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国内人脸识别技术发展大致介绍
2018-05-09

人脸识别经过近几年的发展,取得了长足的进步,也支撑起了大大小小不少人脸识别应用的公司。在很多行业中,比如刷脸访客,人脸闸机,人脸登录,酒店入住等诸多应用场景,都有人脸识别的成功应用。

从应用场景看,人脸识别分为两个方向:

① 1:1的人脸验证

应用场景:比如火车站验票进站,需要手持身份证照片和本人人脸符合同一个人的相貌特征即可。

② 1:N的人脸搜索

应用场景:在一些刷脸签到的课堂上,安装了人脸识别闸机的居民小区出入口处,只要识别到的人脸,出现在原先已经注册了的人脸库中即可。

第一种1:1的人脸验证目前来看问题不是太大,多多少少都有一些辅助手段能够帮助人脸识别落地到项目中。比如,在一些零售店中的刷脸支付应用场景,需要用户预先输入全手机号,确定用户身份再进行人脸识别,将原本为1:N的问题转化为了1:1的问题。

第二种1:N的人脸搜索,主要难点集中在三个问题上:

① 1:N中的N能够支持多大

从一个班级百号人刷脸签到,到一个公司千号人的刷脸打卡,再到一个学校的几万人,一个四线城市几十万人,一个一线城市的几千万人,难度是呈指数上升的。

目前各家公司的成熟人脸识别应用能够支持几万到几百万人不等的应用场景,而且还有一个错误率的概念。比如,公司宣称千万分之一的错误率的情况下(1/10000000),人脸通过率其实只有93%,这时因为很难做到一定不发生错误,而且每个人都能识别通过。

假如一家公司说自己能做到亿分之一的错误率,通过率能做到98%以上,多半是虚假宣传,在实际使用中是很难达到。

以往很多学术论文中的结果是在LFW数据集上进行测试的,但其实,LFW数据集只包含5749个人。在LFW上达到99%,可能在MegaFace数据集上连80%都达不到,因为MegaFace包含了690572个人,身份信息是前者的100倍以上。

可以看到,近来很多人脸识别的测试结果都以MegaFace作为测试标注,应该说这个数据集更加符合实际应用场景一些。

② 非配合应用场景

这是相对于配合应用场景而言的。比如ATM机刷脸取款,用户会自主配合,将人脸以一个理想的角度通过识别。

而在非配合应用场景下,比如监控视频下的人脸识别,追踪违法犯罪分子的身份信息,情况就要困难得多。这种情况下,用户脸部会发生角度偏大,遮挡,光线不可控等问题。

如果有一天这个问题解决了,那离彻底解决城市犯罪问题就更进了一大步;

③ 跨人种,跨年龄识别问题

研究发现,在一个数据集上训练好的模型,想到迁移到另外一个人种上,效果会出现较大程度的下降。另外,人脸随着年龄的变化带来的改变也给人脸识别带来不小的挑战。

要改善这样的问题,一个必要条件是需要建立一个足够完备的跨人种,跨年龄的人脸数据库。

不过建立这样的一个数据库是存在不小困难的,尤其在国内的话,是以汉族人为主,同时跨年龄的人脸数据库也比较难收集,需要不短的时间跨度。

具体在金融行业,人脸识别技术同样面临很多挑战。

目前来看,在金融行业要衡量人脸识别技术是否足够成熟的一个重要标准是人脸防伪是否足够安全,不能让一张打印的照片欺骗过去。

比如近来备受关注的刷脸支付,很多时候都会要求用户输入全手机号,或手机号后四位,以缩小用户搜索库大小,实际上这是比较影响体验的。如何在用户搜索库巨大的时候还能够保证人脸识别的正确率,同时还需要考虑到用户是否是一个真实存在的自然人,不能够是照片或者视频,需要有安全度极高的人脸活体检测和人脸防伪技术。(来源:京东金融-智能识别实验室 程郑鑫)

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