人臉識別技術(shù)在智慧城市建設中的深度應用

　　人臉識別技術(shù)在智慧城市應用中的現狀

　　智慧城市建設如火如荼，各類(lèi)智慧城市應用的使用也逐漸發(fā)展到千家萬(wàn)戶(hù)，滲透到了老百姓的衣食住行中。每一個(gè)市民都接觸并使用到了多種與身份認證、鑒權服務(wù)有關(guān)的城市服務(wù)，從電子政務(wù)辦理各類(lèi)事項，到個(gè)人使用支付寶掃一掃消費，身份識別技術(shù)越來(lái)越普及，從原來(lái)的開(kāi)個(gè)證明各個(gè)委辦局跑斷腿，到足不出戶(hù)網(wǎng)上辦事大廳處理各種委辦局的政務(wù)服務(wù);從開(kāi)具各種公章證明進(jìn)行身份識別，帶齊戶(hù)口本身份證結婚證駕駛證等一包證件，到現在可以讓辦事后臺系統的數據多跑路，老百姓少跑腿，一門(mén)式一網(wǎng)式的新型互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)模式的實(shí)踐推廣。我們見(jiàn)證了多種身份識別技術(shù)的發(fā)展，而人臉識別技術(shù)從中脫穎而出，作為一種直接，有效的輔助手段使得智慧城市應用形式和城市感知大數據越來(lái)越豐富，提供的服務(wù)越來(lái)越精準。

　　以人為本，人臉即服務(wù)！

　　如今，在人與人相連的時(shí)代，圍繞人提供的服務(wù)首先要解決的是辨識人的身份，為此人們發(fā)明了很多卡、證作為識別人身份的依據，這種身份識別本質(zhì)上是“見(jiàn)物如見(jiàn)人，認物不認人”，它忽視了人們最本質(zhì)的需要，解決老問(wèn)題的同時(shí)，也帶來(lái)一些新的問(wèn)題。順應時(shí)代的潮流，充分利用人臉識別技術(shù)，強調人臉大數據共享和開(kāi)放，建設人像庫、人臉卡口系統。人臉識別技術(shù)可廣泛應用于智慧警務(wù)和智慧城市建設，為全社會(huì )提供智慧人臉?lè )?wù)。

　　人臉識別是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)。針對輸入的人臉圖像或者視頻流，首先判斷其是否存在人臉,如果存在人臉，則進(jìn)一步的給出每個(gè)臉的位置、大小和各個(gè)主要面部器官的位置信息。然后依據這些信息，進(jìn)一步提取每個(gè)人臉中所蘊涵的身份特征數據，并將其與已知的人臉進(jìn)行對比，從而識別每個(gè)人臉的身份。人臉識別主要用于身份識別。由于視頻監控正在快速普及，眾多的視頻監控應用迫切需要一種遠距離、用戶(hù)非配合狀態(tài)下的快速身份識別技術(shù)，以求遠距離快速確認人員身份，實(shí)現智能預警，而人臉識別技術(shù)無(wú)疑是最佳的選擇。

　　人臉識別系統，可以廣泛應用于公安、金融、機場(chǎng)、地鐵、邊防口岸等多個(gè)對人員身份進(jìn)行自然比對識別的重要領(lǐng)域。

　　應用場(chǎng)景：身份證查驗，確保真實(shí)證件

　　當前主要是通過(guò)掃描或者復印身份證信息，人工比對身份證照片。掃描或復印身份證只是作為備案，并不能有效核實(shí)身份證真偽。要確保是采用真實(shí)身份證辦理業(yè)務(wù)，必須有某種技術(shù)手段對辦事人提供的身份證進(jìn)行查驗。

　　應用場(chǎng)景：人臉與身份證匹配查驗，確保人證合一

　　除了采用真實(shí)身份證辦理業(yè)務(wù)外，人工核對相片往往因為身份證相片相對早期、當事人帶墨鏡、化妝、發(fā)型等根本無(wú)法有效核實(shí)。如果查問(wèn)過(guò)多會(huì )讓持證人員感到厭煩，容易產(chǎn)生一些不必要的摩擦。故在查驗身份證的基礎上，通過(guò)攝像機無(wú)接觸自動(dòng)捕獲人臉影像，并自動(dòng)與身份證里存儲的影像信息比對，或者與后臺更多的真實(shí)身份人臉比對，并以多種方式提醒窗口業(yè)務(wù)人員比對結果，確保持證人是本人持真實(shí)身份**理業(yè)務(wù)。

