谷歌最近發(fā)布了一款為移動GPU推理量身定制的輕量級人臉檢測器——亞毫秒級人臉檢測算法BlazeFace。它可以在旗艦設備上以200-1000+fps的速度運行，可以應用于許多需要快速準確識別人臉區(qū)域的任務，如2D/3D人臉關鍵點識別和幾何評價、人臉特征和表情分類、人臉區(qū)域分割等。

說到“人臉識別技術”，我想大家都不會覺得奇怪。"人臉識別技術自20世紀60年代末研發(fā)以來，到了90年代才逐漸進入市場，技術的準確率也逐漸達到99%。一些人臉識別軟件在國際標準LFW數據庫中甚至達到了99.15%的準確率，已經超過了人眼的識別能力。正因為如此，各行各業(yè)都將人臉識別帶入了未來的規(guī)劃前景，尤其是AI領域的企業(yè)，如迪法恩科技、易圖科技、極地鏈條科技等，都渴望嘗試這一點。

AI，人臉識別背后的推動者？

在人臉識別技術發(fā)展之初，一個典型的基于視頻圖像的人臉識別系統(tǒng)一般會自動檢測人臉區(qū)域，從視頻中提取特征，最后識別出是否存在人臉的身份。在視頻監(jiān)控、信息安全和門禁應用中，基于視頻的人臉識別是一個非常重要的問題，也是目前人臉識別的熱點和難點?；谝曨l的優(yōu)于基于靜態(tài)圖像的，因為布魯斯和奈特已經證明，當一張人臉被反轉或倒置時，運動信息有助于人臉識別。雖然視頻人臉識別是基于靜態(tài)圖像的人臉識別的直接擴展，但一般認為視頻人臉識別算法需要同時使用空間和時間信息，而這類方法直到最近幾年才受到重視，需要進一步的研究和發(fā)展。

目前，視頻人臉識別仍然存在許多困難和挑戰(zhàn)。具體來說，視頻圖像的質量比較差:視頻圖像一般采集在室外(或者室內，但是采集條件比較差)，通常沒有用戶的配合，所以視頻人臉圖像往往會有很大的光照和姿態(tài)變化，也可能會有遮擋和偽裝。

第二，人臉圖像相對較小:同樣，由于采集條件較差，視頻人臉圖像一般小于基于靜態(tài)圖像的人臉識別系統(tǒng)的預設尺寸。小尺寸圖像不僅會影響識別算法的性能，還會影響人臉檢測、分割和關鍵點定位的準確性，這必然會導致整個人臉識別系統(tǒng)的性能下降。

在這種情況下，提高系統(tǒng)識別的精度和準確度顯然成為人臉識別領域的一項緊迫任務。如何利用人工智能有效地促進人臉識別的發(fā)展，已經成為人工智能視覺和圖像領域的一個關鍵應用。

AI，人臉識別背后的推動者？

比如視頻AI領域的獨角獸極鏈技術提出了四個模塊來識別場景中的人臉:

模塊1:視頻結構化，將視頻分成鏡頭。

在這個過程中，通常采用全局特征和局部特征相結合的方法。全局特征檢測全局顏色分布的突變，然后利用局部特征獲得的人臉識別跟蹤結果和跟蹤軌跡的不連續(xù)性來判斷視頻是否有鏡頭切換。跟蹤判斷鏡頭切換有很大的優(yōu)勢，因為后面的步驟會采用類似的算法，所以這一步需要的算法是可以重用的。

模塊2:人臉軌跡提取。

鏡頭分割完成后，可以在單個鏡頭中提取人臉軌跡。在軌跡提取算法中，還應考慮精度和速度指標。要實現速度和精度的平衡，有兩種方式:間隔采樣或逐幀處理，以及檢測和跟蹤的配合。

模塊3:人臉識別。

一旦我們有了人臉軌跡，我們就可以開始識別人臉了。但是，在將人臉數據輸入到深層網絡之前，需要對其進行轉換和處理。轉型的一部分很重要的是人臉，尤其是消費視頻，就是人臉對齊。人臉對齊是通過檢測和定位人臉的特征點，將各種姿態(tài)的人臉圖像恢復和校正為正面人臉的過程。在算法框架中，需要加入人臉質量評估算法，過濾低質量的人臉圖像，保證人臉數據的準確性。

在樣本充足的前提下，可以利用訓練好的模型從人臉樣本中提取特征。測試時，將視頻中檢測到的人臉輸入到生成的特征向量中，并與人臉的交互特征向量進行匹配，找到特征空間中最接近的樣本。

模塊4:識別結果的融合。

上面說的人臉識別是針對單幀識別圖片的，前面說的系統(tǒng)識別結果是針對整個人臉軌跡的。因此，最后需要將人臉識別的結果與整個人臉軌跡融合，得到整個軌跡的識別結果。

識別結果的融合策略有很多。簡單的投票策略，即尾框的識別結果為一票，識別結果中票數最高的一票為軌跡的最終識別結果。神經網絡也用于實現這種融合，它可以在時間維度上訓練一個神經，將每幀中識別的特征向量作為網絡的輸入，通過時間維度上的一系列參數變換得到最終的特征向量。

如果說AI是時代的潮流，那么人臉識別就是乘風破浪的小船。今天，隨著人工智能的發(fā)展，人臉識別可以有更高的準確率、更強的識別能力和更廣闊的前景。

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