今天道尔智控就给我们广大朋友来聊聊人脸识别深,以下10个关于人脸识别深度合成的观点希望能帮助到您找到想要的答案。
人脸识别技术的发展历史
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贡献者回答人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将AFR的研究历史按照研究内容、技术方法等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表1所示。该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍：
第一阶段(1964年~1990年)
这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征(Geometricfeature based)的方法。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事AFR研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。金出武雄于1973年在京都大学完成了第一篇AFR方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学(CMU)机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。他所在的研究组也是人脸识别领域的一支重要力量。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。
第二阶段(1991年~1997年)
这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics(现为Identix)的FaceIt系统。
美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室的特克(Turk)和潘特兰德(Pentland)提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别方法。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(NormalizedCorrelation)方法一道成为人脸识别的性能测试基准算法。
这一时期的另一个重要工作是麻省理工学院人工智能实验室的布鲁内里(Brunelli)和波基奥(Poggio)于1992年左右做的一个对比实验，他们对比了基于结构特征的方法与基于模板匹配的方法的识别性能，并给出了一个比较确定的结论：模板匹配的方法优于基于特征的方法。这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别方法研究，并在很大程度上促进了基于表观(Appearance-based)的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别方法的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。
贝尔胡米尔(Belhumeur)等提出的Fisherface人脸识别方法是这一时期的另一重要成果。该方法首先采用主成分分析(PrincipalComponent Analysis，PCA，亦即特征脸)对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析(LinearDiscriminant Analysis, LDA)的方法变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该方法目前仍然是主流的人脸识别方法之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA判别方法以及近期的一些基于核学习的改进策略。
麻省理工学院的马哈丹(Moghaddam)则在特征脸的基础上，提出了基于双子空间进行贝叶斯概率估计的人脸识别方法。该方法通过“作差法”，将两幅人脸图像对的相似度计算问题转换为一个两类(类内差和类间差)分类问题，类内差和类间差数据都要首先通过主成分分析(PCA)技术进行降维，计算两个类别的类条件概率密度，最后通过贝叶斯决策(最大似然或者最大后验概率)的方法来进行人脸识别。
人脸识别中的另一种重要方法——弹性图匹配技术(Elastic GraphMatching，EGM) 也是在这一阶段提出的。其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换[12]特征，称为Jet;边的属性则为不同特征点之间的几何关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化搜索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。该方法的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。近来还出现了一些对该方法的扩展。
