面部识别：工作原理、应用、商业理念等

已发表: 2022-10-13

面部识别技术或 FRT 是您可以用来从图片或视频文件中识别人脸的任何系统。

该软件将人脸与提供的图片数据库进行匹配——在某种意义上，完成通常需要人类完成的工作。然而，面部识别技术比使用人类要快得多。

面部识别解决方案正在各种应用中得到实施——从身份验证到机器人、家庭、商业和政府用途。此外，这一趋势还在继续扩大。

这篇博客文章讨论了不断发展的面部识别技术和行业，包括其各种应用和企业家的潜在商业理念。

简史

面部识别技术和相关软件的开发始于 1960 年代。但是，虽然这些早期版本需要人工输入来定义人脸的坐标，但现代系统可以自动从图片甚至实时视频流中挑选出人脸。

人脸识别系统有很多技术，从提取面部标志的传统方法到测量眼睛之间的距离、鼻子的大小、耳朵等。然后，还有 AI 神经网络，在最现代的平台上使用这些网络，以高达 97% 的检测准确率实现令人印象深刻的结果。

面部识别技术正在迅速发展。例如，69 个国家在 2017 年至 2019 年间采用了人工智能面部识别，70% 的警察部队拥有某种形式的访问权限，2021 年的市场估值为 50 亿美元。

面部识别的工作原理

面部识别技术有很多不同的应用，这也意味着不同的方法。然而，FRT 最常见的用途之一是通过图片或安全摄像头识别人员。

在这种情况下，使用面部识别技术有 3 个基本步骤，它们是：

捕捉对象的面部——此步骤可能涉及从安全摄像头或网站上的注册表中捕捉图像。这里的事实是，您拥有需要更多信息的人的形象。
生成面部指纹——面部识别系统现在必须分析对象面部多达 80 个节点，并从中生成一个独特的数据集，称为面部指纹。
搜索和匹配——最后，系统搜索其面部指纹数据库以找到最接近的匹配项，根据设置，可能只有一个匹配项或几个匹配项。

值得注意的是，上述三步法主要针对 FRT 用户。这意味着开发人员需要做更多的工作才能让事情变得如此简单。

例如，开发人员首先必须开发一种算法，这取决于他所追求的面部识别应用程序的类型。其次，他还必须开发数据库，并用初始照片预先填充它。

最后，如果系统采用 AI 神经网络方法，那么开发人员还必须首先创建 AI 模型并对其进行训练。

以下是与面部识别技术相关的不同方法、算法和方法的列表：

传统方法– 使用面部特征识别一个人。
3D 识别——使用传感器捕捉人脸的形状。
Fisher face – 一种人脸识别方法，通过匹配提取特征的结果来识别人脸。
Eigenfaces – 一种提取特征并以线性组合表示它们的人脸识别方法。
热像仪——这些可以检测标准相机看不到的特征，例如血管。
深度学习——应用神经网络技术创建可以自行检测人脸的算法。
面部情绪识别——分析人脸以提取有关主人情绪状态的信息，如快乐、微笑、愤怒等。
人脸检测- 在图片或视频中识别人脸的过程。
人脸跟踪——能够检测和跟踪来自标准相机的图片或视频中的一张或多张人脸。

