人脸识别功能（人脸识别门禁系统的功能）

　　人脸识别功能（人脸识别门禁系统的功能）
　　01hr人类互相认识的最自然方式就是通过人眼来进行。你我相识，并不是通过指纹、虹膜或者互相交换密码，而是我记住了你的面貌，你记住了我的样子。那么，一部智能机器也应该用同样的方式来认识我们，这样才最接近人类识别事物的方式。
　　刷脸是当下火遍了多个领域的生物识别功能，如手机屏幕解锁，APP认证，微信和支付宝的提现和支付，还有线上开通银行账户以及取钱等等，都可以用刷脸来实现，这项技术免除了我们费心记忆，以及手动输入密码或指纹的麻烦，确确实实给我们带来了诸多便利。
　　可是，同时也有很多人在担心，仅凭一张脸就能认证，甚至是提现和支付，怎么想都觉得不太可靠。
　　小学生发现了丰巢刷脸取件漏洞
　　2019年，嘉兴市一所外国语学校的几个学生向媒体报料：他们在测试中发现，只要用一张照片就能骗过小区里的丰巢智能柜，取出了父母们的货件。
　　之后有人还用偷拍的照片做测试，同样打开了丰巢快递柜。
　　事件发生后引起舆论一片哗然。
　　高新科技为我们带来便捷和高效的同时也是一把双刃剑，有人用它来提升生活质量，也有人用它的漏洞来违法犯罪。
　　实际上，人脸识别技术发展到今天已有几十年的时间，且已足够成熟。而丰巢事件的发生是因为使用了2D人脸识别技术，虽然从技术成熟度上来讲，2D人脸解锁也可以做到高安全性，但丰巢所选择的提供人脸识别的公司，其技术水平着实不高。
　　也就是说，丰巢快递柜的摄像头在采集人脸的时候，形成的只是一张2D平面图像，也就相当于一张普通照片。这也造成了在实际取件中刷脸和刷照片并没有差别，所以摄像头很容易被照片所欺骗。
　　那么，我们最关心的微信和支付宝的刷脸支付功能安全吗？
　　微信的刷脸支付使用的是号称安全等级最高的3D活体检测技术，有着3D、红外、RGB等多模态信息，可以有效抵御视频、纸片、面具等欺骗攻击。
　　而支付宝的刷脸支付同样采用了3D人脸识别技术，并且号称不管换脸软件的效果多逼真，都无法突破支付宝的刷脸支付功能。
　　让人舒心的是，微信和支付宝都明确表示：
　　出现账户冒用、盗刷等风险隐患是极小概率事件，如果因为刷脸支付导致账号资金损失，可以申请全额赔付。
　　3D人脸识别技术可以通过软硬件结合的方式来精确判断人脸到底是图片、视频或是仿生面具。因而能够有效避免伪造人脸所带来的身份冒用情况。
　　曾有人用一个造价10万元的硅胶3D打印头部模型来破解多种人脸识别系统，得到的结论是：破解门锁和手机屏幕解锁相对容易，但想要破解支付系统的人脸识别，不但成本非常高，难度也更大，更何况在实际破解中还涉及其它类型的软硬相结合的验证方式也需要一同破解。
　　因此，对于我们而言，完全没有必要担心人脸识别的安全性。
　　02hr脸部识别技术由于其识别原理与人类肉眼的功能相类似，因此比指纹识别、虹膜识别等更具自然性。
　　人脸识别系统主要包括四个组成部分：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
　　机器识别人脸主要是通过人脸图像特征的提取与对比来进行的。识别系统将提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配。
　　简单来说，就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。
　　这一过程又分为两类：
　　一类是确认，是一对一进行图像比较的过程；
　　另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。
　　然后通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。
　　下面简单介绍一下人脸识别技术的发展史：
　　弗朗西斯高尔顿
