“刷臉”逐漸成為新的風(fēng)潮，人臉識(shí)別技術(shù)商業(yè)化應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)張，各種產(chǎn)品、解決方案層出不窮。但面對(duì)眾多的人臉識(shí)別應(yīng)用，大眾對(duì)于真正的技術(shù)發(fā)展水平卻知之甚少。在配戴帽子、眼鏡、口罩等情況下，智能攝像頭能否識(shí)別出人物信息，也成為當(dāng)下熱門話題之一。

面對(duì)此類疑惑，?？低暣饲皩?duì)外表示，可見光無(wú)法穿透口罩，被遮擋部分不具備識(shí)別的基礎(chǔ)。

除此之外，包括大華股份、商湯科技、云天勵(lì)飛、比特大陸等企業(yè)也一致表示，在進(jìn)行人臉信息抓拍時(shí)，僅能通過暴露在外的人臉特征與后臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行信息比對(duì)，被遮擋部分無(wú)法進(jìn)行識(shí)別。

綜上所述，人臉識(shí)別技術(shù)在進(jìn)行樣貌信息采集時(shí)，必須具備足夠的特征信息才能完成身份識(shí)別。

那么，現(xiàn)階段人臉識(shí)別技術(shù)可以通過哪些信息完成身份識(shí)別呢?

CPS中安網(wǎng)了解到，現(xiàn)階段人臉識(shí)別技術(shù)對(duì)于人臉屬性的提取還包括性別、年齡、表情、眼鏡、口罩、胡子等信息的提取;對(duì)于樣貌特征包括上衣類型、下衣類型、上衣顏色、下衣顏色、背包、帽子等屬性信息的提取。

由于局部人臉?biāo)奶卣餍畔⑤^少，對(duì)于現(xiàn)有的算法而言，特征越多，識(shí)別率越高;而特征信息越少就意味著數(shù)據(jù)重復(fù)的可能性變大，識(shí)別準(zhǔn)確率將會(huì)降低。

業(yè)內(nèi)人士表示，目前大部分企業(yè)采用的深度學(xué)習(xí)算法，通過大量的人臉樣本訓(xùn)練的方式來(lái)學(xué)習(xí)識(shí)別，可以一定程度上提高局部信息識(shí)別的準(zhǔn)確率。

然而，僅靠面部特征及樣貌信息并不能精準(zhǔn)完成身份識(shí)別，系統(tǒng)后端人臉數(shù)據(jù)庫(kù)的大小也將影響人臉識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確率及人臉對(duì)比速度。

人臉數(shù)據(jù)庫(kù)能夠?yàn)槿四樧R(shí)別提供比對(duì)模板，為人臉?biāo)惴z測(cè)提供測(cè)試樣本。在識(shí)別人臉時(shí)，計(jì)算機(jī)通過一定的算法，檢索庫(kù)中是否有匹配到的人臉結(jié)果，給出相似度數(shù)據(jù)。當(dāng)人臉的相似度數(shù)據(jù)達(dá)到一定的數(shù)值時(shí)，便可以認(rèn)定為同一張人臉。

但是，人臉數(shù)據(jù)庫(kù)樣本是有所限制的，根據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目的不同，數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)量也不盡相同。且出于隱私保護(hù)等原因，數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)之間的關(guān)聯(lián)性并不強(qiáng)。上述專業(yè)人士表示，目前算法在不知道采集人身份信息的情況下，還不能做到與一個(gè)城市的人口去比對(duì)，更不能與全國(guó)的人口信息去比較。

除受制于人臉數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)量之外，影響人臉識(shí)別技術(shù)的因素還包括政策、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、市場(chǎng)環(huán)境以及安裝條件等。

在政策方面，國(guó)內(nèi)大環(huán)境下國(guó)家持續(xù)出臺(tái)利好政策，推動(dòng)人臉識(shí)別在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。但在國(guó)外有些地區(qū)出于隱私保護(hù)問題限制使用人臉識(shí)別技術(shù)。

比如今年5月，舊金山出臺(tái)法令禁止警察和其他政府機(jī)構(gòu)使用人臉識(shí)別技術(shù)，緊接著7月美國(guó)馬薩諸塞州的薩默維爾市宣布禁止當(dāng)?shù)鼐胶褪姓块T使用面部識(shí)別軟件......這些舉措對(duì)于人臉識(shí)別的進(jìn)一步發(fā)展會(huì)起到一部分消極作用。

在行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)方面，人臉識(shí)別技術(shù)的商用場(chǎng)景不斷擴(kuò)充，但各類標(biāo)準(zhǔn)有待完善。

目前我國(guó)出臺(tái)的《公共安全人臉識(shí)別應(yīng)用圖像技術(shù)要求》(GB/T35678-2017)等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)都是以公安機(jī)關(guān)具體的刑事偵查、證照管理等公安業(yè)務(wù)為基礎(chǔ)制定的，但對(duì)于信息的使用、存儲(chǔ)、運(yùn)輸、管理仍需進(jìn)一步細(xì)化，缺少?gòu)募夹g(shù)層面建立的各行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系。

比如在視頻結(jié)構(gòu)化版塊，目前還未達(dá)成一致，前后端之間無(wú)法實(shí)現(xiàn)特征值的互認(rèn)。

在市場(chǎng)環(huán)境方面，業(yè)內(nèi)人士表示，目前人臉識(shí)別產(chǎn)品的價(jià)格正在以每年10%左右的速度降低，并且在隱私與便利的平衡把握住之前，未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)有待關(guān)注，因此客戶是否愿意為這部分功能的溢價(jià)買單也將影響技術(shù)的研究發(fā)展。

在安裝條件方面，對(duì)安裝高度、角度、寬度、光線條件等要求都較高。

面部特征信息采集對(duì)于相機(jī)的角度最好的是正面，但在實(shí)際場(chǎng)景中通常很難捕捉到一張正面圖，因此在算法訓(xùn)練時(shí)還需包括兩側(cè)人臉、上下側(cè)面部的數(shù)據(jù)等。

此外由于人臉是3D結(jié)構(gòu)，光照變化會(huì)增強(qiáng)或減弱人臉特征，嚴(yán)重影響信息采集準(zhǔn)確度，因此運(yùn)用局部特征做人臉識(shí)別仍具有一定的難度。

人臉識(shí)別技術(shù)是未來(lái)信息技術(shù)的重要組成部分，現(xiàn)階段已經(jīng)由理論探討逐漸進(jìn)入項(xiàng)目使用階段，但火熱概念的背后，仍需企業(yè)冷靜完善實(shí)際落地效果。

業(yè)內(nèi)人士表示，未來(lái)隨著攝像機(jī)像素、算法、算力等各方面的提升，對(duì)于畫面中局部區(qū)域的信息提取可以做到更精細(xì)的情況下，或?qū)?shí)現(xiàn)通過局部信息做到身份識(shí)別。但以現(xiàn)在的技術(shù)而言，雖然深度學(xué)習(xí)算法較傳統(tǒng)的算法有了質(zhì)的提升，在識(shí)別率和準(zhǔn)確性上仍需企業(yè)不斷突破，進(jìn)一步深入研究。