好萊塢特工大片中，主角除了有不凡的身手，通常也需要很多高科技設備輔助，其中比較基礎也最為常見的就是——人臉識別。
阿湯哥佩戴好設備，在人海茫茫的車站搜尋目標，眼光穿過人群，一張張臉在儀器屏幕上迅速閃過，最終定格在一張臉上，匹配出這個人的姓名信息，目標就是他。
如今，這項技術早已走出銀幕，在生活中的方方面面被運用。
例如，“逃犯剋星”張學友，據粗略統計，自今年4月開始，警方已在張學友演唱會上陸續抓捕了約60名犯罪嫌疑人或在逃人員。利用的就是演唱會進場時的人臉識別檢驗。
人臉識別的過程其實並不複雜。首先是人臉檢測，即判斷輸入圖像中是否存在人臉，如果有，便給出每個人臉的位置、大小。其次是面部特徵定位，即對找到的每個人臉，檢測其主要器官的位置和形狀等信息；最後進行人臉比對，根據面部特徵定位的結果，與庫中人臉對比，判斷該人臉的身份信息。
與傳統的身份鑑定方式相比，人臉識別的最大特點就是更具
安全、保密和方便性。人臉識別獨具的活性判別能力，保證了他人無法以非活性的照片、木偶、蠟像乃至人頭欺騙識別系統，無法仿冒。此外，人臉識別速度快，不易被察覺。與其他生物識別技術相比，人臉識別屬於一種自動識別技術，一秒時間內可以識別好幾次，因而很難偽裝，準確性很高。
下面來具體瞭解下這項特工必備黑科技吧
- 人臉檢測
面貌檢測是指在動態的場景與複雜的背景中判斷是否存在面像，並分離出這種面像。一般有下列幾種方法：
①參考模板法
首先設計一個或數個標準人臉的模板，然後計算測試採集的樣品與標準模板之間的匹配程度，並通過閾值來判斷是否存在人臉；
②人臉規則法
由於人臉具有一定的結構分佈特徵，所謂人臉規則的方法即提取這些特徵生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉；
③樣品學習法
這種方法即採用模式識別中人工神經網絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；
④膚色模型法
這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分佈相對集中的規律來進行檢測。
⑤特徵子臉法
這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，並基於檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合採用。
- 人臉跟蹤
面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。具體採用基於模型的方法或基於運動與模型相結合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。
- 人臉比對
面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將採樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，並找出最佳的匹配對象。
所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要採用特徵向量與面紋模板兩種描述方法：
①特徵向量法
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然後再計算出它們的幾何特徵量，而這些特徵量形成一描述該面像的特徵向量。
②面紋模板法
該方法是在庫中存貯若干標準面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將採樣面像所有象素與庫中所有模板採用歸一化相關量度量進行匹配。此外，還有采用模式識別的自相關網絡或特徵與模板相結合的方法。
目前
臉部辨識的算法可以分類為：基於臉部特徵點的辨識算法（feature-based recognition algorithms）。
基於整幅臉部圖像的辨識算法（appearance-based recognition algorithms）。
基於模板的辨識算法（template-based recognition algorithms）。
利用神經網絡進行辨識的算法（recognition algorithms using neural network）。
利用支持向量機進行辨識的算法（recognition algorithms using SVM）。
- 優勢與劣勢
優勢
人臉識別的優勢在於其自然性和不被被測個體察覺的特點。
所謂自然性，是指該識別方式同人類（甚至其他生物）進行個體識別時所利用的生物特徵相同。
例如人臉識別，人類也是通過觀察比較人臉區分和確認身份的，另外具有自然性的識別還有：虹膜識別、語音識別、體形識別等，而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性，因為人類或者其他生物並不通過此類生物特徵區別個體。
不被察覺的特點對於一種識別方法也很重要，這會使該識別方法不令人反感，並且因為不容易引起人的注意而不容易被欺騙。人臉識別具有這方面的特點，它完全利用可見光獲取人臉圖像信息，而不同於指紋識別或者虹膜識別，需要利用電子壓力傳感器採集指紋，或者利用紅外線採集虹膜圖像，這些特殊的採集方式很容易被人察覺，從而更有可能被偽裝欺騙。
劣勢
人臉識別被認為是生物特徵識別領域甚至人工智能領域最困難的研究課題之一。人臉識別的困難主要是人臉作為生物特徵的特點所帶來的。
相似性
不同個體之間的區別不大，所有的人臉的結構都相似，甚至人臉器官的結構外形都很相似。這樣的特點對於利用人臉進行定位是有利的，但是對於利用人臉區分人類個體是不利的。
易變性
人臉的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，人臉識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭髮、鬍鬚等）、年齡等多方面因素的影響。
- 應用場景
門禁系統：受安全保護的地區可以通過臉部辨識辨識試圖進入者的身分，比如監獄、看守所、小區、學校等。
攝像監視系統：在例如銀行、機場、體育場、商場、超級市場等公共場所對人群進行監視，以達到身分辨識的目的。例如在機場安裝監視系統以防止恐怖分子登機。
網絡應用：利用臉部辨識輔助信用卡網絡支付，以防止非信用卡的擁有者使用信用卡，社保支付防止冒領等。
學生考勤系統：香港及澳門的中、小學已開始將智能卡配合臉部辨識來為學生進行每天的出席點名記錄。
相機：新型的數字相機已內建臉部辨識功能以輔助拍攝人物時對焦。
智能手機：解鎖手機、識別使用者，如Android 4.0以上 , iPhone X。
人證核驗一體機：核驗持證人和證件照是不是同一個人，主要用在酒店前臺、稅務局、醫院等。
人臉識別系統的研究始於20世紀60年代，80年代後隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，使得真正進入初級的應用階段在90年後期，並且以美國、德國和日本的技術實現為主；人臉識別系統成功的關鍵在於是否擁有尖端的核心算法，並使識別結果具有實用化的識別率和識別速度；“人臉識別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術，同時需結合中間值處理的理論與實現，是生物特徵識別的最新應用，其核心技術的實現，
展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。閱讀更多 雲恆網 的文章
