在蘋果于2017年9月發(fā)布iPhone X手機(jī)時(shí)，使面部識(shí)別技術(shù)得到了更多關(guān)注。雖然iPhone X的OLED屏幕和無(wú)線充電功能（更不用說其999美元的價(jià)格）都非常具有新聞價(jià)值，但它引入了面部ID來(lái)解鎖設(shè)備（并可進(jìn)行支付）最引人注目。面部識(shí)別技術(shù)并不是新技術(shù)，但蘋果公司將該技術(shù)的具體實(shí)施顯然意義重大。
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自動(dòng)面部識(shí)別技術(shù)的起源

與最近另一個(gè)比較熱門的技術(shù)人工智能（AI）有些類似，面部識(shí)別技術(shù)最初開發(fā)活動(dòng)始于半個(gè)多世紀(jì)前。計(jì)算機(jī)科學(xué)家Woody Bledsoe、Helen Chan Wolf和Charles Bisson在美國(guó)情報(bào)機(jī)構(gòu)資助下于20世紀(jì)60年代啟動(dòng)了面部識(shí)別的自動(dòng)化研究。在當(dāng)時(shí)，操作人員必須從攝影圖像中提取一組面部特征（例如眼睛的內(nèi)外角、瞳孔的中心或者寡婦尖的點(diǎn)）的位置。然后使用這些位置坐標(biāo)計(jì)算20個(gè)量值的列表（例如目標(biāo)對(duì)象嘴和眼睛的寬度以及瞳孔到瞳孔的距離），然后將其存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。

Bledsoe和他的團(tuán)隊(duì)意識(shí)到，由于頭部旋轉(zhuǎn)和傾斜度、與相機(jī)的距離、照明強(qiáng)度和角度、面部表情甚至衰老等因素的巨大變化，這種類型的模式匹配具有非常大的挑戰(zhàn)性。為了克服這個(gè)問題，可以將每組距離歸一化以表示正面方位的面部特征。該程序?qū)⑹紫葒L試確定目標(biāo)對(duì)象的傾斜度和旋轉(zhuǎn)，然后使用這些角度來(lái)計(jì)算和消除變換對(duì)計(jì)算距離的影響。另一個(gè)需要了解的因素是頭部的三維幾何形狀，主要是為了克服目標(biāo)對(duì)象部分缺失的情況，研究團(tuán)隊(duì)根據(jù)對(duì)七個(gè)目標(biāo)對(duì)象的測(cè)量結(jié)果，使用了一個(gè)“標(biāo)準(zhǔn)頭部”模型。之前的方法如果目標(biāo)對(duì)象變化時(shí)會(huì)導(dǎo)致識(shí)別成功率較低，該團(tuán)隊(duì)的方法幫助實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化面部識(shí)別技術(shù)在準(zhǔn)確性方面的突破。

面部識(shí)別技術(shù)從早期的創(chuàng)建以來(lái)，已經(jīng)過了長(zhǎng)期的發(fā)展，特別是隨著計(jì)算速度加快和功能的增大，以及成像技術(shù)的提高，使識(shí)別的準(zhǔn)確度水平穩(wěn)步提高。鑒于面部識(shí)別系統(tǒng)的成功率已接近甚至超過人工操作者的正面識(shí)別率，一些備受矚目的項(xiàng)目正在使該技術(shù)實(shí)現(xiàn)向主流應(yīng)用的飛躍。當(dāng)然，安全和執(zhí)法部門一直對(duì)這項(xiàng)技術(shù)有著明顯的興趣，并不斷在多個(gè)不同地區(qū)和應(yīng)用中進(jìn)行試驗(yàn)（例如，在英國(guó)諾丁山嘉年華和在紀(jì)念碑舉辦的星期日紀(jì)念儀式） 。但是，除了Apple的Face ID之外，這項(xiàng)技術(shù)在另外兩個(gè)方面的部署已經(jīng)使其進(jìn)入了大眾消費(fèi)領(lǐng)域。

面部識(shí)別的應(yīng)用

國(guó)際旅客現(xiàn)在已經(jīng)非常熟悉許多機(jī)場(chǎng)引入的自動(dòng)口岸控制（或電子護(hù)照）閘道，這種方式有助于應(yīng)對(duì)不斷上升的旅客數(shù)量。對(duì)于持有具備生物特征識(shí)別“芯片”護(hù)照的抵達(dá)乘客，自動(dòng)門使用攝像頭捕獲旅客的圖像，之后面部識(shí)別技術(shù)將其與護(hù)照中存儲(chǔ)在RFID芯片上的照片進(jìn)行比較。標(biāo)準(zhǔn)化的參考圖像（其中照片必須符合關(guān)于尺寸、角度、面部表情以及不能配戴眼鏡或頭飾的規(guī)定）和受控圖像捕捉（關(guān)于在何處以及如何站立、面部朝向以及一致的照明等規(guī)則）將有助于保持較低的失效率和較高的吞吐量。目前，一些航空公司也在試驗(yàn)在登機(jī)口用面部識(shí)別技術(shù)驗(yàn)證乘客身份。

