1.2　人脸识别技术的应用场景

人脸识别是计算机视觉中的一个重要方向，也是一个和人们生活息息相关的研究方向，因为人脸是人最重要的外貌特征。利用计算机智能地检测、识别并分析人脸的特征信息，并利用这些信息进一步处理，可以使人们的生活更加方便、安全和自动化。

人脸识别是“简单”的，因为每个人都有明确的五官特征可以被算法利用，提取这些五官特征后，再利用人脸比对、人脸识别算法就有望区分、识别不同的人脸图像。对比之下，自然场景下的文字识别、物体识别等科学问题就没有这么好、这么明确的“五官特征”信息可以利用，没有明确的模板可以参照，因此，在这种意义上来说，人脸识别是简单的。

人脸识别又是“困难”的，因为高精度的人脸识别技术是极其困难的。正如前文提到的，在室外自然光照条件下，无约束场景下的人脸识别准确率还不到50%，其难度由此可见一斑。这是因为，千人千面，全世界75亿人口，就有约75亿张不同的人脸图像，在如此巨量的人脸图像数据中区分、识别一个人在不同姿态、不同场景下的人脸图像，不是那么容易的事情。除此之外，很多人都很好奇双胞胎、多胞胎情况下的人脸识别算法的准确性问题。据了解，我国双胞胎出生的概率约为0.5%，考虑我国的人口基数约为14亿，那么我国双胞胎的数量约为700万人。可见，双胞胎的人口数量也是不小的，人脸识别算法如何准确区分双胞胎，这是目前尚未很好解决的问题。即便暂不考虑双胞胎的问题，在室外非受限的自然场景下，目前的人脸识别准确率也尚不足50%，要达到90%的目标，仍有非常遥远的距离和巨大的提升空间，需要全世界科学家和业界数十年的不懈努力。而人脸识别准确率从90%提高到99%，再从99%提高到99.99999%，每一步都有很长的路要走。而很多真实的人脸识别应用，就是苛求这么高的人脸识别准确率。因此，高准确率的人脸识别又是非常困难的。

由于深度学习技术的兴起和发展，人脸识别技术在最近几年取得突破性的进步。最初，人脸识别技术只能在无背景图像中检测出人脸的位置并进行识别。现在，部分人脸识别技术可以准确检测出自然场景下多种角度的人脸图像；人脸识别算法可以判断两张人脸图像是否为同一个人，还可以分析人脸属性，如年龄、表情等。在人脸识别技术发展的过程中，也出现了一系列的应用。本节对基于人脸检测、人脸识别和人脸搜索技术的应用进行简单的概述。

1.2.1　当前应用

1. 人脸检测应用之面部分析

微软公司在2015年推出了一个有趣的网站“how-old.net”，该网站可根据用户提供的图像分析人的表面年龄和性别。该项目是微软工程师为了测试面部分析技术而发布的，并不是正式的项目，但发布后的短短几个小时内，用户就达到了3.5万人。其检测结果和实际的年龄、性别有一些差距，但整体比较接近。在国内，3名“85后”学生创建了Face++，它能够提供准确的面部分析技术，不仅可以根据人脸分析出年龄、性别，还可以分析出种族信息和表情信息，其中性别分析准确率达 96%。Face++为许多应用提供服务，如将Face++的人脸检测和识别技术嵌入美颜相机和美图秀秀，可以更加准确地定位人脸图像中需要美化的区域，达到自动美颜的效果。现在一些手机自带的摄像功能可以在拍摄时自动识别年龄和性别，如小米4。

2. 人脸识别应用之刷脸考勤

出勤记录对很多公司员工是必不可少的，传统的考勤是打卡点名或者签到。人脸检测和识别技术出现以后，逐渐出现了刷脸考勤机，该机器可以快速、准确地识别员工，记录出勤信息。首先将公司内部员工的人脸信息录入该系统，然后将嵌入人脸检测技术的摄像头连接到该系统，之后便可进行刷脸考勤，员工面对该考勤机时，摄像头会自动捕捉到员工的人脸区域，并将获得的人脸区域和员工信息数据集进行比对，识别出该员工的姓名，并且记录该员工到达的时间，代替了常规的打卡签到。现在有些学校也使用刷脸考勤代替点名考勤，在很大程度上提高了考勤率，减少了代签到或者旷课的现象。

