作(zuò)為(wèi)人(rén)工(gōng)智能(nén ↓λ g)領域少(shǎo)有(yǒu)的(de)算(suàn)× ≠✔法研究和(hé)商業(yè)應用(yòng)都(d÷©¥αōu)相(xiàng)當成熟的(de)技(jì)術(shù)，人(ré∏ σn)臉識别近(jìn)幾年(nián)火(h"™★uǒ)熱(rè)異常。但(dàn)由于其技(jì)±≥術(shù)門(mén)檻較高(gāo)，一(σ☆yī)些(xiē)新入門(mén)的(de)開(kāi)發≥ €€者往往對(duì)人(rén)臉識别存在很(hěn)多($•←duō)認知(zhī)誤區(qū)，如(rú¥±ε)簡單地(dì)認為(wèi)識别率越高(gāo)λ$，算(suàn)法越好(hǎo);可(kě)檢測的(de)關鍵點越多(duō©γ)，識别比對(duì)效果越出色……接下(↓€λxià)來(lái)筆(bǐ)者就(jiù)以自(zì)身(shēn)使用(§®∞←yòng)虹軟視(shì)覺開(kāi)放(fàng)∏¶平台免費(fèi)離(lí)線SDK ArcFac≠π₹÷e3.0做(zuò)開(kāi)發的(d♠α↓e)經曆來(lái)為(wèi)大(dà)家(ji€≈♦£ā)講講，要(yào)如(rú)何避開(kāi)這(zhè)些(xiē)誤©ε↔®區(qū)。
這(zhè)裡(lǐ)先簡單介紹一(yī)≈×&下(xià)ArcFace3.0，該SDK對(duì)人(rén)臉識别、<←↔™活體(tǐ)檢測、年(nián)齡檢測、性别檢測等核心算(s×€αuàn)法模型進行(xíng)了(le)全面升級，"β其算(suàn)法魯棒性大(dà)幅提升，接入門(mén)檻顯著↓π降低(dī)，可(kě)同時(shí)支持Windows、iOS、And∞ ≥roid(包含Android10)、Linux，性能(₩←αnéng)與開(kāi)發效率也(yě)有(yǒu)了(le)整體(tǐ)提✘&♦升，同樣秉承了(le)開(kāi)放(fàng)平台免費(fèi)↔"、離(lí)線的(de)核心，進而成為(wèi)了(le)廣大(π&∞>dà)開(kāi)發者落地(dì)AI應用(y&β♠òng)的(de)利器(qì)。
常見(jiàn)誤區(qū)一(yī)：“人(rén)臉α↑₽檢測”就(jiù)是(shì)“人(rén)臉識别”? 事(shì)實上(shàng)，“人(rén)臉檢測”隻•γ是(shì)人(rén)臉識别完整流程中的(de)一(yī)個(gè)環節。≤✔σ在用(yòng)攝像頭采集含有(yǒu)人≥♣'(rén)臉的(de)圖像或視(shì)&∏頻(pín)流後，首先就(jiù)需要(£φyào)用(yòng)人(rén)臉檢測技(jì)術(sh↔ ≠γù)自(zì)動檢測、提取當中的(de)人(r∏¥↔én)臉，随後才能(néng)進入人(rén)×<✘ 臉圖像預處理(lǐ)及最核心的(de)人€(rén)臉特征提取環節。
但(dàn)在實際商業(yè)化(huà)₽≥落地(dì)中，人(rén)臉檢測也(yě)可(kě)↓↑σ獨立于人(rén)臉識别進行(xíng)使用(yò™₩ng)。譬如(rú)泸州雲龍機(jī)場(chǎng)就(jiù) ∑布置了(le)智能(néng)零售服務機↑✘(jī)器(qì)人(rén)，可(kě)以通(tōng)過Ωλ人(rén)臉檢測功能(néng)自(zì)動尋找<™£顧客并提供服務。其智能(néng)零售服務機(jī)器(qì)人(rén)就(>∞jiù)是(shì)采用(yòng)了(le)虹軟視(shì) ↕®覺開(kāi)放(fàng)平台的(de)γδ"人(rén)臉識别算(suàn)法。
虹軟推出的₽δ(de)ArcFace3.0 SDK囊括了(le)人(rén)臉檢測、性别檢測↓♥&、年(nián)齡檢測等技(jì)術(shù)，結合使用(yòng₽∞)可(kě)應用(yòng)于商業(yè)迎賓機(jī)器(qì)人"↑(rén)、自(zì)動廣告機(jī)等産品。
