人臉識(shí)別的算法有哪些

如果要給人臉識(shí)別下個(gè)定義，它是利用人的生物特征實(shí)現(xiàn)個(gè)體區(qū)分的一種技術(shù)，一般包括圖像采集、特征定位、身份的確認(rèn)和查找三個(gè)環(huán)節(jié)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，人臉識(shí)別就是從圖像中提取面部特征關(guān)鍵點(diǎn)，比如骨骼特征、眉毛高度等，通過(guò)比對(duì)輸出結(jié)果。

雖然iPhoneX的FaceID讓計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者興奮不已，但此人臉識(shí)別非彼人臉識(shí)別。蘋(píng)果的FaceID并沒(méi)有采用普通攝像頭的方式，而是采用紅外主動(dòng)識(shí)別的技術(shù)，這樣就可以做到三維立體識(shí)別，增強(qiáng)了安全系數(shù)。

在具體的應(yīng)用場(chǎng)景中，人臉識(shí)別大致可以分為1:1、1：N、N:N三種。

1:1等級(jí)的人臉識(shí)別，實(shí)現(xiàn)的是最初級(jí)的“證明你是你”。從字面上就可以看出，1:1是用戶(hù)提前上傳個(gè)人照片儲(chǔ)存于系統(tǒng)中，每次驗(yàn)證時(shí)，線(xiàn)下拍照與系統(tǒng)中存儲(chǔ)的照片信息進(jìn)行對(duì)比，進(jìn)而確定“你是不是你”。

舉個(gè)例子，我們?cè)谲?chē)站過(guò)安檢時(shí)，檢票員拿著你的身份證跟你本人做對(duì)比，證明你是不是身份證上的本人，這種場(chǎng)景就是1:1的場(chǎng)景。手機(jī)解鎖、刷臉支付、網(wǎng)上買(mǎi)票、醫(yī)院掛號(hào)、政府惠民工程項(xiàng)目，以及各種證券開(kāi)戶(hù)、電信開(kāi)戶(hù)、互聯(lián)網(wǎng)金融開(kāi)戶(hù)……這都是1：1人臉識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景。同其他方式相比，1：1識(shí)別準(zhǔn)確率高，對(duì)算力的要求也相對(duì)較低。

而1：N的人臉識(shí)別算法則主要用于人臉檢索，“證明你是誰(shuí)”。與1:1的一一對(duì)照不同，1：N需要一張照片同系統(tǒng)中的海量照片進(jìn)行對(duì)比，根據(jù)相似度排列出多個(gè)對(duì)比結(jié)果。而排在第一順位的結(jié)果，未必準(zhǔn)確。

1:N人臉識(shí)別算法主要應(yīng)用在安防領(lǐng)域，如用于排查犯罪嫌疑人、尋找走失兒童等。專(zhuān)注于動(dòng)態(tài)人像識(shí)別的初創(chuàng)企業(yè)云天勵(lì)飛在2015年開(kāi)始就與深圳龍崗區(qū)警方合作，在當(dāng)?shù)氐罔F口、火車(chē)站、城中村、商超等場(chǎng)所建設(shè)“深目”系統(tǒng)。上線(xiàn)幾個(gè)月后，便協(xié)助警方成功告破兩起命案。

應(yīng)用在安防領(lǐng)域的1：N人臉識(shí)別，其特點(diǎn)是動(dòng)態(tài)和非配合。所謂動(dòng)態(tài)，即系統(tǒng)識(shí)別的不是圖片，而是攝像頭采集的視頻。非配合是指識(shí)別對(duì)象不用感知到攝像頭的位置并配合完成識(shí)別工作，識(shí)別對(duì)象處于被動(dòng)狀態(tài)。這在提高采集便捷性的同時(shí)，也意味著你的行蹤已經(jīng)被完全暴露。

同1：1識(shí)別相比，使用地點(diǎn)、環(huán)境、光線(xiàn)、采集角度甚至是玻璃反射都會(huì)影響1：N識(shí)別的準(zhǔn)確度，所以1:N相對(duì)更具有挑戰(zhàn)性。

至于N:N人臉識(shí)別，實(shí)際上相當(dāng)于同時(shí)進(jìn)行多個(gè)1：N識(shí)別，用于“證明誰(shuí)是誰(shuí)”

人臉識(shí)別的弊端

最近一兩年是人工智能產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)年。隨著人工智能的助力，人臉識(shí)別技術(shù)以其不可復(fù)制性、非接觸性、可擴(kuò)展性和快速性等特點(diǎn)在多種生物識(shí)別技術(shù)中脫穎而出。

人臉識(shí)別開(kāi)始應(yīng)用于生活中

近期，人臉識(shí)別更是成為學(xué)?！靶聦櫋?，助力校園管理，在門(mén)禁、陌生人識(shí)別、食堂支付，甚至開(kāi)始在課堂上識(shí)別學(xué)生面部表情，找出不專(zhuān)心的學(xué)生。

而且，一些地方也開(kāi)始啟用“刷臉”執(zhí)法，人臉識(shí)別闖紅燈，核實(shí)違法人員的身份。

我相信，在中國(guó)，會(huì)有很多家長(zhǎng)會(huì)覺(jué)得這樣做挺好的，幫助老師方便地管理孩子，督促孩子學(xué)習(xí)。也會(huì)有很多人認(rèn)為，闖紅燈的一個(gè)也不放過(guò)，加大立法力度，挺好。