　　應用場(chǎng)景：人臉證據保留，增強事后取證能力

　　由于身份證信息中的照片相對陳舊，除了將攝像機捕獲的當時(shí)人臉與身份證存儲的相片比對外，系統不斷積累辦理業(yè)務(wù)時(shí)的人臉捕獲數據，在人臉匹配查驗過(guò)程中，不僅能跟身份證中存儲的照片信息比對，還能對歷史人臉信息比對，確保在身份證中的照片相對陳舊時(shí)，有更加接近當前時(shí)間的人臉數據，提高比對精確度。同時(shí)每次辦理業(yè)務(wù)留下的人臉數據，可作為出現業(yè)務(wù)異常時(shí)追溯的重要證據。

　　應用場(chǎng)景：支持未來(lái)刷臉辦理業(yè)務(wù)

　　隨著(zhù)人臉識別技術(shù)的不斷成熟，對于公共服務(wù)部門(mén)來(lái)講，對客戶(hù)的貼身服務(wù)至關(guān)重要，系統要支持未來(lái)直接刷臉辦理業(yè)務(wù)。即對于部分業(yè)務(wù)，要支持未來(lái)在無(wú)需身份證信息的情況下，依然可以直接通過(guò)人臉識別身份信息，減少身份證查驗、復印存檔等環(huán)節，提高客戶(hù)辦理業(yè)務(wù)的便捷性，提高窗口辦理業(yè)務(wù)的效率。

　　人臉識別技術(shù)在智慧城市中的應用優(yōu)勢

　　人臉識別是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)。每個(gè)人的面孔都由額頭、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、雙頰等部位組合而成，它們之間的大**置關(guān)系也是固定的。然而，人臉具有唯一性，這個(gè)世界上找不出兩張完全相同的人臉，人們通常能夠根據不同面孔之間的細微差異將不同人區分開(kāi)來(lái)。

　　人臉具有相似性和易變性，不同環(huán)境、光線(xiàn)、角度、年齡，均會(huì )對人臉的成像產(chǎn)生變化，因此，人臉識別是生物識別領(lǐng)域最困難的研究領(lǐng)域之一。

　　人臉識別技術(shù)具有非強制性、非接觸性、并發(fā)性等幾大優(yōu)勢。

　　l 非強制性：系統在用戶(hù)在無(wú)意識的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，不需要專(zhuān)門(mén)配合;

　　l 非接觸性：用戶(hù)不需要和設備直接接觸，就能獲取人臉圖像，提取人臉特征進(jìn)行檢測;

　　l 并發(fā)性：在實(shí)際應用場(chǎng)景下可以進(jìn)行同時(shí)多個(gè)人臉的分揀、判斷及識別;

　　除此之外，還有操作簡(jiǎn)單、結果直觀(guān)、隱蔽性好等特點(diǎn)。

　　從古至今，人臉是進(jìn)行身份辨識的重要方式。在古代，政府為了達到對特定人員的身份識別、防控圍捕的目的，會(huì )發(fā)布“海捕文書(shū)”。海捕文書(shū)中包括了人員的畫(huà)像、涉案信息等，通過(guò)懸賞及威懾測試調動(dòng)人民群眾積極性，實(shí)現對人員的發(fā)現、舉報、抓捕;在現代，在身份證、駕駛證、護照等重要的個(gè)人證件上，均會(huì )印刷或粘貼人臉照片，或者證件內置芯片中植入人像照片。除此以外，在公安、金融、公證、互聯(lián)網(wǎng)支付等越來(lái)越多行業(yè)，人臉已經(jīng)作為身份鑒別或業(yè)務(wù)授權的重要依據之一。

　　在人臉識別技術(shù)應用之前，已經(jīng)誕生了很多對人員身份進(jìn)行識別技術(shù)手段，可分為生物識別和非生物識別兩大類(lèi)，但在長(cháng)期的應用過(guò)程中，其不足之處逐漸暴露出來(lái)：遺失、竊取、盜用、損壞、不衛生、磨損、影響通行、用戶(hù)反感、逃避等。人臉識別的出現及應用并不能取代其他的技術(shù)，作為一種新的可應用的身份識別技術(shù)，與其它的身份識別技術(shù)手段相互補充，揚長(cháng)避短。而人臉識別在應用上，具有先天性的隱蔽、方便、直觀(guān)等優(yōu)勢，使得人臉識別在某些特定的場(chǎng)所、行業(yè)，有巨大的應用優(yōu)勢。

