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人臉識別技術(shù)基本原理拆解
2022-03-10 11:11:33

人臉識別產(chǎn)品早已被應(yīng)用到生活的各個場景之中。但是你了解它的應(yīng)用原理嗎?本篇文章里,作者便將人臉識別原理進行了拆解。感興趣的話就一起看下去吧。

現(xiàn)在AI發(fā)展的如火如荼,我們已逐步進入智能時代。雖然人工智能偏技術(shù)類,學(xué)習(xí)和理解需要一定的技術(shù)背景和數(shù)學(xué)做支撐。但拆開看,其原理、方法、思路并不復(fù)雜,「不懂技術(shù)」的產(chǎn)品經(jīng)理也能理解。

人工智能牽扯很多學(xué)科,知識點盤根錯節(jié),需要具備多學(xué)科的知識儲備。從學(xué)習(xí)路徑上看,比較適合做成系列,從淺入深,從基礎(chǔ)到應(yīng)用,逐漸深入。但無形中提高了學(xué)習(xí)門檻,降低了學(xué)習(xí)的興趣,導(dǎo)致很難堅持。

有感于此,我想以一種輕松、探索的視角,跟大家一起摸索,用簡單、直白的方式來學(xué)習(xí)AI。這樣,雖然會有錯誤、遺漏等,但學(xué)習(xí)難度會降低,那就在過程中完善吧,畢竟「模糊的正確大于精確的錯誤」。


一、人臉識別產(chǎn)品

我們從人臉識別開始,逐步了解其技術(shù)路徑的演變和原理等,今天先從最簡單的原理講起。

人臉識別其實很早就有了,多年前就以人臉考勤的方式出現(xiàn),但由于使用效果不好,用戶體驗不佳,逐步被市場淘汰。

而這一波人工智能的火熱,計算能力、模型等都是其重要推動力,但更重要的是產(chǎn)品能夠落地,能夠在實際業(yè)務(wù)場景中使用。

尤其是人臉識別,產(chǎn)品在識別精度、速度、用戶友好度等多個方面都有明顯提升,用戶和市場的接受度明顯上升。


二、圖像表示

了解人臉識別,先要從圖像表示講起。

大家都知道,計算機能夠識別和處理的是二進制,不管我們輸入的是文本、圖像、聲音,計算機都是用一定長度的二進制串進行存儲和處理。

我們先以黑白圖片為例,看看計算機是怎么表示的。

計算機程序可以將黑白圖片可以表示為灰度圖像。在灰度圖像中,一個像素使用8個比特位,從而可以表示256個灰度階,表示范圍是0-255。其中0代表純黑色,255代表純白色。

一個字節(jié)可以表示一個像素,那怎么表示一張圖片呢,用矩陣進行表示。

簡單來說,就是表格,比如可以使用8行8列來表示一張8*8的灰度圖片。

這樣我們就解決了圖像的表示問題,建立了圖像和矩陣的等價關(guān)系。圖片可以轉(zhuǎn)化為矩陣,通過矩陣也可以恢復(fù)原始圖片。

大家能算出來下面的矩陣表示什么嗎?

人臉識別的基本原理

對的,一眼就看出來了數(shù)字1,看來大家都有搞AI的天賦,加油。


三、圖像識別

通過矩陣表示圖像后,圖像的各種處理就轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題,可以使用數(shù)學(xué)的理論和方法進行解決,而這正是計算機所擅長的。

我們輸入圖片,希望計算機能夠?qū)?nèi)容識別出來,將結(jié)果輸出。

仍以數(shù)字為例,當(dāng)輸入圖片并用矩陣表示后,通過將灰度值轉(zhuǎn)化為灰度,可以輕松辨識其所表示的內(nèi)容。

但在計算機的世界里,只有0和1。想要通過辨識矩陣內(nèi)容并將結(jié)果輸出,就必須建立矩陣到結(jié)果的映射。這樣,輸入一張圖片,經(jīng)過處理和計算后,才能輸出一個數(shù)字。

很樸素的想法就是將各個數(shù)字所代表的矩陣提前存放在計算機內(nèi),當(dāng)輸入一張圖片后,計算機通過計算,從而找到最適合的數(shù)字進行輸出。