常見(jiàn)誤區(qū)二：人(rén)臉識别的(de©)準确率越高(gāo)越好(hǎo)嗎(ma)? 理(lǐ)想狀态下(xià)，“人(ré&✔♠'n)臉識别準确率”當然越高(gāo)越好(hγ♦ǎo)，但(dàn)算(suàn)法在産品化(huà)使用φΩ'≠(yòng)時(shí)會(huì)受到(dào)逆光(guāng)<€、暗(àn)光(guāng)、強光(guāng®↕)、識别角度等諸多(duō)因素的(de)影(yǐng)響。相(xiàng)&✘ 同算(suàn)法，在實驗室環境中與不(bù)同的(de)實際應用(♠∑yòng)環境中，所表現(xiàn)出的(de)識别準确率都(d↑λōu)存在一(yī)定差異。因此，脫離(∏ ↔lí)使用(yòng)場(chǎng)景單 ∑<純考量算(suàn)法的(de)識别準确率參考價值不(bù)大(dà δ)。
業(yè)界更多(duō)會(huì)采用(yòng)∏$☆♠“認假率(FAR，又(yòu)稱誤識率，把♠×某人(rén)誤識為(wèi)其他(tā)人(réσ n))”和(hé)“拒真率(FRR拒真率，本人(rén)注冊在底庫中，但☆♣'δ(dàn)比對(duì)相(xiàng)似度達到(dào)不(bù)預定的(φ→♥de)值)”，來(lái)作(zuò)為(wèi)評判算(suàn)€ ∞±法的(de)依據。另外(wài)還(hái)有(yǒu)識别速度、活體(✔→tǐ)攻擊成功率、人(rén)臉檢測成功率等維度，也(yě)可(kΩ©ě)作(zuò)為(wèi)評判算(suàn)法優劣的(de)參考依據。
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盡管FAR和(hé)FRR都(dōu)越低(dī)越好(hǎ♦♥o)，但(dàn)兩個(gè)指标是(shì)一(yī)個(gè)跷跷σ¥闆，一(yī)個(gè)指标的(de)降低(dε≤ī)會(huì)意味著(zhe)另一(yī)個(gè)指标會(huì♣ ✘)升高(gāo)，所以需要(yào)實現(xiàn)兩者間(jiānσ∑↓₽)的(de)平衡。
人(rén)臉識别算(suàn)法一(≥'yī)般會(huì)設定一(yī)個(gè)阈值作(zuò)為(wèi)評₹→判通(tōng)過與否的(de)标準，該阈值一(♥πγπyī)般是(shì)用(yòng)分(fēn)數(shù)或者γ©百分(fēn)比來(lái)衡量。當人(rén)臉比對(duì)的©©(de)相(xiàng)似度值大(dà)于此阈值時(shí)，則比對(duì★Ω→)通(tōng)過，否則比對(duì)失敗。每個(gè)阈¥•©值都(dōu)可(kě)以統計(jì)對(duì)應的(de£→↓)FAR/FRR，不(bù)同阈值的(de)FAR/FRR值可(kě♥↑§)繪成ROC曲線(Receiver Operatiβ§≈×ng Curve)，我們可(kě)以通(tōng)過§β★≈ROC曲線選定一(yī)個(gè)合理(lǐ)的(d ✘¶e)阈值點。
常見(jiàn)誤區(qū)三：人(rén)臉關鍵點越多(du'✘↓✔ō)，人(rén)臉比對(duì)效果越好(hǎo)×♣? 人(rén)臉關鍵點技(jì)術(shù)在人(rén)臉識别的(de)一α≥♣(yī)系列環節中，确實有(yǒu)所應用(yòng)。但(dàn)它并☆δ不(bù)是(shì)使用(yòng)在最核心的(de¶π)人(rén)臉比對(duì)中，而是(shì & )在前置的(de)人(rén)臉圖像預處理(lǐ)環節中。因此，确保人(rε∏×én)臉五官基礎關鍵點數(shù)量及準确性即可(kě'₩ φ)，無需一(yī)味追求過多(duō)關鍵點的(de)數(shù)量。
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當前主流的(de)人(rén)臉識别算(suàn© )法，在進行(xíng)最核心的(de)人(rén)臉比對(duì)時(shíα•♣)，主要(yào)依靠人(rén)臉特征值的(de)比對₽δ(duì)。所謂特征值，即面部特征所組成的(de)信息集。我們辨别↕一(yī)個(gè)人(rén)的(de)特征，可(kě)能(néng)會(∞∏₽huì)記住他(tā)是(shì)雙眼皮、黑(π✘hēi)眼睛、藍(lán)色頭發、塌鼻梁……但(dàn)©★>§人(rén)工(gōng)智能(néng)算(suàn)法可(kě)以>£♦辨别和(hé)記住的(de)面部特征會(§ π¶huì)比肉眼所能(néng)觀察到(dào)的(de)多(duō)很(♥πα"hěn)多(duō)。