　　人臉識別是應用為導向的，換句話(huà)說(shuō)，就是客戶(hù)的需求。人臉識別做的好不好，關(guān)鍵是看，通過(guò)這個(gè)技術(shù)有沒(méi)有解決各行各業(yè)實(shí)際的問(wèn)題。

　　靜態(tài)與動(dòng)態(tài)人臉識別

　　l 靜態(tài)人臉識別是指被識別的人，處于靜止狀態(tài)或配合狀態(tài)下，采集其人臉圖像，進(jìn)行人臉識別。

　　l 動(dòng)態(tài)人臉識別是指被識別的人，處于移動(dòng)狀態(tài)或步行等非配合情況下，采集其人臉圖像，進(jìn)行人臉識別。

　　靜態(tài)人臉識別由于需要當事人配合、且采集人臉交互需要1-2秒時(shí)間，采集的人臉圖像質(zhì)量高，一般應用于當事人對時(shí)間不敏感或對采集人臉并不十分反感的場(chǎng)景。例如：金融開(kāi)戶(hù)、人臉門(mén)禁、身份識別、網(wǎng)吧身份證核查、訪(fǎng)客登記、實(shí)名制驗證等場(chǎng)合。

　　動(dòng)態(tài)人臉識別不需要當事人的配合，因此，一般應用于對當事人行為無(wú)干擾或當事人不感知的場(chǎng)景，例如：車(chē)站、機場(chǎng)、碼頭的案犯抓逃，VIP識別，重點(diǎn)人臉管控等。 　　1:1和1:N人臉識別

　　l 1:1人臉識別：將A、B兩張圖像相互比較，通過(guò)人臉識別技術(shù)判斷兩張人臉圖像是不是同一個(gè)人，或者兩張圖片的相似度是多少。

　　l 1:N人臉識別：通過(guò)人臉識別，將A人臉圖片和由N張人臉圖像組成的人臉庫中進(jìn)行比較，得到A是否在人臉庫中，或者A和人臉庫中那張人臉最像。

　　綜上可知，1:1人臉識別在人證一致性核查、網(wǎng)上支付身份核查等領(lǐng)域應用最為廣泛，對打擊盜用、冒用證件、身份有非常好的針對性。1：N人臉識別在身份識別主要用于人臉身份查詢(xún)。例如：布控抓逃、人臉查詢(xún)、戶(hù)口查重等均屬于此類(lèi)。

　　可見(jiàn)光和主動(dòng)近紅外人臉識別

　　l 可見(jiàn)光人臉識別：在可見(jiàn)光環(huán)境下(太陽(yáng)光、日光燈等照明光源)，采集的人臉圖像，進(jìn)行人臉識別，適合在光線(xiàn)好的條件下應用。

　　l 主動(dòng)近紅外人臉識別：在主動(dòng)紅外光源環(huán)境下(太陽(yáng)光、日光燈等照明光源)，采集的人臉圖像，進(jìn)行人臉識別。采用主動(dòng)紅外光源是為減弱環(huán)境光對人臉成像造成不利的影響(逆光、側光、強光、弱光)，紅外主動(dòng)光源位于不可見(jiàn)波段，不會(huì )**人的眼睛，而中/遠紅外波段成像會(huì )損失物體表面大多數信息，所以近紅外是最好的選擇。

　　由于近紅外無(wú)法在中、遠距離采集人臉圖像，并且要求底庫的人臉圖像也是近紅外模式下采集的照片，因此其存在比較大的應用局限性，目前主要用于人臉考勤、門(mén)禁。在現階段的實(shí)際應用中，可見(jiàn)光的人臉識別的應用更加廣泛。