局部特征分析技术是由洛克菲勒大学(RockefellerUniversity)的艾提克(Atick)等人提出的。LFA在本质上是一种基于统计的低维对象描述方法，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的PCA相比，LFA在全局PCA描述的基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能力。LFA技术已商业化为著名的FaceIt系统，因此后期没有发表新的学术进展。
由美国国防部反毒品技术发展计划办公室资助的FERET项目无疑是该阶段内的一个至关重要的事件。FERET项目的目标是要开发能够为安全、情报和执法部门使用的AFR技术。该项目包括三部分内容：资助若干项人脸识别研究、创建FERET人脸图像数据库、组织FERET人脸识别性能评测。该项目分别于1994年，1995年和1996年组织了3次人脸识别评测，几种最知名的人脸识别算法都参加了测试，极大地促进了这些算法的改进和实用化。该测试的另一个重要贡献是给出了人脸识别的进一步发展方向：光照、姿态等非理想采集条件下的人脸识别问题逐渐成为热点的研究方向。
柔性模型(Flexible Models)——包括主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)是这一时期内在人脸建模方面的一个重要贡献。ASM/AAM将人脸描述为2D形状和纹理两个分离的部分，分别用统计的方法进行建模(PCA)，然后再进一步通过PCA将二者融合起来对人脸进行统计建模。柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以采用基于合成的图像分析技术来对人脸图像进行特征提取与建模。柔性模型目前已被广泛用于人脸特征对准(FaceAlignment)和识别中，并出现了很多的改进模型。
总体而言，这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速，所提出的算法在较理想图像采集条件、对象配合、中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别商业公司。从技术方案上看， 2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。
第三阶段(1998年~现在)
FERET’96人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。与此同时，人脸识别的商业系统进一步发展。为此，美国军方在FERET测试的基础上分别于2000年和2002年组织了两次商业系统评测。
基奥盖蒂斯(Georghiades)等人提出的基于光照锥 (Illumination Cones) 模型的多姿态、多光照条件人脸识别方法是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角、不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥——即光照锥。为了能够从少量未知光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度立体视觉方法进行了扩展，能够在朗博模型、凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的7幅同一视点图像恢复物体的3D形状和表面点的表面反射系数(传统光度立体视觉能够根据给定的3幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向)，从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。
以支持向量机为代表的统计学习理论也在这一时期内被应用到了人脸识别与确认中来。支持向量机是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题。通常有三种策略解决这个问题，即：类内差/类间差法、一对多法(one-to-rest)和一对一法(one-to-one)。
布兰兹(Blanz)和维特(Vetter)等提出的基于3D变形(3D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条件人脸图像分析与识别方法是这一阶段内一项开创性的工作。该方法在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在3D形状和纹理统计变形模型(类似于2D时候的AAM)的基础上，同时还采用图形学模拟的方法对图像采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使得人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置、光照情况等外部参数完全分开，更加有利于人脸图像的分析与识别。Blanz的实验表明，该方法在CMU-PIE(多姿态、光照和表情)人脸库和FERET多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，证明了该方法的有效性。