人(rén)臉₽±σ識别算(suàn)法通(tōng)過深度學習(xí)，利用(yòng)☆✘¶≠卷積神經網絡對(duì)海(hǎi)量人(rén)✔≈←臉圖片進行(xíng)學習(xí)，借助輸入圖像，φ↓φα提取出對(duì)區(qū)分(fēn)不(bù×$)同人(rén)臉的(de)特征向量，以替代人(rén)工(gōng)£€設計(jì)的(de)特征。每張人(rén)臉在算(suàn)法中都(dββōu)有(yǒu)一(yī)組對(duì)應的(de)特征值，這(zhè)也↑β♥(yě)是(shì)進行(xíng)人(rén)臉比對(duì)±©的(de)依據。同一(yī)人(rén)的(de)不(bù)同照(zhàoΩσ☆)片提取出的(de)特征值，在特征空(kōng)間(jiān)裡(β<lǐ)距離(lí)很(hěn)近(jìn)，不(bù)同人(rén)的(de) ±臉在特征空(kōng)間(jiān)裡(lǐ)相(x♥≈&iàng)距較遠(yuǎn)。
雖然人(rén)臉關∑€₩鍵點不(bù)會(huì)直接作(zuò)用(yòng)于人(☆§♥∞rén)臉比對(duì)，但(dàn)在人(rén)臉圖像預處理(lǐ)環節，¥₩依舊(jiù)有(yǒu)重要(yào)作(zuò)用(yòng→∏≠)。事(shì)實上(shàng)，通(tōng)過人(rén)臉檢測提取§←π到(dào)人(rén)臉圖像質量參差不(b≈≤> ù)齊，角度各異。而在虹軟ArcFace3.0算(suàn)法中，利→σ✔用(yòng)人(rén)臉關鍵點技(jì)術(shù)可(&§kě)準确定位出人(rén)臉五官位置， •>使用(yòng)仿射變換将人(rén)臉統一(yī)“擺正”，盡量消σπ♣ε除姿勢不(bù)同帶來(lái)的(de)誤差，為(w§★èi)算(suàn)法準确提取人(rén)臉特征值提供保≥✘•障。
常見(jiàn)誤區(qū)四：用(yòngπ≈←≥)照(zhào)片或者視(shì)頻(pín)能(néng)σ←否通(tōng)過人(rén)臉識别? 在成熟的(de)人(rén)臉識别應用(yòng'★±ε)中，都(dōu)會(huì)加入活體(tǐ)檢測技(↕α©÷jì)術(shù)。所謂活體(tǐ)檢測，即驗證用(÷☆×yòng)戶是(shì)否為(wèi)真實活體(tǐ)本人(β₩rén)在操作(zuò)，可(kě)有(yǒu)效抵禦照(zhào)片、視(s₩≤£hì)頻(pín)等常見(jiàn)的(de)攻擊手段，是(•shì)金(jīn)融、政務等無人(rén)值守應用(yòng)中幾•®乎是(shì)标配。
在交互方式上(shàng)，活體(tǐσ≤)檢測可(kě)分(fēn)為(wèi)靜(jìng)默式和★☆≠α(hé)配合式，配合式需要(yào)結合÷>搖頭、眨眼、唇語等方式配合，靜(jìng)默©∑π式則不(bù)需要(yào)用(yòng)戶配合動作(zuò)，相(xià¥↕₹ng)比配合式算(suàn)法層面要(yà λo)求更高(gāo)，體(tǐ)驗更好(hǎo)。
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目前市(shì)場(chǎng)上(shàng ©♠<)主流的(de)而在靜(jìng)默式活體(tǐ÷≈✘₹)檢測中，同樣以上(shàng)文(wén)提及的≈&∑•(de)虹軟視(shì)覺開(kāi)放(f àng)平台為(wèi)例，該平台已經免費(fèi)§™開(kāi)放(fàng)了(le)RGB單目活體(tǐ)↔§"檢測、IR活體(tǐ)檢測兩種算(suàn)法，并在最新推出的(d♣ e)ArcFace3.0中進行(xíng)了(le≤¶∞∑)模型更新，全面提升了(le)算(suànΩ£)法魯棒性。其中的(de)RGB單目活體(tα ǐ)采用(yòng)普通(tōng)RGB攝像頭✔→即可(kě)，通(tōng)過分(fēn)析采集摩爾紋、成像畸形、反射率等人(וrén)像破綻，從(cóng)而獲得(de)活體(tǐ)檢測所需要(yào)的∞ᧀ(de)識别信息，多(duō)維度的(de)識别依據保證了(le)識别的(de)準确性。而IR活體(tǐ)檢測，則是(sh""ì)在此基礎上(shàng)，充分(fēε πn)利用(yòng)了(le)紅(hóng)外(wài)成φ&像中屏幕類無法成像的(de)原理(lǐ)，進一(yī)步加強了(le)電♠σφ(diàn)子(zǐ)屏的(de)攻擊防範。
