使用人工智能进行人脸识别

当前的技术以惊人的创新让人们惊叹，这些创新不仅使生活变得简单而且可以忍受。随着时间的推移，人脸识别已被证明是侵入性最小、速度最快的生物特征验证形式。

面部识别是一类生物识别软件，可映射个人的面部特征并将数据存储为面部印记。该软件使用深度学习算法将实时捕获的图像与存储的面部指纹进行比较，以验证一个人的身份。图像处理和机器学习是这项技术的支柱。由于在机场、犯罪检测、面部跟踪、法医等各种安全应用中发现了人类活动，人脸识别受到了研究人员的极大关注。与其他生物特征如掌纹、虹膜、指纹等相比，人脸生物识别技术可以是非侵入性的。

它们甚至可以在用户不知情的情况下被使用，并且可以进一步用于基于安全的应用，如犯罪检测、面部跟踪、机场安全和法医监控系统。人脸识别涉及从视频或监控摄像头中捕获人脸图像。它们与存储的数据库进行比较。人脸识别涉及训练已知图像，用已知类对它们进行分类，然后将它们存储在数据库中。当测试图像被提供给系统时，它被分类并与存储的数据库进行比较。

图像处理和机器学习

计算机的图像处理涉及计算机视觉的过程。它涉及对数字图像或视频的高级理解。要求是自动化人类视觉系统可以完成的任务。因此，计算机应该能够识别诸如人脸、灯柱甚至雕像之类的物体。

图像读取

计算机将任何图像读取为 0 到 255 之间的值范围。对于任何彩色图像，都有 3 种原色——红色、绿色和蓝色。为每种原色形成一个矩阵，然后这些矩阵组合起来为各个 R、G、B 颜色提供像素值。矩阵的每个元素提供有关像素亮度强度的数据。

OpenCV是一个Python库，旨在解决计算机视觉问题。 OpenCV 最初由 Intel 于 1999 年开发，但后来得到 Willow Garage 的支持。 OpenCV支持C++、 Python、 Java等多种编程语言，支持Windows、Linux、macOS等多种平台。 OpenCV Python是与Python一起使用的原始 C++ 库的包装类。使用它，所有 OpenCV 数组结构都可以转换为/从 NumPy 数组。这使它更容易与其他使用 NumPy 的库集成。例如，SciPy 和 Matplotlib 等库。

机器学习

每个机器学习算法都将数据集作为输入并从数据中学习，这基本上意味着从作为数据提供的输入和输出中学习算法。它识别数据中的模式并提供所需的算法。例如，要识别给定图像中出现的人脸，可以将多个事物视为一个模式：

脸的高度/宽度。
高度和宽度可能不可靠，因为可以将图像重新缩放为较小的面或网格。然而，即使在重新缩放之后，保持不变的是比率——人脸的高度与人脸的宽度之比不会改变。
脸的颜色。
面部其他部位的宽度，如嘴唇、鼻子等。

有一个模式——不同的脸有不同的尺寸，就像上面的那些。相似的面具有相似的尺寸。机器学习算法只理解数字，因此非常具有挑战性。 “人脸”（或训练集中的元素）的这种数字表示被称为特征向量。特征向量由特定顺序的各种数字组成。

作为一个简单的例子，我们可以将“人脸”映射到一个特征向量中，该向量可以包含各种特征，例如：

脸高（厘米）
脸宽（厘米）
人脸平均颜色（R、G、B）
唇宽（厘米）
鼻高（厘米）

本质上，给定图像，我们可以将它们转换为特征向量，例如：

脸高 (cm) 脸宽 (cm) 脸平均颜色 (RGB) 唇宽 (cm) 鼻子高度 (cm)

23.1 15.8 (255, 224, 189) 5.2 4.4

因此，图像现在是一个可以表示为 (23.1, 15.8, 255, 224, 189, 5.2, 4.4) 的向量。可以从图像中衍生出无数其他特征，例如头发颜色、面部毛发、眼镜等。

