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  你有没有想过,当我们用手机刷脸支付时,当我们走过公司的门禁时,当我们开车上路时,无处不在的人脸识别系统是如何识别我们的身份的?

   2015年3月15日,汉诺威IT博览会上,阿里巴巴创始人马云通过刷脸支付,向默克尔赠送了一枚1948年的汉诺威纪念邮票。

  那么他是如何工作的呢?

  为了识别人脸,电脑会建立一个数据库,里面存储着每个人第一次登录时的照片。首先,计算机利用人脸模板在图像数据中上下左右移动并计算。根据计算结果,锁定照片中人脸的位置和大小,捕捉照片中的人脸,调整大小到标准状态。计算机需要将正在被注视的人脸与数据库中的数千张人脸进行比较。为了做好人脸比对,研究人员想了很多办法。

  一、参考模板法

  首先设计一个或几个标准人脸模板,然后计算测试中采集的样本与标准模板的匹配度,通过阈值判断人脸的存在。

  二、面子法则法

  通过计算机计算,先在每张预存的人脸中找到眼睛、鼻子、嘴巴的位置信息。对比时,测量照片中两眼、口鼻的距离等尺寸信息,对比这张照片是否符合数据库中某人的面部信息。

  三、样例学习法

  该方法采用模式识别中的人工神经网络方法,通过学习人脸图像样本集和非人脸图像样本集来生成分类器。

  第四,肤色建模方法

  该方法基于颜色空间中面部肤色相对集中分布的规律。

  五、特征脸法

  更准确的方法是计算机综合数据库中的大量人脸数据,计算出几十个特征人脸。每个张真人面可以由这些特征面按比例组合而成。只要两个人脸所包含的各种特征脸的调和比例非常接近,就可以判断是属于同一个人。

  当然,也会有计算机无法识别人脸的时候。人脸识别的难度主要是由人脸作为生物特征的特性造成的。不同个体之间差别不大。所有的脸在结构上都是相似的,甚至面部器官的结构和形状也是相似的。该特征有利于定位人脸,但不利于利用人脸区分人类个体。

  因为人脸的外观是很不稳定的,人们可以通过人脸的变化产生很多表情,从不同的视角看人脸的视觉图像差异很大。

  照片中显示的人戴着口罩或墨镜,只有半张脸,光线太暗或太亮,都可能使人脸识别系统无法分辨。为了让计算机的视力更好,识别更准确,科学家们还有很多工作要做。

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