2001年的国际计算机视觉大会(ICCV)上，康柏研究院的研究员维奥拉(Viola)和琼斯(Jones)展示了他们的一个基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统，在CIF格式上检测准正面人脸的达到了每秒15帧。该方法的主要贡献包括：1)用可以快速计算的简单矩形特征作为人脸图像特征;2)基于AdaBoost将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习方法;3)采用了级联(Cascade)技术提高检测。目前，基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪。这为后端的人脸识别提供了良好的基础。
沙苏哈(Shashua)等于2001年提出了一种基于商图像[13]的人脸图像识别与绘制技术。该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。基于此，沙苏哈等还给出了对各种光照条件不变的人脸签名(Signature)图像的定义，可以用于光照不变的人脸识别，实验表明了其有效性。
巴斯里(Basri)和雅各布(Jacobs)则利用球面谐波(Spherical Harmonics)表示光照、用卷积过程描述朗博反射的方法解析地证明了一个重要的结论：由任意远点光源获得的所有朗博反射函数的集合形成一个线性子空间。这意味着一个凸的朗博表面物体在各种光照条件下的图像集合可以用一个低维的线性子空间来近似。这不仅与先前的光照统计建模方法的经验实验结果相吻合，更进一步从理论上促进了线性子空间对象识别方法的发展。而且，这使得用凸优化方法来强制光照函数非负成为可能，为光照问题的解决提供了重要思路。
FERET项目之后，涌现了若干人脸识别商业系统。美国国防部有关部门进一步组织了针对人脸识别商业系统的评测FRVT，至今已经举办了两次：FRVT2000和FRVT2002。这两次测试一方面对知名的人脸识别系统进行了性能比较，例如FRVT2002测试就表明Cognitec, Identix和Eyematic三个商业产品遥遥领先于其他系统，而它们之间的差别不大。另一方面则全面总结了人脸识别技术发展的现状：较理想条件下(正面签证照)，针对37437人121,589 幅图像的人脸识别(Identification)最高首选识别率为73%，人脸验证(Verification)的等错误率(EER[14])大约为6%。FRVT测试的另一个重要贡献是还进一步指出了目前的人脸识别算法亟待解决的若干问题。例如，FRVT2002测试就表明：目前的人脸识别商业系统的性能仍然对于室内外光照变化、姿态、时间跨度等变化条件非常敏感，大规模人脸库上的有效识别问题也很严重，这些问题都仍然需要进一步的努力。
总体而言，目前非理想成像条件下(尤其是光照和姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。而非线性建模方法、统计学习理论、基于Boosting[15]的学习技术、基于3D模型的人脸建模与识别方法等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。
总而言之， 人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用。这些成果更加深了我们对于自动人脸识别这个问题的理解，尤其是对其挑战性的认识。尽管在海量人脸数据比对甚至精度方面，现有的自动人脸识别系统可能已经超过了人类，但对于复杂变化条件下的一般人脸识别问题，自动人脸识别系统的鲁棒性和准确度还远不及人类。这种差距产生的本质原因现在还不得而知，毕竟我们对于人类自身的视觉系统的认识还十分肤浅。但从模式识别和计算机视觉等学科的角度判断，这既可能意味着我们尚未找到对面部信息进行合理采样的有效传感器(考虑单目摄像机与人类双眼系统的差别)，更可能意味着我们采用了不合适的人脸建模方法(人脸的内部表示问题)，还有可能意味着我们并没有认识到自动人脸识别技术所能够达到的极限精度。但无论如何，赋予计算设备与人类似的人脸识别能力是众多该领域研究人员的梦想。相信随着研究的继续深入，我们的认识应该能够更加准确地逼近这些问题的正确答案。
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使用opencv进行人脸识别下载