　　1888年1920年，英国科学家弗朗西斯高尔顿在《自然》上发表了两篇关于人脸进行身份识别的论文，他的着重点是基于人脸的侧面特征，并对人类自身的人脸识别能力进行了分析和阐述。
　　可以说高尔顿的身份识别理论为之后的人脸识别技术打开了一扇大门。
　　人脸识别技术最开始应用在美国情报部门所使用的智能系统中，并且属于高度机密。
　　1960年，被称为人脸识别之父的伍迪布莱索已在深入研究机器识别人脸的相关技术，并得到了美国最隐密的机构中央情报局（CIA）的赞助。
　　1963年，隶属中情局的子公司KingHurley与伍迪布莱索共同合作研究人脸识别技术。
　　有了情报机构的背景，伍迪布莱索不得不将人脸识别技术隐匿起来。直到40年以后，随着中情局的神秘面纱被逐渐揭开，大家才得知布莱索才是最早研究人脸识别技术的科学家。
　　1965年底，布莱索终于在一款被称为RAND的平板电脑上，首次实现了机器识别人脸功能。
　　有意思的是，布莱索当时所用的编程技术是为了模拟和计算核爆炸数据的。随着他对计算机的着迷，布莱索开始沉醉于用计算机来替代人类识别事物。之后，他和同事伊本布朗宁共同研究出一个被称为N元组的算法，这应该就是机器识别这个领域最早的雏形。
　　简单来说，N元组算法就是教计算机自动识别未标记文字字符的过程。
　　这个过程需要首先设计一个印刷字符，然后根据是否包含字符的一部分，为每个单元格分配一个二进制数：空单元格为0，填充单元格为1。然后将单元格随机分组为有序对，例如坐标集（理论上分组可以包括任意数量的单元格，因此被称为N元组）。
　　当计算机遇到一个新字符时，它会简单地将该字符的网格与数据库中的其他字符进行比较，直到找到最接近的匹配项为止。
　　基于这项理论，计算机便可以识别同一个字符的许多变种。更为厉害的是，该过程可以使用任何模式，而不仅仅局限于字符。
　　那时布莱索的梦想是创造出一台能识别所有事物的机器人。
　　1967年，布莱索离开了当时所在的公司，他的同事彼得哈特将布莱索的理论进行延续，并引领了斯坦福研究所的计算机视觉技术。这项技术被中情局叫做快速筛查照片和肖像数据库，据称该技术可以将计算机搜索人脸的时间缩短100倍。
　　在随后的二十多年里，伍迪布莱索在自动推理领域获奖无数，直至担任美国人工智能协会主席，但他在人脸识别领域的巨大贡献，在很长时间内并没有得到认可。
　　布莱索于1995年10月4日去世。
　　阿莱克斯彭特兰
　　1991年，脸部特征算法（Eigenface）被应用于人脸识别领域，并首次实现了计算机自动检测人脸。这项技术由霍普金斯大学的希洛维奇提出，再由麻省理工学院的阿莱克斯彭特兰发扬光大。
　　2012年，彭特兰被《福布斯》评为全球7个最强数据科学家之一。
　　03hr在人脸识别技术的发展史中，2D和3D人脸识别两条技术路线共同发展，细分场景，各有千秋。
　　目前的2D人脸识别技术能够达到0。10。2的错误接受率，但在某些条件下可能还会有所降低（比如光线、墨镜、角度、表情等等）。
　　为了克服2D数据的限制和漏洞，科学家们想了很多办法来弥补其中的不足，主要思路就是首先确认使用者是一个真正的人，而不是照片或者录像，然后利用已有的2D数据和算法进一步识别人脸。
　　随着识别技术的发展，2D人脸识别因研发时间久，具有足够完善的2D人脸数据库，且数据采集便利，已成为当前人脸识别的主流技术。它的成熟度足够支撑日常的商业应用，如安防、海关系统中的照片比对、门禁等。尤其是加入深度学习后更是将人脸识别的准确度提升至肉眼级别，目前在金融领域也得到广泛的应用。
　　而3D人脸识别方法是基于人脸3D立体模型进行识别，具备立体空间信息，能够有效解决投影过程中出现的遮挡以及角度旋转等识别难点。同时极端相似人脸的2D信息在3D立体空间中也会有很大的区别，故3D技术在双胞胎识别准确率上大幅领先于2D技术。
　　3D人脸识别可以获取更加丰富的人脸三维信息，得到更加精确的识别结果，因而能够进行更好的风险控制。它适用于对安全性要求更高的应用场景，如在第三方支付领域中的刷脸支付可谓是物尽其用。
