人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。

人臉識別系統(tǒng)以人臉識別技術為核心，是一項新興的生物識別技術，是當今國際科技領域攻關的高精尖技術。它廣泛采用區(qū)域特征分析算法，融合了計算機圖像處理技術與生物統(tǒng)計學原理于一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統(tǒng)計學的原理進行分析建立數(shù)學模型，具有廣闊的發(fā)展前景。2006年，美國已經(jīng)要求和它有出入免簽證協(xié)議的國家在10月26日之前必須使用結(jié)合了人臉識別的電子護照系統(tǒng)，到 2006年底已經(jīng)有50多個國家實現(xiàn)了這樣的系統(tǒng)。2012年4月，鐵路部門宣布車站安檢區(qū)域?qū)惭b用于身份識別的高科技安檢系統(tǒng)人臉識別系統(tǒng);可以對人臉明暗偵測，自動調(diào)整動態(tài)曝光補償， 人臉追蹤偵測，自動調(diào)整影像放大。

三星可能正在開發(fā)一個屏下人臉識別系統(tǒng)，其中包括兩個屏下攝像頭。

三星早在 2021 年 3 月就向 KIPRIS(韓國知識產(chǎn)權信息服務)提交了專利申請，該文件已于上周公開，并被一家荷蘭出版物收錄。

專利介紹稱，該方法從兩個角度獲取用戶的多張圖像，以更好地構(gòu)建面部的 3D 模型并將其用于身份驗證。不過，三星特別提到了使用屏下攝像頭。

了解到，到目前為止，三星只是在其 Galaxy Z Fold 產(chǎn)品線上試驗了屏下攝像頭，而沒有更廣泛的搭載。

從專利來看，可能需要在手機底部附近放置一個攝像頭，靠近屏下指紋所在的位置，甚至可能將兩者組合成一個光學模塊。

此外，專利中提到了測量瞳孔大小，人類的瞳孔大小會根據(jù)照明條件而變化，預計可以用作額外的安全措施，以防止使用照片或面具等東西來欺騙人臉識別。

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類，學習和理解需要一定的技術背景和數(shù)學做支撐。但拆開看，其原理、方法、思路并不復雜，「不懂技術」的產(chǎn)品經(jīng)理也能理解。

人工智能牽扯很多學科，知識點盤根錯節(jié)，需要具備多學科的知識儲備。從學習路徑上看，比較適合做成系列，從淺入深，從基礎到應用，逐漸深入。但無形中提高了學習門檻，降低了學習的興趣，導致很難堅持。

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、直白的方式來學習AI。這樣，雖然會有錯誤、遺漏等，但學習難度會降低，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系。圖片可以轉(zhuǎn)化為矩陣，通過矩陣也可以恢復原始圖片。

通過矩陣表示圖像后，圖像的各種處理就轉(zhuǎn)化為數(shù)學問題，可以使用數(shù)學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。

人臉識別的主要算法以及原理

主流的人臉識別技術基本上可以歸結(jié)為三類，即：基于幾何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。

1. 基于幾何特征的方法是最早、最傳統(tǒng)的方法，通常需要和其他算法結(jié)合才能有比較好的效果;

2. 基于模板的方法可以分為基于相關匹配的方法、特征臉方法、線性判別分析方法、奇異值分解方法、神經(jīng)網(wǎng)絡方法、動態(tài)連接匹配方法等。

3. 基于模型的方法則有基于隱馬爾柯夫模型，主動形狀模型和主動外觀模型的方法等。

人臉由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件構(gòu)成，正因為這些部件的形狀、大小和結(jié)構(gòu)上的各種差異才使得世界上每個人臉千差萬別，因此對這些部件的形狀和結(jié)構(gòu)關系的幾何描述，可以做為人臉識別的重要特征。幾何特征最早是用于人臉側(cè)面輪廓的描述與識別，首先根據(jù)側(cè)面輪廓曲線確定若干顯著點，并由這些顯著點導出一組用于識別的特征度量如距離、角度等。Jia 等由正面灰度圖中線附近的積分投影模擬側(cè)面輪廓圖是一種很有新意的方法。

采用幾何特征進行正面人臉識別一般是通過提取人眼、口、鼻等重要特征點的位置和眼睛等重要器官的幾何形狀作為分類特征,但Roder對幾何特征提取的精確性進行了實驗性的研究，結(jié)果不容樂觀。

可變形模板法可以視為幾何特征方法的一種改進，其基本思想是 :設計一個參數(shù)可調(diào)的器官模型 (即可變形模板),定義一個能量函數(shù)，通過調(diào)整模型參數(shù)使能量函數(shù)最小化，此時的模型參數(shù)即做為該器官的幾何特征。

這種方法思想很好，但是存在兩個問題，一是能量函數(shù)中各種代價的加權系數(shù)只能由經(jīng)驗確定，難以推廣，二是能量函數(shù)優(yōu)化過程十分耗時，難以實際應用。 基于參數(shù)的人臉表示可以實現(xiàn)對人臉顯著特征的一個高效描述，但它需要大量的前處理和精細的參數(shù)選擇。同時，采用一般幾何特征只描述了部件的基本形狀與結(jié)構(gòu)關系，忽略了局部細微特征，造成部分信息的丟失，更適合于做粗分類，而且目前已有的特征點檢測技術在精確率上還遠不能滿足要求，計算量也較大。