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贡献者回答现在主流的很少使用opencv去做人脸识别，都是使用深度学习，找一些适合自己应用场景的深度学习框架去训练算法。opencv目前更多的是用来做显示。
以上就是道尔智控小编解答(靠的是演技)回答关于“使用opencv进行人脸识别下载”的答案，接下来继续为你详解用户（纵横王者路）分析“从刷屏的“蚂蚁呀嘿”到“蚂呀完了”，谁在挖坑谁在跳？”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
从刷屏的“蚂蚁呀嘿”到“蚂呀完了”，谁在挖坑谁在跳？
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贡献者回答一面是狂欢，一面是背叛。
文 | Eva
微信朋友圈、微博、抖音……过去一周的各大社交媒体平台上，商量好了一样地纷纷“中邪”，一打开，就仿佛捅了蚂蚁窝，尽是“蚂蚁呀嘿，蚂蚁呀呼，蚂蚁呀哈，蚂蚁呀哈哈”的洗脑魔音，搭配夸张扭动的变脸视频。
原来，网友们只需将照片导入一款名为Avatarify的AI换脸软件中，这些照片即会被算法驱动，变成一段跟着节奏晃动的视频。灵魂BGM、反差萌效果、傻瓜式操作，勾得众人心痒难耐，争先恐后地上阵一试。
可惜好景不长。火爆全网的Avatarify软件从2月底冲上苹果App Store免费榜第一，到3月2日凌晨从App Store中国区悄然下架，只存活了寥寥数天工夫。目前，官方尚未给出具体下架原因，而业界与网友猜测该款软件或涉及隐私安全及版权等问题。
为什么是Avatarify火了？
Avatarify这款软件一度火到什么程度？
据东方网，移动应用数据分析平台七脉数据显示，2月25日0点，Avatarify在中国区App Store的免费App榜单仅排名第65，而到了当日下午5点，Avatarify蹿升至免费榜第一名，并一直持续到3月1日。
直到3月5日，抖音#蚂蚁呀嘿#相关话题播放总量已超29亿次，特效被 785 万人使用。
四大天王版“蚂蚁呀嘿”
德云社版“蚂蚁呀嘿”
据悉，Avatarify的名称来源于“阿凡达”电影，创作者是一位开发工程师，最初只是因为疫情期间太过无聊，才开发了这款变脸应用并将其开源。
事实上，Avatarify早在去年7月就已经上线，但一直不温不火，直至“蚂蚁呀嘿”特效蹿红，这款软件方出了圈、上了天。
此处简单科普下：AI如何让人脸跟着音乐挤眉弄眼动起来？这里头需要一个叫做一阶运动模型 （First Order Motion Model）的技术来搞定，其原理借鉴了意大利特伦托大学的一项入选了“NIPS（Neural Information Processing Systems，神经信息处理系统大会，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议）2019”的研究。
在此之前，这种AI特效必须具备一定的计算机能力才可以实现。比如，一张名人照片和一个你说话的视频，就可以让梦露学你说话。
还有，印度程序员开发的实时动画特效。你一动，蒙娜丽莎跟着你一起动。
而这回的Avatarify，让不会编程的人也能爽到，难怪让网友如此疯魔。
为什么Avatarify又凉得这么快？
另有媒体报道指出，Avatarify采用的技术，与早前国外一款开源的AI换脸软件“DeepFakes”极为相似。“DeepFakes”的核心技术是一种名为生成式对抗网络（GAN）的框架，该网络有两个模块，一个负责生成伪图，另一个负责鉴别生成图片的质量，通过“对抗博弈”的方式不断进化，达到以假乱真的水平。
注意，2017年Reddit上的“DeepFakes”账号，上传了把女星盖尔·加朵的脸合成到成人影片女演员身上的视频，给受害者直接带来名誉损害，曾掀起轩然大波。后续的DeepNude应用，亦可以通过换脸来间接脱掉女性的衣服。而随着桌面应用程序FakeApp的出现，普通网民也能简单制作换脸假视频，互联网上的假脸视频开始广泛流传。有人把AI换脸技术用来恶搞政客，录制出以政客面容发表离谱演讲的视频等等，一时乌烟瘴气，最终导致多个网站禁止用户使用这项技术。到了2019年，一款陌陌系出品的AI换脸软件“ZAO”再掀是非：用户只要上传自拍照，便可将自己“变成”影视片段的主角，并将这些“换过头”的视频片段，上传各大社交平台，引发病毒式传播。此后，鉴于用户隐私协议不规范，存在数据泄露风险等网络数据安全问题，“ZAO”凉得挺快，被工信部约谈。
许多人猜测，Avatarify从中国区App Store下架，大概是在复制“ZAO”的可悲命运，即一旦涉及隐私安全等问题，基本要凉。
演示人员：您现在看到的这段视频，就是利用深度合成中的表情操纵的方法生成的一段伪造的视频。就是说我们可以操纵一张图片，让它做出和右边这个视频一样的动作来。比如说点头、摇头、说话。可以用于攻击人脸识别系统的这种场景当中。
但是，目前在App Store上，还有一批“蚂蚁呀嘿同款特效”的App。
近年来，围绕人脸识别的争议不断。由全国信息安全标准化技术委员会等机构发布的《人脸识别应用公众调研报告（2020）》显示，有九成的受访者使用过人脸识别，有六成受访者认为人脸识别技术有滥用趋势，还有三成受访者称已经因为人脸信息被泄露和滥用而遭受到隐私或财产损失。
