人脸识别的前世今生,真的有前世今生吗

人脸识别,为什么计算机可以认出人的模样?

这个方法主要是利用主分量分析，对人脸进行降维和提取特征。它实际上相当于把所有的人脸向量化，数字化，然后从参考用的那些人脸数据（称为训练集）中找出与当前要识别的人脸数据对应的几个特征值，构成一组特征向量基，以达到表征原数据的目的。

人脸识别究竟是如何实现的?

你还记得电影里的这些情节吗？《变形金刚2》中，年轻的男主角和他的小伙伴们过关卡时，虽然骗过了值班军人，却被军方的人脸识别技术发现。年翻拍版的《机械战警》中，机械战警第一次面对大众公开亮相，就在人群中不停地扫描所有人脸，同时将获取的人脸在通缉犯资料库中作比对，瞬间就发现看热闹的人群中有一个逃逸多年的通缉犯，并将其制服。其他还有许多电影中，但凡是美国的机要部门，进门就要扫描各种生物特征，从早年电影中的指纹、虹膜，到现在的人脸。

人脸识别到底是什么？

人脸识别，是视觉模式识别的一个细分问题，也大概是最难解决的一个问题。

其实我们人每时每刻都在进行视觉模式识别，我们通过眼睛获得视觉信息，这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、书本，还是什么别的东西。

我们也无时无刻不在进行人脸识别，我们每天生活中遇到无数的人，从中认出那些熟人，和他们打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲开那些我们欠了钱还暂时还不上的人。

然而这项看似简单的任务，对机器来说却并不那么容易实现。

对计算机来讲，一幅图像信息，无论是静态的图片，还是动态视频中的一帧，都是一个由众多像素点组成的矩阵。比如一个1080p的数字图像，是一个由1980*1080个像素点组成矩阵，每个像素点，如果是8bit的rgb格式，则是3个取值在0-255的数。

机器需要在这些数据中，找出某一部分数据代表了何种概念：哪一部分数据是水杯，哪一部分是书本，哪一部分是人脸，这是视觉模式识别中的粗分类问题。

而人脸识别，需要在所有机器认为是人脸的那部分数据中，区分这个人脸属于谁，这是个细分类问题。

人脸可以分为多少类呢？

取决于所处理问题的人脸库大小，人脸库中有多少目标人脸，就需要机器进行相应数量的细分类。如果想要机器认出每个他看到的人，则这世界上有多少人，人脸就可以分为多少类，而这些类别之间的区别是非常细微的。由此可见人脸识别问题的难度。

更不要提，这件事还要受到光照，角度，人脸部的装饰物等各种因素的影响。这也不难解释为什么人脸识别技术目前还没有大量应用在日常生活中，大部分人只能在科幻电影中接触人脸识别了。

傻傻分不清楚——一些容易被混淆的概念

一些不太被人熟悉的事物，经常会伴随着大量的概念混淆。

比如对西方宗教不太了解的国人，可能搞不清楚为什么有些人信上帝但不信耶稣；都是在教堂工作的大叔，为什么有些要禁欲，有些却能结婚。

而人脸识别作为一个新事物，也伴随着大量的概念混淆，而分清这些概念，对于理解人脸识别还是比较重要的。

人脸检测与人脸识别

完成人脸识别的工作，要经过几个步骤。首先计算机需要在图像或视频中找到人脸的位置，这部分工作一般叫做人脸检测。如前所述，这是一种粗分类，具体到人脸检测中，实际上是二分类，计算机只需要判断目标图像是或者不是人脸。但由于并不能事先确定人脸的大小和位置，计算机需要以每个可能的人脸大小对全图进行扫描，逐个判断子窗口所截取的图像是否为人脸。而每次扫描过程，子窗口移动的步长可能是几个像素。

所以你可以大致想象下，作一张图的人脸检测，计算机需要作多少次二分类判断。

人脸检测步骤从一张图中获得人脸的位置和大小，并将该部分图像送给后续步骤，包括：人脸部件点定位，人脸图像的对齐和归一化，人脸图像质量选取，特征提取，特征比对。所有步骤完成后，才能得知该人脸的身份。

