第一次听到人脸识别这个概念是从科幻电影里。通过一个人的面部特征，机器可以知道“你是谁”。随着技术的进步，人脸识别走进了人们的生活，iPhone上的Face ID就是其中的代表产品之一，让这项技术第一次与消费者有了近距离的接触。Face于2017年在iPhone X上推出。这项技术取代了苹果的触控ID指纹扫描系统。Face使用“真深度相机系统”，由传感器、摄像头和一个位于手机显示屏顶部的点投影仪组成，可以创建用户脸部的详细3D图形。用户每次看手机，系统都会进行安全认证检查，从而在用户本人被识别的情况下，快速直观地解锁设备或授权支付。
人脸是人体最重要的特征。它使人成为“唯一的人”。既能给个人提供身份，又能保护用户免受安全漏洞和欺诈交易，保护个人数据免受安全威胁！通过最先进最可靠的生物识别技术，实现一个永远不会忘记的密码。在过去的十年里，人脸识别技术不仅成为现实，而且开始流行。人脸识别技术以及AI(人工智能)和深度学习(DL)技术正在惠及许多行业。
人脸识别的概念人脸识别属于计算机视觉研发领域，致力于使机器具有识别和验证人脸的能力。从广义上讲，人脸识别技术的发展可以改善人类的生活；狭义上可以理解为一种监控和安全技术，旨在促进或控制政府、执法部门和商业机构使用的访问权限。
人脸识别是一种可以通过图像、视频或任何视听元素来识别或验证物体的技术。这是一种生物特征识别方法，利用生物特征测量，通过一个人独特的特征模式和数据来验证他的身份。该技术收集与每个人的面部表情相关联的一组独特的生物统计数据，以识别、验证和/或认证一个人。
人脸识别的历史。人脸识别经历了多次迭代，最早可以追溯到1960年，伍德罗·威尔逊·布莱索(Woodrow Wilson bledsoe)用手实现人脸识别。布莱索被认为是人脸识别之父。他开发了一个系统，通过平板电脑对人脸照片进行分类。有了这个设备，bledsoe可以手动记录面部特征的坐标。配备了各种人脸的人工记录，人脸识别然后根据数据库绘制新的照片，并根据绘制的信息识别出数据最相似的个人。这证明人脸识别是一种可行的生物识别技术，但由于缺乏人工处理能力，无法满足扩展和完善这种技术所需的严格计算要求。实际生物特征值的计算是手工完成的，用于人脸识别。这个过程一直持续到90年代，第一台自动人脸识别设备出现在1991年。2010年，脸书开始提供人脸识别功能，可以帮助检测脸书用户更新的照片中具有特征人脸的人。
人脸识别的主题和计算机视觉一样古老，这不仅是因为它的实际重要性，也是因为认知科学家的理论兴趣。虽然其他识别方法(如指纹或虹膜扫描)可以更准确，但人脸识别始终是研究的重点，因为它的非侵入性，也因为它是人们的主要识别方法。
人脸识别模型执行两个主要任务。第一，验证，这是将新输入的人脸与已知身份进行比较的任务。一个很好的例子是使用人脸识别解锁智能手机。手机在设置系统时，会将用户的面部注册为手机的主人。因此，解锁时的唯一任务是将新输入的人脸与设备上注册的人脸进行比较；第二个是识别，这是将输入的人脸与多个人脸身份数据库进行比较的任务。这项任务通常用于安全和监控系统。执法中的人脸识别就是一个很好的例子。在国际刑警组织的网站上，有一个法医部分，解释了他们如何在机场和边境口岸使用面部识别来识别受关注的人。
追求人类心灵的卓越，探索科技，可以满足惊人的可能性。人脸识别软件在消费市场、安全和监控行业有许多应用。事实上，人脸识别技术已经在中国广泛用于改善安全协议和支付程序，世界其他地区也在效仿。