舉個例子,更容易理解一些。比如,計算機內(nèi)部已經(jīng)存放了包含數(shù)字1和7以及它們所對應(yīng)的灰度矩陣。

人臉識別的基本原理

數(shù)字1

人臉識別的基本原理

數(shù)字7

當(dāng)新輸入一張圖像后,程序會自動計算它的矩陣與這些矩陣的相似度。相似度計算可使用的公式很多,比如可以使用百分比,距離等。

簡單起見,就使用兩個矩陣對應(yīng)元素之差的絕對值之和或者平方和等,計算機進行快速運算,找到最相似的矩陣,然后將其所代表的數(shù)字進行輸出。

當(dāng)輸入以下內(nèi)容時,經(jīng)過簡單計算,可以知道輸出結(jié)果為 7。

人臉識別的基本原理


四、人臉表示

既然可以用矩陣來表示圖片,人臉也是照片,那么也可以用同樣的方法來進行表示,下面的這張人臉可以表示為:

人臉識別的基本原理

人臉照片

人臉識別的基本原理

矩陣表示


五、人臉識別

雖然被叫做人臉識別,但更準(zhǔn)確的名字應(yīng)該是「人臉比對」。人臉識別的背后,是一張待比對圖片和人臉底庫中的所有照片進行比對,從而判別圖片中人員的身份。

一般來說,待比對照片就是我們在日常生活中被各種設(shè)備所采集的照片,比如通過人臉識別考勤機抓拍的照片。

由于環(huán)境、姿勢等原因,采集的照片具有很大的差異,導(dǎo)致比對成功率不高。為了提升比對的成功率和速度,很多時候會同時抓拍多張人臉進行識別,但每次比對的時候輸入照片只有一張。

人臉識別的基本原理

所謂的人臉底庫就是我們在系統(tǒng)中提前錄入的人臉照片,照片和我們的名字一一對應(yīng)。根據(jù)人臉底庫中照片數(shù)量的不同,可以將人臉比對分為1:1和1:N,由于數(shù)量不同這兩種方法的計算量和計算方法也不盡相同。


1. 1:1

1:1最常見的場景就是人證比對,比如我們在乘高鐵時所遇到的這種設(shè)備。

前面的1代表我們從設(shè)備中采集的照片,而后面的1代表身份證中的照片,通過將現(xiàn)場采集的照片和身份證中存放的照片進行比對,通過判別持證人是否為本人。

這種情況下只涉及到兩張圖片的比對,計算量相對較小。

可能用在火車票安檢等場景中,所以要求的精度較高。

身份證中的照片像素較小,通過市面上的身份證讀卡器讀取出來的照片僅為100*100像素左右,給精度帶來了一定的挑戰(zhàn)。

目前這個領(lǐng)域相對成熟,使用場景正在逐步鋪開。


2. 1:N

1:N是1張人臉和底庫中的N張人臉進行比對。

比如在考勤機中,我們的人臉底庫中包含全公司的所有人臉照片。當(dāng)上班打卡時,考勤機采集到人臉輸入系統(tǒng),經(jīng)過比對后輸出員工身份。

這種情況下計算量相對較大,時效性和識別精度太低又會影響用戶體驗,所以廠商一般會綜合考慮權(quán)衡,在設(shè)備的參數(shù)中標(biāo)注所支持的人臉數(shù)量。

這一波人工智能的發(fā)展,帶動了1:N領(lǐng)域人臉識別技術(shù)的進步,更多的產(chǎn)品能夠在各個場景中落地。比如智慧城市、智慧家居等。

國內(nèi)廠商也借著這一波東風(fēng),加快技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品落地,誕生了著名的AI視覺四小龍等獨角獸。

今天梳理了人臉識別的基本原理,整個實現(xiàn)過程雖然看起來很簡單,但技術(shù)卻在基本原理的基礎(chǔ)上持續(xù)完善和進步,最終達到比較好的效果。


丁少恭
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    3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容;
    4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想;
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    6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等;
    7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。


5. 不實信息,主要表現(xiàn)為:
    1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容;
    2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容;
    3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。


6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
    1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??;
    2)求推薦算命看相大師;
    3)針對具體風(fēng)水等問題進行求助或咨詢;
    4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;


7. 文章標(biāo)題黨,主要表現(xiàn)為:
    1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶;
    2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴重不實或者原意扭曲;
    3)使用夸張標(biāo)題,內(nèi)容與標(biāo)題嚴重不符的。


8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
    1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
    2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
    3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
    4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
    5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序


9. 其他危害行為或內(nèi)容,主要表現(xiàn)為:
    1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
    2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的;
    3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
    4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。


二、違規(guī)處罰
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