“人脸识别”在机场火车站刷脸过安检，出行更高效

人脸识别可以算是落地够快、效果也够炫的“智能技术”之一了，从2015年3月马云展示支付宝的刷脸支付，到最近很多机场、高铁站启用了刷脸进站，就连美图都说自己可以“AI自拍”。yh3安检之家
yh3安检之家
　　先来泼一盆冷水，目前很多人脸识别的落地应用还处在一个非常初级的阶段，技术价值并不高。yh3安检之家

“人脸识别”在机场火车站刷脸过安检，出行更高效yh3安检之家
 yh3安检之家

yh3安检之家

 yh3安检之家

首先，我们要弄明白人脸识别这一概念。人脸识别其实是个相对宽泛的大分类，基于生物特征识别技术，利用人的特征实现个体的区分。其中技术包括图像采集、特征定位、身份的确认和查找等等。yh3安检之家
yh3安检之家
　　简单来说，就是从照片中提取人脸中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通过特征的对比输出结果。yh3安检之家
 yh3安检之家

yh3安检之家

 yh3安检之家

在应用上，人脸识别也分很多层级，目前在我国应用最多还是1：1等级，也就是人脸识别中最初级的“证明你是你”。yh3安检之家
yh3安检之家
　　1：1等级的人脸识别通常是用户上传符合规则的照片在系统上，线下拍照，于系统中的照片进行对比。在机场、高铁站这种为线下拍照提供了较好条件（灯光、拍照像素等等）的环境中，说实话对于技术的硬性要求不算太高。yh3安检之家
yh3安检之家
　　而知乎中还有网友提到，关于人脸识别终端算法部署授权只需要500元/套，其使用成本可见一斑。而这一技术也绝非最近才出现，在高中时期，我的学校就用过刷脸考勤查验课间操跑步圈数。yh3安检之家
yh3安检之家
　　对运算环境要求更高的是1：N级和N：N级的人脸识别。也就是单一特征对比多种特征和多种特征对比多种特征。而这两种等级的人脸识别在应用上也常常无法提供较好的环境，比如1：N级人脸识别可以应用于失踪人口搜索中，在特殊情况下拍的照片存在角度、光线的复杂性，加大了特征提取、对比的难度。yh3安检之家
yh3安检之家
　　LBP，人脸识别的魔法根源yh3安检之家
yh3安检之家
　　或许我们可以更深一步探究人脸识别的算法，比如Local Binary Pattern（局部二元模式）。这种算法可以将某一像素周边的灰度值和该像素作比较，从而去除光线的影响提取特征。yh3安检之家
在应用上，人脸识别也分很多层级，目前在我国应用最多还是1：1等级，也就是人脸识别中最初级的“证明你是你”。yh3安检之家
yh3安检之家
　　1：1等级的人脸识别通常是用户上传符合规则的照片在系统上，线下拍照，于系统中的照片进行对比。在机场、高铁站这种为线下拍照提供了较好条件（灯光、拍照像素等等）的环境中，说实话对于技术的硬性要求不算太高。yh3安检之家
yh3安检之家
　　而知乎中还有网友提到，关于人脸识别终端算法部署授权只需要500元/套，其使用成本可见一斑。而这一技术也绝非最近才出现，在高中时期，我的学校就用过刷脸考勤查验课间操跑步圈数。yh3安检之家
yh3安检之家
　　对运算环境要求更高的是1：N级和N：N级的人脸识别。也就是单一特征对比多种特征和多种特征对比多种特征。而这两种等级的人脸识别在应用上也常常无法提供较好的环境，比如1：N级人脸识别可以应用于失踪人口搜索中，在特殊情况下拍的照片存在角度、光线的复杂性，加大了特征提取、对比的难度。yh3安检之家
yh3安检之家
　　LBP，人脸识别的魔法根源yh3安检之家
yh3安检之家
　　或许我们可以更深一步探究人脸识别的算法，比如Local Binary Pattern（局部二元模式）。这种算法可以将某一像素周边的灰度值和该像素作比较，从而去除光线的影响提取特征。yh3安检之家
 yh3安检之家

yh3安检之家

除了LBP外，常用的特征提取算法还有很多，像是Gabor滤波器。当然，提取特征只是第一步，接下来还要根据特征进行分类，这时就要应用贝叶斯、决策树等等分类算法。yh3安检之家
yh3安检之家
　　最近大火的深度学习也正逐渐被应用于人脸识别中，深度学习将特征提取和分类两个步骤融合在一起。利用神经网络黑盒子的特性计算出最适合的特征提取模式，从而可以直接跳过“特征提取影响识别结果”这一怪圈，让算法的应用范围更大。