但是，我認(rèn)為，此類(lèi)人臉識(shí)別，值得商榷與審視。

人臉識(shí)別應(yīng)用需考慮公民隱私

在現(xiàn)在的信息技術(shù)下，方便性必然建立在個(gè)人數(shù)據(jù)上。瀏覽器不用填密碼，就得打開(kāi)cookies；輕點(diǎn)鼠標(biāo)購(gòu)買(mǎi)物品，必然要交出自己的姓名地址、購(gòu)物歷史偏好；用APP引導(dǎo)自己鍛煉身體，服務(wù)器沒(méi)有積累的過(guò)往身體數(shù)據(jù)，就無(wú)法指導(dǎo)；打車(chē)，不給出目的地，打車(chē)軟件就無(wú)法安排；刷臉支付，地鐵刷臉進(jìn)入，就必須透露出自己的行蹤。如果要優(yōu)惠券、要精確推薦，則需要交出自己的消費(fèi)歷史記錄；新聞?lì)怉PP，精準(zhǔn)推送自己喜歡的內(nèi)容，則意味著以前看過(guò)的東西被記錄下來(lái)。

前段時(shí)間，百度公司董事長(zhǎng)李彥宏一句“中國(guó)人不在乎隱私”，引發(fā)了輿論的聲討。但不得不說(shuō)，他某種程度上說(shuō)的是事實(shí)。中國(guó)人有著集體主義的傳統(tǒng)，在計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)代，單位掌控一切，從工作到家庭，從避孕套的大小、多寡，到家庭糾紛、生兒育女，單位負(fù)責(zé)一切。由于單位分房的熟人群居模式，任何一家的瑣碎事情，都會(huì)迅速傳播開(kāi)來(lái)。在這種場(chǎng)景之下成長(zhǎng)、生活的中國(guó)人，缺乏獨(dú)立意識(shí)，隱私意識(shí)自然也較低。

這類(lèi)用隱私的代價(jià)去換取方便，選擇權(quán)在個(gè)人的時(shí)候，還可以視為一種個(gè)體選擇，個(gè)人有選擇付出隱私的自由，還無(wú)可厚非。但是，教室監(jiān)控面部表情，人行橫道線(xiàn)用面部識(shí)別，都是相對(duì)更強(qiáng)勢(shì)的學(xué)校、公權(quán)力機(jī)關(guān)的一種強(qiáng)制性的行為。

人臉識(shí)別代價(jià)遠(yuǎn)大于收益

刑法謙抑，是指立法者應(yīng)當(dāng)力求以最小的支出，少用甚至不用刑罰，而用其他刑罰替代措施，同時(shí)，獲取最大的社會(huì)效益，有效地預(yù)防和控制犯罪。同樣的，在強(qiáng)制公民付出隱私的代價(jià)的時(shí)候，就必須獲得足夠大的收益，或者減小足夠嚴(yán)重的危險(xiǎn)。

雖然人臉識(shí)別不是刑法，但是，對(duì)于強(qiáng)勢(shì)機(jī)構(gòu)、公權(quán)力機(jī)構(gòu)，這個(gè)原則同樣適用，即以最小的代價(jià)，完成最大的目標(biāo)。

人行橫道線(xiàn)是一個(gè)必須完全杜絕、一旦有人觸犯就會(huì)代價(jià)極大的事件嗎？同理，上課不聽(tīng)講、睡覺(jué)、玩手機(jī)，甚至?xí)缯n，是一個(gè)具有極大危險(xiǎn)，威脅到公共安全的事件嗎？顯然，這都不是。從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，用面部識(shí)別嚴(yán)厲制止橫穿人行道和學(xué)生上課不專(zhuān)心，收益都很小。

防止人臉識(shí)別被濫用

那么，與此對(duì)應(yīng)的，除開(kāi)采購(gòu)成本，還有哪些社會(huì)成本呢？

各個(gè)領(lǐng)域引入人臉識(shí)別，會(huì)使得公眾對(duì)這一技術(shù)變得麻木。這就會(huì)使得在后續(xù)中，這種技術(shù)會(huì)不斷地在其他領(lǐng)域使用，規(guī)模效應(yīng)又會(huì)導(dǎo)致其更大規(guī)模地進(jìn)入各個(gè)領(lǐng)域。

比如，目前，地鐵還做不到不使用身份證，而用閘機(jī)采集乘客人臉，在人口庫(kù)里進(jìn)行比對(duì)來(lái)識(shí)別乘客。這是因?yàn)槌丝鸵?guī)模巨大，閘機(jī)識(shí)別會(huì)造成識(shí)別準(zhǔn)確率明顯下降，識(shí)別過(guò)程有一定延時(shí)的問(wèn)題。這些問(wèn)題在技術(shù)上是可以被克服的，但經(jīng)濟(jì)上卻不可行。

但是，隨著越來(lái)越多的領(lǐng)域使用面部識(shí)別，需求的規(guī)模效應(yīng)會(huì)拉低成本。從經(jīng)濟(jì)上，一個(gè)更大、更廉價(jià)、更靈敏的識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)以及相應(yīng)的硬件系統(tǒng)，就會(huì)被建立起來(lái)。比如，識(shí)別一次成本是1塊，這時(shí)候應(yīng)用會(huì)被限制；但如果成本降到0.01分，那么，這個(gè)系統(tǒng)就會(huì)無(wú)遠(yuǎn)弗屆，無(wú)處不在。從而，在現(xiàn)實(shí)中，人臉識(shí)別離被濫用，就只有一步之遙。

所以，某種程度上看，學(xué)校與人行橫道應(yīng)用人臉識(shí)別，這種行為的潛在代價(jià)如此之大，現(xiàn)實(shí)收益如此之小，并不符合成本——收益的原則，應(yīng)當(dāng)被重新考慮。