　　人臉識別技術(shù)在智慧城市應用案例解析

　　人臉識別技術(shù)在智慧城市應用中已經(jīng)部署并推廣了多種產(chǎn)品形態(tài)和解決方案植入。人是社會(huì )的主體，所有服務(wù)的本質(zhì)都回歸到對人的服務(wù)，人臉識別要解決的也是各行各業(yè)滿(mǎn)足人的需求、規避人的風(fēng)險、解決人的問(wèn)題。技術(shù)逐漸成熟，尤其是深度學(xué)習技術(shù)帶來(lái)的技術(shù)突破，使得人臉識別技術(shù)達到可應用的下限水平，人臉識別相關(guān)產(chǎn)品和系統非常多。雖然人臉產(chǎn)品種類(lèi)繁多，不管業(yè)務(wù)應用多么繁雜，但萬(wàn)變不離其宗，客戶(hù)通過(guò)人臉識別技術(shù)手段達到驗證人的身份或識別人的身份的目的始終不變。

　　比如人臉實(shí)時(shí)報警系統。應用人臉檢測和識別技術(shù)，在人員進(jìn)出重點(diǎn)區域設置人臉卡口攝像機，針對經(jīng)過(guò)卡口人員進(jìn)行人臉抓拍、識別和自動(dòng)報警，并可將報警信息推送到警務(wù)終端APP，實(shí)現實(shí)戰預案聯(lián)動(dòng)。人臉卡口系統可獨立部署，也可作為子系統對接到第三方管理平臺，可廣泛應用于公安、交通、金融、司法、教育、醫院等領(lǐng)域。功能方面： 　　l 人臉采集：可接入網(wǎng)絡(luò )高清攝像機，可對攝像機實(shí)時(shí)視頻畫(huà)面內出現的人臉抓拍1張或多張清晰人臉圖片并可截取抓拍的人臉對應的背景照片。

　　l 人臉儲存：可將抓拍的人臉圖片長(cháng)期保存，由于人臉圖片所占空間相對視頻文件要小得多，在有限的存儲空間下，人臉圖片可存儲的時(shí)間比視頻長(cháng)得多。

　　l 人臉布控：支持對卡口過(guò)往人員的人臉布控。將布控的人臉圖片及信息，下發(fā)到指定的人臉卡口進(jìn)行布控，一旦攝像機內出現與布控庫內高度相似的人臉，系統能夠實(shí)時(shí)辨識出來(lái)，并將人臉圖片及識別結果上傳中心。

　　l 移動(dòng)APP：人臉布控報警可推送到移動(dòng)終端設備。

　　比如人臉采集檢索系統。應用人臉檢測和識別技術(shù)，在人員進(jìn)出重點(diǎn)區域設置人臉卡口攝像機，針對經(jīng)過(guò)卡口人員進(jìn)行人臉抓拍、建模以及事后的人臉查詢(xún)檢索技戰法等應用，可實(shí)現人臉刑偵、技偵的深度應用。人臉采集檢索系統可獨立部署，也可作為子系統對接到第三方管理平臺，可廣泛應用于公安、交通、金融、司法、教育、醫院等領(lǐng)域。

　　功能方面：

　　l 人臉采集：可接入網(wǎng)絡(luò )高清攝像機，可對攝像機實(shí)時(shí)視頻畫(huà)面內出現的人臉抓拍1張或多張清晰人臉圖片并可截取抓拍的人臉對應的背景照片。

　　l 人臉儲存：可將抓拍的人臉圖片長(cháng)期保存，由于人臉圖片所占空間相對視頻文件要小得多，在有限的存儲空間下，人臉圖片可存儲的時(shí)間比視頻長(cháng)得多。

　　l 人臉技戰法：系統提供人多種人臉查詢(xún)與檢索的技戰法應用，例如：人員出現頻次、同行人分析、同伴分析等。

　　l 特征人臉技戰法:針對特征人臉或異常人臉，例如：戴眼鏡、戴帽子等，提供可根據人臉的特征或異常的特征，實(shí)現特定特征的人臉查詢(xún)檢索。

　　比如人像庫共享服務(wù)平臺。人像庫共享服務(wù)平臺是一套專(zhuān)門(mén)針對公安等行業(yè)人口管理、案件偵查的人像檢索系統，系統并具有強大的數據導入、批量建模、查詢(xún)檢索、統計分析等功能。為公安出入境、戶(hù)政、刑偵等部門(mén)提供快速定位人員、提高刑偵、視偵的效率，同時(shí)可對接公安情報、警綜等系統，為公安追逃、偵查、尋人等應用發(fā)揮作用。人像庫共享服務(wù)平臺可獨立部署，也可與第三方系統對接，提供人像識別共享服務(wù)。