机器学习在人脸识别技术中有两个主要功能。这些在下面给出：

推导特征向量：很难手动列出所有特征，因为特征太多了。机器学习算法可以智能地标记出许多这样的特征。例如，一个复杂的特征可能是鼻子的高度和前额的宽度之比。
匹配算法：获得特征向量后，机器学习算法需要将新图像与语料库中存在的一组特征向量进行匹配。
人脸识别操作

人脸识别操作

在面部识别方面，技术系统可能会有所不同。不同的软件采用不同的方法和手段来实现人脸识别。分步方法如下：

人脸检测：首先，相机将检测并识别人脸。当人直视摄像头时，可以最好地检测到面部，因为这样可以轻松进行面部识别。随着技术的进步，这一点得到了改进，可以通过面部面对相机的姿势略有变化来检测面部。
人脸分析：然后捕捉和分析人脸的照片。大多数面部识别依赖于 2D 图像而不是 3D，因为它更方便地与数据库匹配。面部识别软件将分析您的眼睛之间的距离或颧骨的形状。
图像到数据的转换：现在它被转换成一个数学公式，这些面部特征变成了数字。这个数字代码被称为面部印记。每个人的指纹都是独一无二的，同样，他们的脸纹也是独一无二的。
匹配查找：然后将代码与其他面部指纹的数据库进行比较。该数据库具有可以比较的带有身份证明的照片。然后，该技术在提供的数据库中识别与您的确切特征匹配的匹配项。它返回匹配和附加信息，如姓名和地址，或者它取决于保存在个人数据库中的信息。

人脸识别软件

许多知名公司都在不断创新和即兴开发，以开发万无一失且可靠的人脸识别软件。下面正在讨论一些著名的软件：

一种。深度视觉人工智能

Deep Vision AI 是一家在面部识别软件方面表现出色的领先公司。该公司拥有能够自动理解图像和视频的先进计算机视觉技术。然后它将视觉内容转换为实时分析并提供非常有价值的见解。

Deep Vision AI 为其全球用户提供即插即用平台。根据通过各种基于 AI 的模块对摄像机流的分析，为用户提供实时警报和更快的响应。该产品通过对目标区域的持续监控，提供了对观察名单上个人的高度准确的识别率。该软件非常灵活，可以连接到任何现有的相机系统，也可以通过云部署。

目前，Deep Vision AI 提供了市场上性能最佳的解决方案，支持每 GPU +15 个流的实时处理。

通过提供客户的实时数据、他们的访问频率或增强安全性和安全性，有助于商业情报收集。此外，软件的输出可以提供计数、年龄、性别等属性，这些属性可以增强对消费者行为、不断变化的偏好、随时间变化的理解，以及可以指导未来营销工作和策略的条件。用户还将人脸识别功能与 Deep Vision AI 的其他基于 AI 的功能（如车辆识别）相结合，以获得更多消费者的相关数据。

公司遵守国际数据保护法，并采取重要措施以透明和安全地处理其客户生成的数据。数据隐私和道德得到照顾。

潜在市场包括城市、公共场所、公共交通、教育机构、大型零售商等。 Deep Vision AI 是 NVIDIA Metropolis、Dell Digital Cities、Amazon AWS、Microsoft、Red Hat 等的认证合作伙伴。