與此同時(shí)，F(xiàn)acebook也在提供面部識(shí)別技術(shù)，盡管這項(xiàng)技術(shù)在歐洲受到監(jiān)管機(jī)構(gòu)和消費(fèi)者的抵制，但它至少在美國(guó)被很廣泛地采用。該社交媒體網(wǎng)站有一個(gè)包含數(shù)十億個(gè)人和團(tuán)隊(duì)的照片數(shù)據(jù)庫(kù)，由用戶上傳，都具有能夠幫助捕獲識(shí)別的面部特征。Facebook采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)（包括深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），其DeepFace技術(shù)根據(jù)某人的面部特征使用算法計(jì)算出唯一的數(shù)字（或“模板”）。然后，它可以分析上傳的照片，將其中的面部與存儲(chǔ)的模板進(jìn)行匹配，從而提示用戶用已識(shí)別的匹配特征對(duì)照片進(jìn)行標(biāo)記，并通知已上傳照片的匹配度。然而，最能夠使面部識(shí)別技術(shù)歸一化，并使其應(yīng)用能夠?yàn)橹髁飨M(fèi)者接受的項(xiàng)目可能是面部?ID。一些觀察人士認(rèn)為，蘋果有一種習(xí)慣，即會(huì)比其他制造商更晚地為其iPhone添加面向未來(lái)的功能，但其他人則認(rèn)為，它經(jīng)常設(shè)法在某項(xiàng)技術(shù)能夠“正常工作”后再進(jìn)行實(shí)施，以便大力推廣這些技術(shù)使其變成必須擁有的功能。盡管支持Apple?面部ID的并不是新技術(shù)，但它的實(shí)施非常靈活、功能強(qiáng)大且引人注目，在早期采用者中已經(jīng)廣受歡迎（根據(jù)Strategy Analytics最近的一份報(bào)告）。

以前，一些制造商的面部識(shí)別項(xiàng)目很容易被照片欺騙，但Face ID使用了一系列傳感器、成像技術(shù)和AI在3D模式下來(lái)映射和匹配面部。該系統(tǒng)為“始終開啟”、幾乎是瞬間完成，其紅外泛光照明器意味著即使在暗景下、或通過太陽(yáng)鏡也能工作。它的紅外攝像頭能夠捕捉面部圖像，而點(diǎn)投影儀則可以在面部投射30,000個(gè)紅外點(diǎn)陣列，以創(chuàng)建高精度的深度圖像模型。手機(jī)可以用該圖像來(lái)對(duì)比存儲(chǔ)在設(shè)備CPU“安全區(qū)域”（甚至Apple也無(wú)法訪問）的本地圖像以便驗(yàn)證用戶。

Apple公司聲稱Face ID的安全性非常高，只有百萬(wàn)分之一的機(jī)會(huì)用戶能夠欺騙過關(guān)（相比之下，Touch ID指紋生物識(shí)別技術(shù)有5萬(wàn)分之一）。它不僅需要衡量用戶對(duì)解鎖手機(jī)的關(guān)注程度（用戶的眼睛必須睜開，而且必須注視顯示器才能掃描成功注冊(cè)），蘋果公司還表示，F(xiàn)ace ID通過逼真的3D外觀可以訓(xùn)練該識(shí)別功能，所以不容易為其他用戶欺騙。在構(gòu)建Face ID時(shí)，Apple分析了超過十億張圖像以獲取有關(guān)面部的數(shù)據(jù)，并利用該數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎”來(lái)分析和識(shí)別用戶面部，每次使用時(shí)都會(huì)捕獲更多信息，這意味著用戶的面部“地圖”可以得到不斷改善，并隨著用戶的特征而變化，這樣可以應(yīng)對(duì)用戶改變的胡須、發(fā)型或化妝、甚至戴的帽子等等。

未來(lái)的發(fā)展

受面部識(shí)別的興起和消費(fèi)者接受程度不斷提高的驅(qū)動(dòng)，企業(yè)將面部識(shí)別技術(shù)集成到具體產(chǎn)品和應(yīng)用的趨勢(shì)在快速加強(qiáng)。根據(jù)Allied Market Research的數(shù)據(jù)，面部識(shí)別市場(chǎng)預(yù)計(jì)在未來(lái)四年內(nèi)將平均增長(zhǎng)21.3％，到2022年達(dá)到96億美元。即插即用的硬件模塊和軟件能夠使設(shè)計(jì)工程師更輕松地將面部識(shí)別技術(shù)集成到其應(yīng)用和產(chǎn)品開發(fā)中。

歐姆龍電子的B5T HVC面部檢測(cè)傳感器模塊就是這種即插即用的一個(gè)例子。該產(chǎn)品采用緊湊型60mm x 40mm外形尺寸，是一款完全集成的插入式人體視覺組件（HVC）模塊，配備相機(jī)（具有長(zhǎng)距離和廣角攝像頭選項(xiàng)）和協(xié)同處理器，以及UART和USB接口（用于控制模塊并將數(shù)據(jù)輸出發(fā)送到外部系統(tǒng)）。B5T基于歐姆龍的OKAO技術(shù)，并集成了獨(dú)特的圖像傳感算法，可以快速而準(zhǔn)確地識(shí)別面部。

圖1：歐姆龍的B5T HVC面部檢測(cè)傳感器模塊。

B5T可以在1.1秒內(nèi)從1.3米的距離捕捉、檢測(cè)和識(shí)別面部，具有相當(dāng)高的可信度和準(zhǔn)確率。眨眼和注視估算需要不到1秒鐘，模塊甚至可以根據(jù)5個(gè)預(yù)編程表情中的某一個(gè)來(lái)評(píng)估目標(biāo)對(duì)象的情緒。它可以檢測(cè)到距離遠(yuǎn)達(dá)2.8米的人體和1.5米的手，模塊的檢測(cè)角度指定為水平49°和垂直37°，輸入圖像分辨率為640x480像素。

該模塊也集成有十種不同的傳感功能用于識(shí)別非語(yǔ)言意圖、當(dāng)時(shí)狀況和行為，包括面部、手部和身體檢測(cè)以及年齡、性別和表情估算。這些同類最佳的圖像分析過程都是在模塊本身內(nèi)進(jìn)行，使設(shè)計(jì)人員可以輕松地將智能和功能添加到各種感測(cè)和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應(yīng)用。