常見(jiàn)誤區(qū)五：大(dà)面積遮擋下(xià)還(hái)能(σεnéng)進行(xíng)人(rén)臉識别嗎(ma)? 在人(rén)臉識别領域中，大(dà)面✔★©₩積人(rén)臉遮擋一(yī)直是(shì)公σ≠÷•認的(de)識别難題，難點主要(yào)體(Ωtǐ)現(xiàn)在：
第一(yī)，人(rén)臉識别算(♥≥suàn)法主要(yào)依據人(rén)臉Ωα₩面部特征進行(xíng)身(shēn)份判定，臉部大(dà)量遮Ω€÷擋時(shí)，算(suàn)法無法準确檢測人(rén)≤↕臉位置、定位五官關鍵點，大(dà)大(dà)降低(dī)了(le€β'≠)識别效果。
第二，人(rén)臉識别算(suàn)法使用(yònσ₹g)的(de)深度學習(xí)技(jì)術(shù→∑← )依賴海(hǎi)量的(de)訓練數(s ₽≥βhù)據，短(duǎn)期內(nèi)難αλ以收集到(dào)大(dà)量面部遮擋的(de)照(zhào)片，并進行≈&(xíng)人(rén)工(gōng)标↑≤↓♠注;
第三，人(rén)臉識别算(suàn)法包含★"多(duō)重模塊，面部遮擋影(yǐng)響的(de)不(bù)≠÷←僅僅是(shì)人(rén)臉比對(duì)模塊，還(hái)會(huì)影( ©×∏yǐng)響到(dào)人(rén)臉檢¶✘測、跟蹤等多(duō)個(gè)模塊，對(duì)整個(gè)系統帶來(l<ái)很(hěn)大(dà)的(de)幹擾影(yǐng)響。
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能(néng)否在大(dà)面積遮擋的(de★↓)條件(jiàn)下(xià)進行(xíng)人(rén)臉識别，對(d♠ ®uì)算(suàn)法要(yào)求比較高(gāo)。近(jìn)段時(s≥γhí)間(jiān)，虹軟視(shì)覺開♦★₩∑(kāi)放(fàng)平台針對(duì)個(gè)人(≥¥ε>rén)防護中所造成的(de)人(rén)臉大(d→₹←à)面積遮擋問(wèn)題，進行(xíng)了(le)算(suàn)法模型針§®×對(duì)性升級，提升人(rén)臉可(kě)見(jiàn)區(qū)域∏☆↓權重，在局部特征增強方面設計(jì)了(le)相(xiàng)應策略，如(∏£₹rú)加強了(le)對(duì)眼睛、眉毛等重點區(qū)域的(de)識别，↔λ大(dà)面積遮擋下(xià)的(de)人(ré≈→ε™n)臉識别準确率達99.5%以上(shàng)。
對(du"€πì)于很(hěn)多(duō)剛進入人(rén)臉識别領域的↔₩↑↑(de)開(kāi)發者而言，很(hěn)多(duō)算(suàn)法細節都$®(dōu)需要(yào)親自(zì)上(shàng)手感受過，才♦≥© 能(néng)明(míng)白(bái)個(gè)中精微(wēi)∞®ασ之處。建議(yì)新手開(kāi)發者可(kě)以嘗試虹軟視(sh ←σì)覺開(kāi)放(fàng)平台免費(f♥ε✔$èi)開(kāi)放(fàng)的(de$☆♥)ArcFace3.0 SDK，下(xià)載即可(kě)使用(yò∏∏ng)，新版本對(duì)人(rén)臉識别、活體(tǐ)→©檢測、年(nián)齡檢測、性别檢測等核心算(suàn)法模↕♠型進行(xíng)全面升級，大(dà)幅提升算(suàn)法魯棒性，顯著降低≈ ®(dī)接入門(mén)檻，同時(shí)支持Windows、iO§S、Android(包含Android1π$€€0)、Linux，在性能(néng)和(hé)開(kāi)發效率上(s♣>εhàng)進行(xíng)了(le)整體(tǐ)提¶≤™升，還(hái)可(kě)以離(lí)線使用(yòn姩g)，對(duì)開(kāi)發者來(lái)說(shuō)非常實用φ"¶(yòng)。