用户的个人信息安全问题已经引起了有关部门的重视。2019年11月底，国家网信办、文旅部和广电总局等三个部门联合发布了《网络音视频信息服务管理规定》。
其中第九条指出，任何组织和个人不得利用网络音视频信息服务以及相关信息技术从事危害国家安全、破坏 社会 稳定、扰乱 社会 秩序、侵犯他人合法权益等法律法规禁止的活动，不得制作、发布、传播煽动颠覆国家政权、危害政治安全和 社会 稳定、网络谣言、淫秽色情，以及侵害他人名誉权、肖像权、隐私权、知识产权和其他合法权益等法律法规禁止的信息内容。
第十一条指出，网络音视频信息服务提供者和网络音视频信息服务使用者利用基于深度学习、虚拟现实等的新技术新应用制作、发布、传播非真实音视频信息的，应当以显著方式予以标识。网络音视频信息服务提供者和网络音视频信息服务使用者不得利用基于深度学习、虚拟现实等的新技术新应用制作、发布、传播虚假新闻信息。转载音视频新闻信息的，应当依法转载国家规定范围内的单位发布的音视频新闻信息。
第十三条指出，网络音视频信息服务提供者应当建立健全辟谣机制，发现网络音视频信息服务使用者利用基于深度学习、虚拟现实等的虚假图像、音视频生成技术制作、发布、传播谣言的，应当及时采取相应的辟谣措施，并将相关信息报网信、文化和 旅游 、广播电视等部门备案。
在近日召开的全国政协十三届四次会议新闻发布会上，大会新闻发言人郭卫民也表示，个人信息保护法草案已经提请全国人大常委会审议，对保护个人信息安全将发挥重要作用。
最后，用户本身，今后也还是需要多长个心眼：在使用一款带来狂欢的软件时，是否已不知不觉将自己“出卖”？坑总是会有的，是谁加挖了一铲子，再毫无戒备地跳了下去？
综合网络素材
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银行人脸识别是什么技术
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贡献者回答目前人脸识别技术已广泛应用于银行的各个业务场景当中，例如手机远程开户、VIP客户识别、刷脸取款、智慧门禁等。各个场景通常使用同⼀种人脸识别算法，但不同场景下的使用环境、用户人群都不尽相同，导致识别成功率不高，偶尔会出现误识别现象，影响客户体验。因此需根据不同应用场景单独设计算法，使用应用场景积累的图片训练算法模型，从而提升人脸识别准确率，给用户带来更好的使用体验。
智慧眼人脸识别模型训练平台以深度贴合银行的实际应用场景为基础，为用户提供人脸识别算法模型深度学习训练环境，平台包含数据处理、数据标注、模型训练、模型管理等核心功能，用户可通过点选的方式设置参数，利用可视化界面监控训练结果。通过训练最终输出不同应用场景的定制化人脸识别算法模型，有效提升识别准确率。
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人脸识别面临的最大问题
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贡献者回答姿态问题涉及头部在三维垂直坐标系中绕三个轴的旋转造成的面部变化，其中垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的部分缺失。使得姿态问题成为人脸识别的一个技术难题。解决姿态问题有三种思路：
第一种思路是学习并记忆多种姿态特征，这对于多姿态人脸数据可以容易获取的情况比较实用，其优点是算法与正面人脸识别统一，不需要额外的技术支持，其缺点是存储需求大，姿态泛化能力不能确定，不能用于基于单张照片的人脸识别算法中等。
第二种思路是基于单张视图生成多角度视图，可以在只能获取用户单张照片的情况下合成该用户的多个学习样本，可以解决训练样本较少的情况下的多姿态人脸识别问题，从而改善识别性能。
第三种思路是基于姿态不变特征的方法，即寻求那些不随姿态的变化而变化的特征。我们的思路是采用基于统计的视觉模型，将输入姿态图像校正为正面图像，从而可以在统一的姿态空间内作特征的提取和匹配。
因此，基于单姿态视图的多姿态视图生成算法将是我们要研究的核心算法，我们的基本思路是采用机器学习算法学习姿态的2D变化模式，并将一般人脸的3D模型作为先验知识，补偿2D姿态变换中不可见的部分，并将其应用到新的输入图像上去。
更多技术解答，Ph一下颜鉴，更好的技术。
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如何用python做一个人脸识别
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贡献者回答基于特征脸(PCA)的人脸识别方法
特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。
比如人脸灰度照片40x40=1600个像素点，用每个像素的灰度值组成的矩阵代表这个人的人脸。那么这个人人脸就要1600 个特征。拿一堆这样的样本过来做pca，抽取得到的只是在统计意义下能代表某个样本的几个特征。