当然，我们也可以单独使用人脸检测功能来完成某些应用，比如当前大部分照相机，及手机摄像头都有人脸检测功能，可以自动获得人脸位置，从而对图片作一些自动调焦和优化。甚至对人脸做一些初步的判断，比如性别、年龄，甚至颜值。

1v1人脸验证与1vN人脸查找

主人公通过各种方式，蒙混过层层身份验证，成功进入某机要部门，这是电影中经常出现的情节。而这层层的身份验证就经常包括人脸识别。在这种应用中，使用者往往需要提供自己的身份。

比如使用门卡，计算机可以通过门卡在后台中获取门卡所有者的人脸样本，将其与当前使用门卡人的人脸图像进行对比，以确认当前使用门卡的人与门卡的所有者是否匹配，如此可以避免捡到你门卡的人轻松混入公司。

这是一种1v1的身份验证，计算机对当前人脸和库存人脸进行一次比对，是对其他验证方式的一种辅助，从而提高身份验证的可靠性。这种应用目前已经大量使用，比如敏感设施的准入，互联网金融领域的远程开户及大额提取的身份验证等。

文章开始时提到的《机械战警》中的桥段，则是1vN的人脸查找。机械战警可以联机查找一个保存了所有通缉犯数据的人脸库，每次他遇到一个人，都会先获取该人的人脸信息，用所获得信息去通缉犯数据库中去逐个比对，如果发现匹配度足够高的，就当场抓捕。每次人脸识别，计算机要作n次人脸比对，n为待识别库中的人脸模板数。

如果要求计算机只凭借人脸识别出一个人的身份，这实际上也是一种1vN的人脸查找，其目标人脸库是一个由n个人脸组成的“熟人库”，随着n的增大，准确识别的难度也会增大，一次识别所需要的计算时间也会增加。我们可以考虑一下，一个普通人能对多少个人脸进行准确识别？大概也就在几十个这个数量级上吧。

而目前最好的人脸识别技术实际上已经超过了这个水平。

例如国内顶级的人脸识别公司，一般会有一面屏幕墙，演示公司各个摄像头所拍摄到人员活动，并对身份进行准确识别，而公司内一般维护一个百人数量级的人脸库。但如果N再继续增大，达到千人库，万人库，那么实时查找唯一的匹配人脸就成为一种科幻要求了，在较大的人脸库应用中，一般会降低对实时性的要求，并且只要求查出前m名非常匹配的疑似人脸，以便缩小人工检索的范围。

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（出品：科普中国；制作：北极星创客团队 大连理工计算数学硕士智能算法工程师 桑伯男；监制：中国科学院计算机网络信息中心；“科普中国”是中国科协携同社会各方利用信息化手段开展科学传播的科学权威品牌。转载请注明“来源：科普中国”。）

人脸识别的发展历史是怎样的?

人脸识别技术是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。人脸因具有不可复制、采集方便、不需要被拍者的配合而深受欢迎。

与其他生物识别技术，如指纹识别，掌形识别，眼虹膜识别和声音识别相比较，人脸识别具有以下独特的优势：

# 非接触式采样

被测者不需要与采集器（摄像头）接触即可将面像资料输入到计算机中。这种方式既方便了使用者，同时也大大提高了采集器的使用寿命。比如，指纹的采集需要使用者把手放在采集器上，这样使用时间长了次数多了采集器就容易因磨损而损坏。

# 无需被测者的配合

被测者可以在毫不知情的情况下被采样录入并进比对识别。这点使得人脸识别技术成为公共安全监控方面的最理想的选择。可以利用这一点，在公共场合或机要部门的出入口做实时比对识别，查找特定的人员。

# 人脸识别更方便、直观

人脸照片能够很方便的进行人工鉴别判断，无需专业人士作鉴定。 这使得当用户需要核对历史记录中的人员时，能够更方便、直观的进行人工判别。

人脸识别的发展历程是什么?

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”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，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

真的有前世今生吗???

我觉得这些东西超出了人类认知范围的，大家都没死过或者都没有死后的记忆，对吧？所以别管它了。所谓网络上那些，有可能也是故意炒作而已。

一个人真的有前世今生吗?

不好说 人死了有不能说话 不用急 人固有一死 到时候就知道了