通过人脸识别狠治“中国式过马路”、考驾照先要“刷脸”进行身份验证、公厕用上人脸识别厕纸机……不知不觉,高大上的人脸识别技术逐渐影响着我们的生活,那么这种技术到底是怎样实现的呢

　　用算法提取图像“标签”在数据库中比对配对

　　“人脸识别是人工智能的 眼睛 。”从2008年就开始跟踪这项技术的济南果壳视界信息科技有限公司总经理傅磊称,人工智能的发展取决于这一支撑技术的发展。

　　石家庄网络优化消息山东大学控制科学与工程学院教授,中国图像图形青工委副主任张伟,主要从事计算机视觉、模式识别等领域的研究。他形容人脸识别就像大脑识别物体,眼睛看到物体后,大脑根据其特征提取信息进行识别。

　　张伟介绍,人脸识别目前用得比较多的采集方式,就是用摄像机采集到图像,再通过先进的算法,把图像的特征提取出来,将这幅图像独特的“标签”与数据库中的“标签”进行比对配对。

　　“目前我国的数据库比较完备,关键是在算法上如何像人脑一样**快速地把特征提取出来。”张伟说,之前人脸识别曾通过人为设计的算法提取特征,这种方法适用性差,换个环境往往便不适用了。*近几年,人脸识别技术发展较快,让机器自主学习,这种学习依赖于大数据,把机器具有自主学习能力的神经网络训练出来。

　　张伟举例,就像人一样,小时候不认识汽车、动物,见得多了,自己就总结出了特征规律。给机器足够的数据,让它自主学习规律,再给它新的数据时,便能依据之前的经验,把新数据分析出来。

　　石家庄网站建设消息对于人脸识别闯红灯者,张伟提出,首先数据库要全,理论上要有所有济南市民的数据库。此外,人在变老,且不同的角度、表情,是否配戴眼镜等都会影响识别效果,因而需要不同环境下多张图像的数　　据支撑,让特征“标签”更加稳定。

　　人脸识别闯红灯者监控系统架设不宜过高人脸识别准确性备受关注。

　　傅磊坦言,人脸识别的精确度受到光线、环境、动态等影响。作为人脸识别的重要环节,人脸捕捉的发展不及人脸比对识别,尚处于初级阶段。如果人脸有偏向,不正对着镜头则很容易有误差。因而这种技术主要应用于银行柜台、登机口、地铁出入口等光线及人脸位置比较固定的场景。

　　张伟也提到,曾经将人脸识别算法放在机器人上,识别出人后进行互动打招呼。但问题是,有的机器人不到半米高,仰视人脸的视角下,光打下来使得人脸过曝,识别率很低。

　　济南通过人脸识别闯红灯者,张伟认为数据库和算法都不是问题,但要想真正做到实用,整个监控系统架设设计很重要。“探头不能用现在马路上抓拍超速车辆的架设方法。因为这种探头架得太高,向下看到的不是人脸正面。”

　　张伟认为,应该根据马路宽度,在不太高的高度,布设合适数量的摄像头,能在比较正的角度采集到人脸信息。“但在马路人流量过大,存在遮挡的情况下,识别效率也会大打折扣。”

　　双胞胎能逃得过人脸识别的“火眼金睛”吗?张伟曾做过相关实验。“我们有两个老师刚好是双胞胎,当时是识别成功了。”但他强调,这只是一个个例,识别双胞胎有一定难度。

　　张伟称,识别的关键首先看数据库能否采集到两人的细微差别,实验当时是采集了双胞胎的图像后当场测试,准确率较高。但如果是不同时间采集出的图像,比对时又是另一时间点就比较困难了。

　　有新闻报道机器识别已经超过了人眼识别,张伟则认为在真实场景下,会有不少不稳定因素增加识别难度。

　　抓捕逃犯、身份验证目前主要用于安防金融有报道称,在众多生物识别技术中,人脸识别在增幅上居于首位,预计到2020年人脸识别技术市场规模将上升至24亿美元。预计在智能终端渗透脸部识别的情况下,市场规模可能大超预期。