　　功能方面：

　　l 人員信息庫數據對接：系統有專(zhuān)門(mén)的數據接口，用于與公安的居民信息庫、重點(diǎn)人員信息庫進(jìn)行人員信息數據對接，在保障公安數據的安全性的同時(shí)，能夠快速抽取人臉數據。

　　l 人臉特征提?。喝四樚卣髦凳菦Q定人臉識別精準度的關(guān)鍵因素，也是影響人臉檢索速度的因素。系統基于深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法，進(jìn)行人臉特征提取，并將人臉的結構化特征數據儲存袋人臉特征庫，進(jìn)行人臉檢索。

　　l 人臉比對檢索：系統可提供1:1人臉比對、1：N人臉檢索功能。支持多條檢索任務(wù)并發(fā)處理，當任務(wù)數量超過(guò)上限時(shí)，系統進(jìn)行排隊處理。

　　l 人像查重：實(shí)現單一人像檢索或批量人像檢索。

　　人臉識別技術(shù)在智慧城市中的應用疑難

　　人臉識別技術(shù)在智慧城市中的應用疑難主要體現在業(yè)務(wù)場(chǎng)景與技術(shù)實(shí)現兩個(gè)方面，技術(shù)實(shí)現方面主要的難點(diǎn)包括：超大規模人臉異步集群識別檢索的難點(diǎn)，人臉識別最小支持到18.5亞像素級的難點(diǎn)，人臉識別技術(shù)與環(huán)境及樣本量的沖突難點(diǎn)。

　　我們先看看第一點(diǎn)：超大規模人臉異步集群識別檢索的難點(diǎn)。

　　人臉識別應用的困擾之一是，大容量的人臉庫的人員檢索查詢(xún)的時(shí)效性難以保障，目前，在安防行業(yè)，一般大容量人臉庫的規模能達到100萬(wàn)數量級，檢索速度勉強滿(mǎn)足要求，但對于千萬(wàn)級甚至更大規模的人臉數據，在數據庫表檢索和硬件的性能均達到極限情況下，仍舊難以支撐業(yè)務(wù)要求。為解決該問(wèn)題，系統分別在海量運算和海量存儲上做異步分步式的處理架構，對前端提前的任務(wù)系統在優(yōu)化數據庫表檢索速度的同時(shí)，采用異步集群的架構，利用開(kāi)源的分布式系統基礎架構Hadoop在普通PC機上搭建起基礎云平臺，使得系統的基礎建設成本降低，同時(shí)Hadoop基礎云平臺能方便快捷的水平擴充系統性能，而不會(huì )引起大幅的成本增加。人臉基礎信息數據庫則采用分布式的HBase，同時(shí)HBase還能存儲人臉數據庫處理的中間結果。搜索引擎技術(shù)方便則采用Lucene的分布式實(shí)現Katta，Katta基于Hadoop框架實(shí)現，索引的建立和搜索的打分排序都能在Mapreduce運算模型上進(jìn)行，大大提高了運行的速度，這為超大規模數據的業(yè)務(wù)應用提供了技術(shù)支撐和保障?；谝陨霞夹g(shù)，在已測試的案例中，系統在6052路攝像機接入時(shí)，每路視頻每秒可處理5幀數據，針對1000萬(wàn)的人臉庫，檢索響應時(shí)間小于1秒。

　　如下圖所示：

　　第二個(gè)技術(shù)難點(diǎn)是：人臉識別最小支持到18.5亞像素級。

　　傳統的人臉識別算法對人臉像素的要求很高，很多號稱(chēng)小像素級的算法在小像素時(shí)效果很差，只有到60像素以上時(shí)，才有了較好的效果，本系統的核心算通過(guò)不斷的攻堅技術(shù)難點(diǎn)，創(chuàng )新的提出一種基于雙層異構的改進(jìn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，實(shí)現了雙層網(wǎng)絡(luò )間的信息反饋與數據評介采樣，不僅提高了網(wǎng)絡(luò )的穩定程度，而且在訓練中可加入半監督的處理流程，通過(guò)人工構建一層網(wǎng)絡(luò )來(lái)不斷監測和微調學(xué)習網(wǎng)絡(luò )，解決傳統基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的深度學(xué)習，網(wǎng)絡(luò )構建很難人工干預的問(wèn)題，從而從根本上解決了人臉識別準確率與誤識率的問(wèn)題。同時(shí)，為了解決小像素信息量嚴重缺失的問(wèn)題，系統對建立起了對人臉周邊區域信息的評介體系，通過(guò)建立精細像素信息網(wǎng)絡(luò )，對人臉信息進(jìn)行亞像素級的精細化處理，從而解決了小人臉識別的一大難題。如下圖是人臉識別ROC比對曲線(xiàn)對比。