湾商汤科技

商汤科技是一家领先的平台开发商，致力于利用人工智能和大数据分析的创新创造解决方案。商汤科技提供的技术是多功能的。该技术的方面正在扩展，包括面部识别、图像识别、智能视频分析、自动驾驶和医学图像识别的能力。 SenseTime 软件包括不同的子部分，即 SensePortrait-S、SensePortrait-D 和 SenseFace。
SensePortrait-S 是一个静态人脸识别服务器。它包括从图像源进行人脸检测、特征提取、属性提取和分析以及从庞大的人脸图像数据库中检索目标的功能
SensePortrait D 是一个动态人脸识别服务器。包括的功能包括人脸检测、人脸跟踪、特征提取以及从多个监控视频流中的数据中比较和分析数据。
SenseFace 是一个人脸识别监控平台。此实用程序是一种使用深度学习算法的人脸识别技术。 SenseFace 在智能视频分析的集成解决方案中非常高效。可广泛用于目标监视、人员轨迹分析、人口管理及相关数据分析等
商汤科技已为本田、高通、中国移动、银联、华为、小米、OPPO、vivo、微博等多家企业和政府机构提供服务。

C。亚马逊识别

Amazon 提供基于云的软件解决方案 Amazon Rekognition 是一种服务计算机视觉平台。该解决方案提供了一种将图像和视频分析添加到各种应用程序的简单方法。它使用高度可扩展且经过验证的深度学习技术。用户无需具备任何机器学习专业知识即可使用此软件。该平台可用于识别图像和视频中的对象、文本、人物、活动和场景。它还可以检测任何不适当的内容。用户获得高度准确的面部分析和面部搜索功能。因此，该软件可以通过人脸的检测、分析和比较，轻松地用于验证、人数统计和公共安全。

组织可以使用 Amazon Rekognition 自定义标签根据其业务需求生成有关图像中可用的特定对象和场景的数据。例如，可以轻松构建模型以对装配线上的特定机器零件进行分类或检测不健康的植物。用户只需提供他想要识别的物体或场景的图像，其余的由服务处理。

d.脸第一

FaceFirst 软件可确保社区的安全、安全的交易和出色的客户体验。 FaceFirst 是安全、准确、私密、快速且可扩展的软件。还包括用于物理安全、身份验证、访问控制和访客分析的即插即用解决方案。它可以轻松集成到任何系统中。该计算机视觉平台已被许多组织用于人脸识别和自动视频分析，以防止犯罪和提高客户参与度。

作为有效面部识别系统的领先供应商，它使零售、运输、活动安全、赌场以及其他行业和公共场所受益。 FaceFirst 确保将人工智能与现有监控系统集成，以防止盗窃、欺诈和暴力。

e.真面目

TrueFace 是领先的计算机视觉模型，可帮助人们理解他们的相机数据并将数据转换为可操作的信息。 TrueFace 是一种本地计算机视觉解决方案，可增强数据安全性和性能速度。基于平台的解决方案根据个别部署的要求经过专门培训，并在各种生态系统中有效运行。该软件最优先考虑训练数据的多样性。它确保所有用户具有相同的性能，而不管他们的需求千差万别。

Trueface 开发了一套由 SDK 和基于机器学习和人工智能功能的 dockerized 容器解决方案组成的套件。该套件可以将相机数据转换为可操作的情报。它可以帮助组织使用面部识别、武器检测和年龄验证技术为其员工、客户和客人创造一个更安全、更智能的环境。

F。脸++

Face++，是由中国旷视科技支持的开放平台。它提供计算机视觉技术。它允许用户轻松地将基于深度学习的图像分析识别技术集成到他们的应用程序中。
Face++ 以惊人的方式使用人工智能和机器视觉来检测和分析人脸，并准确地确认一个人的身份。 Face++ 也是一个对开发人员友好的开放平台，因此任何开发人员都可以使用其算法创建应用程序。这一功能使 Face++ 成为世界上最广泛的面部识别平台，来自 150 个国家的 300,000 名开发人员在使用它。
Face++ 最重要的用途是将其集成到阿里巴巴的城市大脑平台中。这使得可以对城市的闭路电视网络进行分析，以优化交通流量，并通过观察事件来引导医务人员和警察的注意力。

