根據的猜測，人臉識別可以讓廣告變得更有趣。 Tesco 等一些公司已經計劃在加油站安裝內置人臉識別功能的屏幕。只需很短的時間，人臉識別就會成為一種無處不在的廣告技術。

  1. 尋找失踪人員

    面部識別技術可用於尋找失踪兒童和人口販運受害者。 只要將失踪人員添加到數據庫中，無論是在機場、零售店還是其他公共場所，只要他們被人臉識別識別出來，執法部門就會立即收到警報。 例如，印度人臉識別在短短四天內發現了 3000 名失踪兒童！

  1. 執法保護

    FaceFirst 等移動面部識別應用程序已經在幫助警察在安全距離內即時識別現場人員。 這是通過向他們提供上下文數據來實現的，這些數據告訴他們正在與誰打交道以及他們是否需要謹慎行事。 例如，如果一名警官在一個例行的交通站攔住一名通緝兇手，警官會立即知道嫌疑人可能攜帶武器並且很危險，並可以要求支援。

  1. 用於識別社交媒體平台上的人

    Facebook 使用面部識別技術自動識別 Facebook 成員何時出現在照片中。 這使人們可以輕鬆找到他們所在的照片，並可以建議何時應在照片中標記特定的人。

  1. 診斷疾病

    這不是令人驚訝的嗎？ 面部識別可用於診斷導致可檢測到的外觀變化的疾病。 例如，美國國家人類基因組研究所使用人臉識別來檢測一種稱為 DiGeorge 綜合徵的罕見疾病，其中第 22 條染色體的一部分缺失。 面部識別已幫助診斷出 96% 的病例。 隨著算法變得越來越複雜，人臉識別將成為各種條件下的寶貴診斷工具。

  1. 保護學習機構免受威脅

    面部識別監控系統可以立即識別被開除的學生、危險的父母、毒販或其他對學校安全構成威脅的人何時進入校園。 通過提醒學校安全，面部識別可以降低暴力行為的風險。

  1. 跟踪學校出勤率

    除了讓我們的學校更安全之外，面部識別技術還有可能跟踪學生的出勤率。 傳統上，考勤表允許學生在另一個逃課的學生上簽名。中國已經在使用人臉識別來確保學生不會逃課。 平板電腦用於掃描學生的面部並將他們的照片與數據庫進行匹配以驗證他們的身份。

  1. 促進安全交易

    在中國，我們聽說過一家名為螞蟻金服的金融服務公司，它可以讓客戶通過掃描人臉來支付餐費。 客戶可以通過數字菜單下訂單，然後使用面部掃描作為支付選項。 在他們提供了他們的電話號碼後，他們就可以購買他們的飯菜了。

  1. 識別驅動程序

    越來越多的汽車公司，尤其是尼日利亞的汽車公司，正在嘗試使用人臉識別的方法。 汽車人臉識別的一種用途是使用人臉代替鑰匙作為啟動汽車的一種手段。 面部識別技術還可用於根據誰駕駛汽車來改變廣播電台和座位偏好。 面部識別技術甚至可以通過識別和提醒駕駛員漂移或不專注於道路，從而使駕駛員更安全。

面部識別的缺點

  1. 比較圖像的變化

    當您要比較的兩個圖像中的頭部位置、照明條件和麵部表情發生變化時，可能會導致準確性低，這適用於化妝、眼鏡、帽子和任何部分模糊的東西臉。 幸運的是，有幾種方法可以應對這些挑戰，例如使用大型且多樣化的訓練集。 此外，深度學習技術使糾正這些變化變得更加容易。

  1. 其準確率小於 100%

    即使使用最複雜的軟件，也沒有任何面部識別算法是 100% 準確的，在訪問控制場景中，授權人員仍有可能被拒絕訪問，反之亦然。 在這些情況下，仍然需要人工干預。 但是，隨著準確率的提高和技術達到 98% 甚至更高的準確率，很明顯，除了最高風險的情況外，這項技術在所有情況下都是有用的。

  1. 隱私

    圍繞使用面部識別技術的最大問題之一是隱私。 這是一個非常值得關注的問題，在實施面部識別技術時，您可以採取各種措施來降低隱私風險。 它們包括：僅存儲面部指紋/面部嵌入，而不是常規面部圖像； 也就是說，如果您的用例允許這樣做，在本地存儲和處理數據，這樣您就可以完全控制數據，並且第三方無法定期訪問和清除數據。

  1. 欺騙

    在許多情況下，存在某些擔憂，即面部識別軟件可能會被提供給相機的面具或照片副本所欺騙。 為了避免這種情況，許多面部識別程序都包含活體檢測功能，以確保提交的視頻是真人，並且是實時捕獲的。

（另請閱讀：人臉識別技術的 5 個優點和缺點）

關於人臉識別技術的常見問題

Q.人臉識別會被騙嗎？

A.面部識別技術可以被愚弄。 例如，在谷歌的新 Pixel 4 上，面部識別技術可能會被雙胞胎愚弄，或者在你睡著時被看起來很像你的其他人解鎖。

Q.人臉識別安全嗎？

A.它並不比 Touch ID 相對更安全，因為如果有人真的想闖入你的手機，他們仍然很有可能。 儘管影印本和圖片不會欺騙它，但同卵雙胞胎或兄弟姐妹使用 Face ID 解鎖手機並非不可能。 萬一您遭到入侵，在您的設備上更改您的面孔將比更改您的密碼更具挑戰性！

最後的想法

面部識別技術非常適合我們的日常安全。 然而，正如上面清楚地表明的那樣，它並不完美或沒有錯誤。 與大多數工具和技術一樣，面部識別既有優點也有缺點。 對於所有好的目的，優點遠遠大於缺點。 下載上面列出的一些應用程序，並為您的設備提供一點安全性。

其他有用的資源：

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