人脸识别可以采用神经网 络深度学习的思路，国内的ColorReco在这边有比较多的案例。
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人脸识别应用场景合规报告2021
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贡献者回答复杂场景下的人脸识别
在第一期人机大战后，有很多文章分析人脸识别的基本技术，这里不在赘述，想谈谈复杂场景下的人脸识别。
设想下你不小心在购物中心被摄像头从斜上方照到，当时有一定光照影响，出来的照片中的人脸必然是模糊、残缺的，而要从你的标准照为模板，从摄像头数据中找到你这个人，是不是很科幻？另外一个维度，也是第三期人机大战中的场景，从摄像头不清晰数据中提取特征，寻找现实中的人。
两种模式均有现实意义：前者比如寻找失踪儿童和定位罪犯；后者则可以将所有监控数据中的人和实际人关联，辅助监控。
现实的迫切需求催促着技术的发展，由于银行、社保、边防海关、考场等真实场景下，现场人脸采集照片受光照、角度、遮挡等影响大。同时，身份证芯片里存储的身份证照片人脸区域像素小，照片模糊，加之一般为多年以前的照片，和现场采集照片相差大。因此，要在真实场景下实现人脸识别身份认证相当困难。
通过深度神经网络这一利器，算法可以使用更多的数据、学习出更多的特征，将跨场景、非同源人脸图像映射到同一图像空间，有效解决了真实场景光照、角度、遮挡、年龄跨度对人脸识别的影响。同时，可能不同的场景下，会利用不同的专家知识，增强了算法模型自适应能力，从而更适应于现场环境。
而复杂场景下，机器往往比人更杰出（我觉得这次水哥调暗背景是吧自己坑了，机器一般是计算照片像素值的差值，几乎不会受影响）。早在2014年，中科院重庆绿色智能技术研究院，就通过组织200人的人眼测试，在受光照、角度、遮挡、模糊、年龄跨度等因素综合影响下，人眼的平均识别率仅为72.7%，而算法识别率达到93.2%。
复杂场景下的人脸识别的具体应用
之前看到一则新闻，说公安大数据背景下的人脸识别图像来源多样，质量差异较大，尤其是刑侦破案领域，由于受成像设备、环境、犯罪人员距离较远等诸多因素影响，从犯罪现场调取的犯罪嫌疑人图像/视频通常质量非常差（主要表现在图像模糊、分辨率低）。这种低质量的图像/视频直接应用人脸识别比对，识别率非常低。为满足公安实战业务及大数据发展需要，山西省太原市公安局研制了我国公安系统首个面向全警应用的人脸识别系统，结合人脸图像重建技术，实现低质量图像人脸识别，2012年建设完成后投入全警实战应用。
低质量图像重建人脸识别包含两个步骤：首先，采用低分辨率、模糊图像重建算法，对低质量图像进行重建，获取较清晰图像；其次，使用重建图像进行人脸识别，获取犯罪嫌疑人身份。
通过上述技术，在2012年南京“1·6”大案时，技术人员迅速赶赴现场配合侦破，成功重建嫌疑人的下颌，发出全国通缉令。
目前，中国很多城市已经部署了大量的安防监控摄像头，由于非配合性、光线和背景等现场环境的复杂性给人脸识别带来较大困难，而小度的这项能力很好的解决了该难题。虽然在可靠性上还需要加强，但极大的降低了人工筛选的成本，提高了 。
人脸识别领域最近几年发展极快，除了安防领域，人脸支付和人脸认证这些商业应用也逐步走进人们生活，随着巨头们（百度，阿里）彻底解决了复杂场景下的人脸识别问题，比如技术上达到语音输入的准确率，相信会有更多的产品会投入市场。
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小米摄像头云台版人脸识别
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贡献者回答不是绝对的安全。
1.人脸识别技术尚未成熟，存在被技术破解的风险。“针对人脸识别系统的攻击手段正不断演进。比如说打印照片，展示视频，甚至用3D打印技术打印出逼真的人脸面具，攻击系统。”百度公司视觉技术部人脸算法团队的首席研究员冯浩城表示，近年来，人脸合成技术带来新挑战，该技术不需要照片等展示媒介即可伪造，风险较大，若没有深度鉴伪技术，几乎可以欺骗传统有媒介展示活体技术的系统。
2.因信息泄露和财产安全等问题，消费者对人脸识别心存疑虑。近年来，因人脸信息泄露导致财产受损的情况屡见不鲜。南都智库发布的《人脸识别应用公众调研报告（2020）》显示，超三成受访者已经因为自己的人脸信息泄露、滥用等遭受损失或隐私被侵犯。
3.人脸识别存在滥用、乱用、强制使用趋势，引发公众警戒心理。记者发现，无论线上App还是线下门店，人脸信息都被过度索取。一些租房、接单类App要求用户上传人脸信息才能使用，而在日常生活中，不少商超会在消费者不知情的情况下，用摄像头采集人脸信息，并对用户进行画像分析，甚至进行“大数据杀熟”。上海市信息安全行业协会会长谈剑锋说，当前不少企业使用人脸识别技术，往往打着便捷之名获取利益，滥用现象突出，最终人脸信息是否被采集、由谁存储、用到何处均无从得知。