G。凯罗斯

Kairos 是一种最先进的、合乎道德的人脸识别解决方案，可供全球的开发人员和企业使用。 Kairos 可以通过 Kairos 云 API 用于人脸识别，或者用户可以在他们的服务器上托管 Kairos。该实用程序可用于控制数据、安全性和隐私。这些组织可以确保为其客户提供更安全、更好的可访问性体验。
Kairos Face Recognition On-Premises 具有控制数据隐私和安全性、将关键数据保存在内部并免受任何潜在第三方/黑客攻击的额外优势。人脸识别产品的速度大大提高，因为它不会遇到与公共云部署相关的延迟问题和其他风险。
Kairos 是一种超可扩展架构，可以在大约与 1 张人脸同时搜索 1000 万张人脸。它正在被市场张开双手接受。

H。科尼泰克

Cognitec 的 FaceVACS 引擎使用户能够开发新的面部识别应用程序。该引擎非常通用，因为它允许使用清晰且合乎逻辑的 API，以便轻松集成到其他软件程序中。 Cognitec 允许通过定制的软件开发套件使用 FaceVACS 引擎。该平台可以通过一组特定于每个用例和计算平台的功能和模块轻松定制。该软件的功能包括图像质量检查、安全文档发布和通过准确验证的访问控制。

鲜明的特点包括：

一个非常强大的人脸定位和人脸跟踪
用于注册、验证和识别的高效算法
准确检查年龄、性别、年龄、曝光、姿势偏差、眼镜、闭眼、均匀光照检测、不自然的颜色、图像和面部几何形状
通过提供 ISO 19794-5 正面图像类型检查和格式来满足电子护照的要求

利用人脸识别

虽然面部识别可能看起来很有未来感，但它目前正在以多种方式使用。以下是这项技术的一些令人惊讶的应用。

遗传疾病鉴定：
有诸如 Face2Gene 之类的医疗保健应用程序和诸如 Deep Gestalt 之类的软件，它们使用面部识别来检测遗传疾病。然后对这张脸进行分析，并将其与现有的疾病数据库进行匹配。
航空业：
一些航空公司使用面部识别来识别乘客。这种面部扫描仪将有助于节省时间并避免跟踪票证的麻烦。
医院安全：
面部识别可以在医院中用于记录患者，这比记录和查找他们的姓名、地址要好得多。工作人员可以轻松使用此应用程序并在几秒钟内识别患者并获取其详细信息。其次，可用于安全目的，它可以检测此人是否真实或是否为患者。
检测情绪和情绪：
实时情绪检测是人脸识别在医疗保健中的另一个有价值的应用。它可用于检测患者在住院期间表现出的情绪，并分析数据以确定他们的感受。分析结果可能有助于确定患者在疼痛或悲伤时是否需要更多关注。

问题与挑战

人脸识别技术面临着几个挑战。以下段落将讨论人脸识别系统在检测和识别人脸时可能遇到的常见问题和挑战。

姿势：人脸识别系统可以容忍小旋转角度的情况，但是很难检测角度是否很大，如果数据库不包含人脸的所有角度，则可能会出现问题。
表情：由于情绪的不同，人的情绪会有所不同，从而产生不同的表情。通过这些面部表情，机器可能会出错以找到正确的人身份。
衰老：随着时间和年龄的变化，面部变化是独一无二的，不会保持僵化，因此很难识别现在 60 岁的人。
闭塞：闭塞意味着阻塞。这是由于面部存在眼镜、胡须、小胡子等各种遮挡物，在拍摄图像时，面部缺少某些部分。这样的问题会严重影响识别系统的分类过程。
照明：照明是指光线的变化。照明变化可以改变从物体反射的光强度的整体幅度，以及图像中可见的阴影和阴影模式。人脸识别在光照变化下的问题被广泛认为对人类和算法来说都是困难的。光照条件带来的困难是对自动人脸识别系统的挑战。
识别相似的面孔：不同的人可能有相似的外表，有时无法区分。

人脸识别的缺点

自动全面监控的危险
缺乏明确的法律或监管框架
违反必要性和相称性原则
侵犯隐私权
对民主政治文化的影响