人脸识别技术的应用

使用软件应用程序快速轻松地识别面部的能力带来了许多机会，因为它可以用来解决许多问题。以下是它的一些主要应用：

生物识别安全——虽然 FRT 不如指纹和眼睛扫描准确，但它更方便，因为它不一定需要与计算机密切交互。
帮助盲人——FRT 可以帮助视障或盲人识别他们周围的人，知道他们何时被微笑或皱眉等等。
图片搜索——搜索引擎提供这项服务已有一段时间了。
智能家居——人工智能系统可以监控家庭成员的来来去去，或在家中移动以更新设备设置和偏好，例如他们的音乐品味、照明、室温等。
医疗保健——一些罕见的遗传病可以使用面部识别算法进行诊断。这些系统筛选鼻子、眉毛或脸颊上的特定特征。
防盗——面部识别可用于识别商店中已知的入店行窃者并提醒负责的安全人员。中国也实施了减少卫生纸浪费的措施，在 9 分钟的间隔后，只向同一个人释放 2 英尺长的卫生纸两次。
个性化广告——如果计算机驱动的广告服务器可以看到观众的脸并将其与记录相匹配，那么它就可以向该人提供高度个性化的广告。
监控学生——人工智能可以通过多种方式应用于监控学生。例如，学生必须出现在课堂上并站在装有 FRT 应用程序的平板电脑前才能注册出勤。教师还可以通过网络摄像头使用 FRT 和 AI 在视频讲座中跟踪学生的注意力。这可以进一步为更个性化的课程和测验提供深刻的见解和机会。
公共监控——世界上许多城市已经在所有可能的角落、街道和公共场所安装了数千个摄像头。通过简单地将它们连接到面部识别系统，这些平台可以自动跟踪犯罪分子和其他危险人员。
失踪的宠物和儿童——除了罪犯和危险人物之外，FRT 还可以帮助当局识别失踪人员并通过实时视频监控了解他们的位置。
银行 ATM——大多数自动柜员机已经配备了一个摄像头，它可以拍摄客户的照片并与档案中的人进行确认，以防止欺诈并提高安全性。
自助支付系统——许多使用面部识别的巧妙支付解决方案正在发展。只需扫描你的脸，订单就完成了。
移民——世界各地的机场和海关检查站也在使用面部识别来简化操作。
出勤跟踪——像 Churchix 这样的应用程序可以帮助牧师识别和跟踪成员的出勤情况，无论是现场直播还是通过视频。

隐私问题和安全黑客

很明显，面部识别技术也带来了一些令人头疼的问题，每项技术也是如此。以下是它的主要问题：

数据所有权——政府和商业利益集团收集人脸图片和视频，但最大的问题仍然是“谁拥有这些人脸数据”？公司有权拥有男人的脸吗？
错误的身份——FRT 不是 100% 有效的，所以总是会出现身份错误的问题。然而，问题在于当局如何选择处理这些错误身份问题。例如，35% 的面部识别错误发生在有色女性身上，而白人男性只有 1%。
隐私权——大多数视频和在线监控都是在未经个人同意的情况下进行的，这在许多司法管辖区引发了严重的政府政策和隐私权辩论。
黑客——面部识别技术不能免于黑客攻击。图像处理软件和 deepfake 应用程序可以轻松绕过面部识别应用程序，这引发了许多问题。

顶级面部识别技术供应商

面部识别技术供应商是向开发人员或商业用户提供 FRT 相关服务和软件的公司。这些都是成熟的公司，产品经过验证，受欢迎的公司如下：

BioID – 活体检测和面部识别即服务。
Amazon Rekognition – 预训练模型，用于从照片和视频中提取信息，包括详细的面部信息、情绪、比较、眼镜等。
Luxand – 适用于 Android 和 iOS 开发人员的面部识别平台。
Cognitec – 生物识别技术提供商。
Paravision – 高度准确的视觉 AI 软件。
FaceFirst – 用于医院、赌场、零售商、机场等的面部识别安全系统。
Sky Biometry – 基于云的生物识别即服务。
Kairos – 人脸识别云 API。
Trueface – 快速、准确且有弹性的人脸识别 AI。

顶级面部识别初创公司

可以理解，有大量面部识别技术初创公司都有一个或一个目标。每年都有许多失败和新的加入，但该行业仍在不断发展。

以下是一些有趣的：

Spot – 用于零售管理的计算机视觉。
RefaceAI – 换脸 AI。
Kandu AI – 用于零售的计算机视觉。
Facesoft – 多用途 FRT 数据库。
Appolo AI – 销售智能。
FacePinPoint – 在线声誉管理。
Facenition - 零售分析。

结论

我们已经到了这篇面部识别帖子的结尾，正如你所见，这个行业充满活力、不断扩大，并且对未来充满希望。

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