上文就是道尔智控小编分享贡献者：（低唤）贡献的关于“小米摄像头云台版人脸识别”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，接下来继续解惑下文用户【一帘幽梦千醉丶】分享的“人脸识别考什么特征”的一些相关疑点做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
人脸识别考什么特征
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贡献者回答基于几何特征的人脸识别方法
基于特征的方法是一种自下而上的人脸检测方法，由于人眼可以将人脸在不此研究人员认为有一个潜在的假设：人脸或人脸的部件可能具有在各种条件下都不会改变的特征或属性，如形状、肤色、纹理、边缘信息等。基于特征的方法的目标就是寻找上述这些不变特征，并利用这些特征来定位入脸。这类方法在特定的环境下非常有效且检测较高，对人脸姿态、表情、旋转都不敏感。但是由于人脸部件的提取通常都借助于边缘算子，因此，这类方法对图像质量要求较高，对光照和背景等有较高的要求，因为光照、噪音、阴影都极有可能破坏人脸部件的边缘，从而影响算法的有效性。
模板匹配算法首先需要人TN作标准模板(固定模板)或将模板先行参数化(可变模板)，然后在检测人脸时，计算输入图像与模板之间的相关值，这个相关值通常都是独立计算脸部轮廓、眼睛、鼻子和嘴各自的匹配程度后得出的综合描述，最后再根据相关值和预先设定的阈值来确定图像中是否存在人脸。基于可变模板的人脸检测算法比固定模板算法检测效果要好很多，但是它仍不能有效地处理人脸尺度、姿态和形状等方面的变化。
基于外观形状的方法并不对输入图像进行复杂的预处理，也不需要人工的对人脸特征进行分析或是抽取模板，而是通过使用特定的方法(如主成分分析方法(PCA)、支持向量机(SVM)、神经网络方法(ANN)等)对大量的人脸和非人脸样本组成的训练集(一般为了保证训练得到的检测器精度，非人脸样本集的容量要为人脸样本集的两倍)进行学习，再将学习而成的模板或者说分类器用于人脸检测。因此，这也是j种自下而上的方法。这种方法的优点是利用强大的机器学习算法快速稳定地实现了很好的检测结果，并且该方法在复杂背景下，多姿态的人脸图像中也能得到有效的检测结果。但是这种方法通常需要遍历整个图片才能得到检测结果，并且在训练过程中需要大量的人脸与非人脸样本，以及较长的训练时间。近几年来，针对该方法的人脸检测研究相对比较活跃。
基于代数特征的人脸识别方法
在基于代数特征的人脸识别中，每一幅人脸图像被看成是以像素点灰度为元素的矩阵，用反映某些性质的数据特征来表示人脸的特征。 设人脸图像 ) , ( y x I 为二维 N M × 灰度图像，同样可以看成是 N M n × = 维列向量，可视为 N M × 维空间中的一个点。但这样的一个空间中，并不是空间中的每一部分都包含有价值的信息，故一般情况下，需要通过某种变换，将如此巨大的空间中的这些点映射到一个维数较低的空间中去。然后利用对图像投影间的某种度量来确定图像间的相似度，最常见的就是各种距离度量。 在基于代数特征的人脸识别方法中，主成分分析法（PCA）和Fisher 线性判别分析（LDA）是研究最多的方法。本章简要介绍介绍了PCA。
完整的PCA(PrincipalComponentAnalysis)人脸识别的应用包括四个步骤：人脸图像预处理；读入人脸库，训练形成特征子空间；把训练图像和测试图像投影的上一步骤中得到的子空间上；选择一定的距离函数进行识别。详细描述如下：
4.1读入人脸库
一归一化人脸库后，将库中的每个人选择一定数量的图像构成训练集，设归一化后的图像是n×n，按列相连就构成n2维矢量，可视为n2维空间中的一个点，可以通过K-L变换用一个低维子空间描述这个图像。
4.2计算K．L变换的生成矩阵
训练样本集的总体散布矩阵为产生矩阵，即
或者写成:
式中xi为第i个训练样本的图像向量，|l为训练样本的均值向量，M为训练样本的总数。为了求n2×n2维矩阵∑的特征值和正交归一化的特征向量，要直接计算的话，计算量太大，由此引入奇异值分解定理来解决维数过高的问题。
4.3利用奇异值分解(AVD)定理计算图像的特征值和特征向量
设A是一个秩为r的行n×r维矩阵，则存在两个正交矩阵和对角阵：
其中凡则这两个正交矩阵和对角矩阵满足下式：
其中为矩阵的非零特征值，
4.4 把训练图像和测试图像投影到特征空间每一副人脸图像向特征脸子空间投影，得到一组坐标系数，就对应于子空间中的一个点。同样，子空间中的任一点也对应于～副图像。这组系数便可作为人脸识别的依据，也就是这张人脸图像的特征脸特征。也就是说任何一幅人脸图像都可以表示为这组特征脸的线性组合，各个加权系数就是K．L变换的展开系数，可以作为图像的识别特征，表明了该图像在子空间的位置，也就是向量
可用于人脸检测，如果它大于某个阈值，可以认为f是人脸图像，否则就认为不是。这样原来的人脸图象识别问题就转化为依据子空间的训练样本点进行分类的问题。
基于连接机制的人脸识别方法
基于连接机制的识别方法的代表性有神经网络和弹性匹配法。