3. 人脸识别应用之公安破案

现在一些城市的车站、海关、机场等地安装的摄像头都嵌入了人脸检测技术。公安人员会提前将一些犯罪分子的脸部信息录入系统，对视频中出现的每个人脸进行捕捉、分析，判断是否为犯罪嫌疑人。如果是犯罪嫌疑人，则系统能够自动发出警报，并追踪他们，从而加快公安人员破案。2015年6月，一名女子回国办理逾期的通行证，在入境时被海关的人脸识别技术捕捉到，发现该女子和潜逃至台湾11年的犯罪嫌疑人晏某极其相似，经过公安的进一步侦查，发现其就是当年的犯罪嫌疑人晏某，最后将晏某抓捕归案。许多城市的公安系统已经使用该技术破获了许多案件，保障了城市的安全。

4. 人脸检测应用之刷脸验票

2016年1月，厦门的邮轮中心开始使用刷脸验票机，乘客将二代身份证放在指定区域后，识别机上会显示二代身份证上的照片，并通过摄像头捕捉游客的人脸图像，比对当前游客的人脸图像与二代身份证中的人脸图像，等到机器识别后，播报“验证成功，请通过”，否则播报“人员与证件不符”。该机器识别快，仅需要5秒即可，并且准确率高达99%，杜绝了冒用他人身份证件的事件发生。另据了解，杭州的部分公园已经支持刷脸进园，无须携带证件，更加便民。

5. 人脸检测应用之刷脸登录

阿里巴巴旗下的支付宝已经可以刷脸登录。在支付宝中，单击“安全设置”→“刷脸”，开启“刷脸登录”，然后进行脸部拍摄，根据提示按要求对脸部进行拍摄，录入成功后，退出账号便可使用刷脸登录。其流程如图1-2所示。现代网络很发达，几乎每个人都在许多网站、App上有自己的账号和密码，如微博、支付宝、微信、美团外卖等的账号密码，为了安全，这些密码又不相同，由于人类的记忆能力有限，经常会忘记这些密码。刷脸登录便可以解决这些问题，在登录时，这些软件自动对脸部检测，确认是本人后，便提示登录成功，否则提示登录失败。

6. 疫情特殊时期的人脸识别身份验证应用

2020年，由于新型冠状病毒肺炎疫情，很多单位、小区、公共场所在疫情防控期间，都加强了体温测量和身份识别。例如，小区物业会要求非本小区的人员不得入内。为了避免接触带来的风险，需要在人员佩戴口罩、无接触的情形下进行体温测量和人脸识别。于是，一些科技型公司便研发了适用于这种场景的人脸识别设备，该设备利用红外设备自动无接触式测量体温，同时利用人脸识别技术自动识别口罩遮挡下的人员身份，有助于疫情防控。目前，口罩遮挡下的正脸人脸识别的准确率可能只有90%或更低，因为只有眼睛、额头和上鼻图像信息可以利用，难度更高。相信这一口罩遮挡下的人脸识别问题在今后几年会得到越来越多的关注和研发投入，学术界、工业界也需要构造一个大规模的、真实的、有口罩遮挡的人脸图像数据集。

1.2.2　未来应用

虽然已经出现了一些刷脸登录、刷脸验票的机器，但是这些机器还没有广泛普及。随着人脸检测和识别准确率的提高和人脸数据集的增大，从人脸中可以获取更多的信息（不再局限于性别、年龄和表情，也能获得姓名、职业等基本信息），未来刷脸登录会出现在各个App 中，如微信、微博、QQ、淘宝等。刷脸验票也会在更多的火车站、机场、汽车站、旅游景区等场所出现。刷脸支付也会出现在更多的银行、电商、ATM等金融渠道中。人脸检测还可以应用在广告中，在露天的广告牌前安置嵌入人脸检测技术的软件，该软件根据行人在广告牌前的表情、年龄、性别和浏览时间，从而分析行人是否对该广告感兴趣及是否适合该广告，如果判定该行人需要这个广告，则向该行人的邮箱投递该广告，否则不向该行人投递该广告。

未来，人脸检测应用会逐渐深入到金融、保险、交通、公共安全、医疗等领域，广泛应用在各行各业中，会变成与人们生活息息相关的一部分。

面部表情识别（包括微表情识别）亦具有重要应用价值，该技术可以实时捕获、感知客户、病人或特殊人群的心情，有利于采取针对性的服务，在医院、养老院中，能够及时对病人或老人进行开导和人文关怀，具有很强的现实意义和社会价值。目前已有很多科研人员在这方面开展研究，笔者及其团队也在这方面做了一些研究工作。