　　第三個(gè)技術(shù)難點(diǎn)是人臉識別技術(shù)與環(huán)境及樣本量的沖突難點(diǎn)。人臉識別技術(shù)目前依然受限于人臉庫的樣本量影響識別精度，同時(shí)受限于單一算法，仍然無(wú)法在黑夜，環(huán)境光低下，雙胞胎，戴帽子墨鏡等影響。雖然目前阿泰克等日本供應商已經(jīng)通過(guò)近紅外+3D人臉識別解決了部分問(wèn)題，但由于實(shí)現原理制約，只能在樣本庫小的，事先注冊好人臉3D建模的場(chǎng)景下使用，比如大樓門(mén)禁，海關(guān)通關(guān)閘機，充分利用靜態(tài)人證比對和動(dòng)態(tài)3D掃描+近紅外實(shí)現。對于智慧城市的廣大區域，比如車(chē)站，碼頭等人流量聚集的場(chǎng)所，以及商場(chǎng)、社區等近民場(chǎng)景難以湊效。

　　人臉識別技術(shù)在業(yè)務(wù)場(chǎng)景下面對的挑戰也比較多，仍需不斷發(fā)展探索。比如：人臉識別面對綁架型解鎖就是一個(gè)難題，利用合規的人臉來(lái)進(jìn)行相應的犯罪反偵察，深度學(xué)習的樣本量中對與人臉的變化比較是難以湊效的，這對于安防行業(yè)中面對的新需求比如反恐維穩場(chǎng)景中的人臉更新周期長(cháng)、難以識別長(cháng)須前與長(cháng)須后。比如智慧數據比對中的碰撞方式難以將人臉識別與其他有嫌疑的數據采集源端的二義性帶來(lái)的精準度下降。比如許多少數民族地區由于歷史沿革原因，出生有一個(gè)姓名，叫做阿凡提買(mǎi)買(mǎi)提，啟蒙按照宗教原因進(jìn)入寺廟啟蒙，叫做阿凡提里約買(mǎi)買(mǎi)提，類(lèi)似一個(gè)法名，入校后的會(huì )有一個(gè)學(xué)名阿凡提六法買(mǎi)買(mǎi)提，滿(mǎn)足18歲辦理身份證的時(shí)候一般按照學(xué)名或出生名，結婚后會(huì )有從夫名。這些姓名對應的不同時(shí)期的人臉照片差別迥異，成年男子因為宗教原因不得剃胡須，甚至不更新身份證，不辦理戶(hù)口，游離在法治邊緣。這樣的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，我們的深度學(xué)習，人工智能讀到的可信數據源(教育準考證，公安身份證，戶(hù)口本)等可能會(huì )是一個(gè)人，多個(gè)合法姓名，多個(gè)人臉樣本。但各類(lèi)系統的數據取值不一致，導致二義性。造成人證臉關(guān)聯(lián)識別失敗。

　　人臉識別技術(shù)在智慧城市中的應用前景與趨勢

　　人臉識別技術(shù)將與其他各種生物識別技術(shù)一起產(chǎn)生混合場(chǎng)景下的各種混搭應用，利用人臉識別與聲紋識別，RFID技術(shù)等都會(huì )碰撞出奇妙的火花。人臉識別的算法也將由單一算法向混合算法聚簇、與大數據、云計算、深度學(xué)習、人工智能、基因標識一起融合發(fā)展形成新的應用前景。 　　算法是人臉識別技術(shù)的核心，計算機通過(guò)人臉識別算法，可將一張張人臉的圖片轉換成可量化的人臉特征數據，從而量化人臉特征數據的差異性，得到相似度數值。