神经网络(ANN)在人工智能领域近年来是一个研究热门，基于神经网络技术来进行人脸特征提取和特征识别是一个积极的研究方向。神经网络通过大量简单神经元互联来构成复杂系统，在人脸识别中取得了较好的效果，特别是正面人脸图像。常用的神经网络有：BP网络、卷积网络、径向基函数网络、自组织网络以及模糊神经网络等n¨。BP网络的运算量较小耗时也短，它的自适应功能使系统的鲁棒性增强。神经网络用于人脸识别，相比较其他方法，其可以获得识别规则的隐性表达，缺点是训练时间长、运算量大、收敛慢且容易陷入局部极小点等。Gutta等人结合RBF与树型分类器的混合分类器模型来进行人脸识别乜螂1。Lin等人采用虚拟样本进行强化和反强化学习，采用模块化的网络结构网络的学习加快，实现了基于概率决策的神经网络方法获得了较理想结果，。此种方法能较好的应用于人脸检测和识别的各步骤中。弹性匹配法采用属性拓扑图代表人脸，拓扑图的每个顶点包含一个特征向量，以此来记录人脸在该顶点位置周围的特征信息¨引。拓扑图的顶点是采用小波变换特征，对光线、角度和尺寸都具有一定的适应性，且能适应表情和视角的变化，其在理论上改进了特征脸算法的一些缺点。
基于三维数据的人脸识别方法
一个完整的人脸识别系统包括人脸面部数据的获取、数据分析处理和最终结果输出三个部分。图2-1 显示了三维人脸识别的基本步骤：1 、通过三维数据采集设备获得人脸面部的三维形状信息；2 、对获取的三维数据进行平滑去噪和提取面部区域等预处理；3 、从三维数据中提取人脸面部特征，通过与人脸库中的数据进行比对；4 、用分类器做分类判别，输出最后决策结果。
基于三维数据的方法的代表性是基于模型合成的方法和基于曲率的方法。
基于模型合成的方法，它的基本思想为：输入人脸图像的二维的，用某种技术恢复(或部分恢复)人脸的三维信息，再重新合成指定条件下的人脸图像。典型代表是3D可变形模型和基于形状恢复的3D增强人脸识别算法。3D可变形模型首先通过200个高精度的3D人脸模型构建一个可变形的3D人脸模型，用这个模型来对给定的人脸图像拟合，获得一组特定的参数，再合成任何姿态和光照的人脸图像n卜捌。基于形状恢复的3D增强人脸识别算法是利用通用的3D人脸模型合成新的人脸图像，合成过程改变了一定的姿态与光源情况。
曲率是最基本的表达曲面信息的局部特征，因而最早用来处理3D人脸识别问题的是人脸曲面的曲率。Lee禾lJ用平均曲率和高斯曲率值，将人脸深度图中凸的区域分割出来。
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“蚂蚁呀嘿”AI特效App被下架，娱乐和安全的边界当守住
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贡献者回答文/廖玉贞
“蚂蚁呀嘿，蚂蚁呀呼，蚂蚁呀哈哈……”这段时间，一款“蚂蚁呀嘿”的魔性特效，配上大家摇头晃脑的视频，在各大短视频平台刷屏了。这个玩法来自国外的一款AI软件Avatarify，该软件在短时间内就登顶苹果App Store免费榜，但不到一个星期就在App store中国区下架，业界猜测该款软件可能涉及隐私安全等问题。
“蚂蚁呀嘿”的制作过程很简单，只需上传一张照片到Avatarify，进入相应特效，AI技术就会将静态照片动态化处理，人的口型、眼神等神态与歌曲内容相匹配。在央视网报道的视频中，技术人员用利用深度合成中的表情操纵的方法，将市面上共19款运用人脸识别技术解锁屏幕的手机逐一击破。也就是说，只要拿到一张人脸照片，利用该方法生成系统指定的张嘴、点头、摇头等指定动作，就可以冒充这个人完成人脸认证的环节。
下架并非排除AI技术隐患的最优解。在各大应用商店里，目前仍存在一批 “蚂蚁呀嘿”同款特效App，在电商平台上，各类同款换脸特效制作服务普遍且廉价，隐私泄露的风险从未消失，因而，仅下架一个App是不够的，还要警惕其他的各种换脸软件。作为软件与用户的连接者，应用平台对产品内容具有监督和管理的责任，在相关软件上架、推广时，要考量其对用户可能造成的侵害，加强审核和监管，明确权责问题，守住安全底线，绝不能把利益作为工作导向。
人脸识别技术是一把双刃剑，错的并不是技术本身。“刷脸购物”“刷脸坐地铁”“刷脸打卡”等，人脸识别技术，使人们的生活变得高效快捷，在各个领域也发挥着巨大的作用，比如帮助警方抓捕犯人、提高办公效率等。然而，一旦被泛滥应用，就会为公民个人信息泄露留下严重的安全隐患。在人脸识别过程中，人脸会以数字化信息进行储存，一旦保护力度不够，相关数据库就会面临着被攻击的危险，倘若有人故意借此收集人脸信息，人们往往也防不胜防。
在享受“数字化”时代便利的同时，更要善用技术，守住 娱乐 和安全的边界。人脸信息如何安全保管、合理使用，需要相关部门进一步完善数据管理、应用和流动等方面的法律制度，同时，人脸识别技术人员也应明确自身权责，从技术、制度等层面制定合理完善的保护机制，保障用户信息安全，守住法律底线。用户对于面部信息的使用也应当更加谨慎，主动辨别服务的规范程度，确保个人信息不被过度收集。
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