　　04hr2014年是人脸识别技术发展的革命性一年：深度学习理论被应用到人脸识别系统中。
　　我们人类的识别过程是在不断自我学习的，比如一个外国人初到中国，他会觉得中国人长得都差不多。一段时间后，他才可以区分中国人有着不同的面部特点。这就是人类视觉识别的学习过程。
　　机器也是一样，它们也可以通过对大量人脸样本的学习以及优秀的算法来增强自己的识别能力。
　　这一年，全球最大的社交平台（活跃用户占世界人口三分之一）FaceBook研发出一种DeepFace系统：达到肉眼级别的人脸识别技术。
　　deepface是基于python语言的轻量级面部识别和面部属性分析（年龄，性别，情感和种族）框架，它的优势是只需几行代码就可以进行面部分析。
　　简单来说，就是利用计算机语言对标记过的照片像素进行分析，并生成一个被称为模板的字符串。当照片和视频上传到Facebook的系统中时，这些图像将与模板进行比对。
　　基于这项技术，用户可以安心地在Facebook上发布个人照片，同时还能即时获悉个人肖像的被盗用动态。
　　DeepFace系统效地阻止了不法分子用他人的照片作为自己的主页头像来进行冒充。
　　印奇
　　同一年，我国26岁的科学家印奇开始研发人脸识别技术，2年后，他研发的刷脸技术比facebook的deepface识别率还要高！
　　28岁的印奇被福布斯评选为30岁以下青年领袖。
　　印奇曾在微软亚洲研究院待了4年多，深入参与到微软的人脸识别项目中。这四年的经历让印奇认识到：一旦基于人脸识别的图像搜索技术有了关键性的突破，那么，消费级机器人、无人驾驶汽车，以及智能家居等将马上成为现实。
　　那将是一个万亿级的市场。
　　印奇团队所研发的Face智能平台基于深度学习和计算机视觉的深度结合。构成了业界独领风骚的算法能力，其涵盖人脸识别、文字识别、图像识别、物体识别、场景识别等数十项计算机视觉能力。
　　基于核心算法的突破，Face在全球顶级AI竞赛中揽获40个世界冠军，创下了前无古人的MSCOCO三连冠纪录，被誉为AI领域的中国乒乓球队。
　　COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测，分割和字幕数据集。这个数据集主要从复杂的日常场景中截取，整个数据集中个体的数目超过150万个。
　　支付宝所用的人脸识别模块，便是印奇团队研发的。我们完全可以放一百个心去使用。
　　不得不提的还有一位中国科学家汤晓鸥，他在美国麻省理工学院攻读博士学位时开始接触人脸识别的算法。获得博士学位后，他在微软亚洲研究院担任视觉计算组主任。
　　2014年3月，汤晓鸥团队发布GaussianFace人脸识别算法，在LFW数据库上的准确率高达98。52，首次超越人眼识别能力（97。53），也超过Facebook同时间发布的DeepFace算法（97。35）。这项算法的论文被评为2015年人工智能领域影响因子最高的论文。
　　3个月之后，汤晓鸥团队开始研发DeepID算法，逐步将人脸识别准确率提升至99。55，令我国在该领域跃居世界领先地位。
　　他建立的香港中文大学多媒体实验室入选世界十大人工智能先锋实验室，成为亚洲区唯一入选的团队。
　　福布斯更是称他为中国人脸识别技术背后的面孔。
　　综上所述，人脸识别系统的关键在于是否拥有优秀的核心算法，以及识别结果能否具有更加实用化的识别率和识别速度。
　　如今的人脸识别系统更是集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术。结语
　　我们每天有80以上的信息都来自我们眼睛的感知。当我们身边出现了越来越多的监控和越来越多的摄像头时，这些机器的眼睛同样记录和参与着我们生活中的点点滴滴。
　　试想一下，在不久的将来，当我们出门的时候，不用带钱包、身份证、银行卡，甚至都不用带你的手机，只要一张脸，你就可以用刷脸来完成所有的日常活动