　　深度學(xué)習是目前最炙手可熱的人工智能算法，國內外研究機構和企業(yè)(Google、Microsoft、中科院等)投入大量研究資源，其成果廣泛應用于計算機視覺(jué)、語(yǔ)音識別、智能分析等領(lǐng)域。深度學(xué)習不是一項新技術(shù)，其前生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)已經(jīng)有40多年的發(fā)展歷史。學(xué)術(shù)界和工業(yè)界，越來(lái)越多研究深度學(xué)習理論，使得深度學(xué)習的模型得到加強和優(yōu)化。數據太大，模型不夠復雜，覆蓋不了所有數據。深度學(xué)習非常依賴(lài)訓練樣本的數量，隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)、大數據的發(fā)展，更多的人臉樣本數據加入訓練模型中，使得算法模型針對人臉更加通用，更接近于真實(shí)的世界。深度學(xué)習的“深度”便指的是模型的層數以及每一層的節點(diǎn)數量，越是低層，特征越簡(jiǎn)單，越是高層，特征越抽象，越接近要表達的意圖。對于圖片來(lái)說(shuō)，最低層次的特征是像素(0-255的矩陣)，這個(gè)特征對于我們來(lái)說(shuō)沒(méi)有價(jià)值，但從像素中可以找到邊緣特征、再找到部位特征，最后形成不同的目標物。傳統的智能算法為了進(jìn)行某種模式的識別，通常的做法首先是以某種方式，提取這個(gè)模式中的特征。這個(gè)特征的提取方式有時(shí)候是人工設計或指定的，有時(shí)候是在給定相對較多數據的前提下，由計算機自己總結出來(lái)的。深度學(xué)習提出了一種讓計算機自動(dòng)學(xué)習出模式特征的方法，并將特征學(xué)習融入到了建立模型的過(guò)程中，從而減少了人為設計特征造成的不完備。而目前以深度學(xué)習為核心的機器學(xué)習算法，在滿(mǎn)足特定條件的應用場(chǎng)景下，已經(jīng)達到了超越現有算法的識別或分類(lèi)性能。也就是說(shuō)，深度學(xué)習算法得到的人臉特征，已經(jīng)遠遠超出了我們人類(lèi)所能理解的形狀、角度、比例、膚色等特征，其絕大部分特征是算法自己通過(guò)學(xué)習得到，并能夠被計算機所理解。深度學(xué)習雖然能夠自動(dòng)的學(xué)習模式的特征，并可以達到很好的識別精度，但這種算法工作的前提是，使用者能夠提供“相當大”量級的數據。也就是說(shuō)，如果提供有限數據量的應用場(chǎng)景下，深度學(xué)習算法便不能夠對數據的規律進(jìn)行無(wú)偏差的估計，因此在識別效果上可能不如一些已有的簡(jiǎn)單算法。另外，由于深度學(xué)習中，圖模型的復雜化導致了這個(gè)算法的時(shí)間復雜度急劇提升，為了保證算法的實(shí)時(shí)性，需要更高的并行編程技巧以及更好更多的硬件支持。

　　結語(yǔ) 　　作者在編寫(xiě)本文的時(shí)候，恰逢Apple公司發(fā)布了iPhone X 的劃時(shí)代產(chǎn)品，也被Apple公司標榜為十年來(lái)最科技的iPhone產(chǎn)品，而這款產(chǎn)品在我這個(gè)人臉識別應用的業(yè)內人士看來(lái)，其高科技感無(wú)不來(lái)自于iPhone X的人臉識別新技術(shù)，從這個(gè)引領(lǐng)潮流趨勢，吸引全世界眼球的產(chǎn)品演示中可以看到人臉識別將從高大山的智慧城市行業(yè)應用開(kāi)始逐步向每一個(gè)人的手機中滲透，我們有視頻云，大數據管，人臉識別攝像機端，而今，在“云管端”的覆蓋下，手機中集成人臉識別，特征識別，指紋識別，聲紋識別，虹膜識別等身份識別技術(shù)已經(jīng)在iPhone X上實(shí)現，由此帶動(dòng)的金融支付、刷臉購物，人臉識別+證明池服務(wù)，人臉識別+安全生產(chǎn)雙主體，人臉識別+智慧出行等等應用將會(huì )通過(guò)一個(gè)個(gè)攝像頭讓我們的生活更智能更便捷，我們的社會(huì )更安全。人臉識別就在我們身邊，抬頭看看桿塔安防的攝像頭、低頭看看手機上的人臉識別應用，智慧應用都已經(jīng)用到了你的微信，支付寶上了，你期待的智慧城市新生活還會(huì )遠嗎?