人脸识别是如何工作的？面部识别系统使用计算机算法来选择关于面部的特定和独特的细节，然后将这些特征转换为数字表示，并将它们与存储在数据库中的数据进行比较。这些系统将提供几个潜在的匹配，并根据正确识别的可能性对它们进行排序，而不是只返回一个结果。人脸识别的过程从人脸检测开始，然后是特征提取、比较，最后是匹配。
人脸检测。人脸检测过程中的重要一步，因为它在图像和视频中检测和定位人脸。人脸识别的第一步是在预定的条件下和指定的时间段内采集身体或行为样本。用于识别和定位图像和视频中的人脸，可以对检测到的人脸图像进行裁剪，得到特征图像，称为标准图像。在标准人脸图像中，人脸的大小和位置被标准化为预定义的值，并且背景区域被最小化。同样，相对于图库或参考数据库中的图像，图像必须在大小、姿态、光照等方面标准化。因此，面部标志必须准确定位，否则整个识别任务将不会成功。
摘录。所有收集的数据都应该从样本中提取出来，以便根据这些样本创建模板。标准化的图像可以被进一步处理用于特征提取。在这里，图像被转换成数学表示，称为生物特征模板或生物特征参考，以存储在数据库中。这些图像数据库然后用于验证和识别探针图像。图像数据通过算法转换成数学表示。已经开发了许多人脸识别算法来获得简化的数学形式以执行识别任务。该算法通过将灰度像素形式的图像数据转换成特征的数学表示来区分它们。在转换过程中保留尽可能多的信息以创建独特的生物识别模板对于成功识别至关重要。提取过程将模拟信息(人脸)转换成一组基于人脸特征的数字信息(数据)。
比较一下。提取后，将收集的数据与现有模板进行比较。
匹配。人脸识别技术的最后阶段是确定新样本的面部特征是否与人脸数据库中的特征相匹配。
人脸识别是通过技术来识别人脸的一种方式。人脸识别系统使用生物识别技术从照片或视频中映射面部特征。它将这些信息与已知人脸数据库进行比较，以找到匹配。
人脸识别系统的准确率有多高？为什么这么重要？短短几年时间，人脸识别能力有了显著提升。截至2020年4月，最好的人脸识别算法的错误率仅为0.08%，而同期为4.1%。根据国家标准与技术研究所(NIST)的测试，该算法成为2014年的领先算法。截至2018年，NIST发现超过30种算法的精度已经超过了2014年取得的最佳性能。在考虑最佳技术规范方法时，必须考虑这些改进，并采取行动应对技术发展的风险，而不是当前的风险。进一步提高准确性将继续降低与错误识别相关的风险，并扩大正确使用的可能益处。然而，随着性能的提高为更广泛的部署提供了动力，确保技术的正确治理的需求将变得更加迫切。
在理想条件下，人脸识别系统可以具有近乎完美的准确度。用于匹配对象以去除参考图像(如身份证照片或面部照片)的验证算法在标准评估(如NIST的人脸识别供应商测试(FRVT))上可以达到高达99.97%的准确率。这与虹膜扫描仪的最佳结果不相上下。这种面部验证已经变得非常可靠，甚至银行都可以依靠它来让用户登录他们的账户。
但这种精度只有在光照和定位一致，被摄对象面部特征清晰不明显的理想条件下才能达到。在实际部署中，准确率往往要低得多。例如，一种领先的算法的错误率从与高质量面部照片匹配时的0.1%攀升到与在“野外”拍摄的个人照片匹配时的9.3%，这与在“野外”拍摄的受试者的错误率不同。或者可能被物体或阴影覆盖。老化是另一个可能严重影响错误率的因素，因为随着时间的推移，拍摄对象脸部的变化会使相隔多年的照片难以匹配。NIST发现，当试图匹配18年前拍摄的照片时，许多中间层算法显示错误率增加了近10倍。
防止错误识别的措施总是很重要，因为人脸识别永远不会100%准确。如今，这些保护措施尤为重要，因为许多供应商仍然没有以极高精度运行的系统，即使是最好的算法也仍然在更具挑战性的现实环境中挣扎。
面部识别变得更加准确。得益于神经网络算法，特殊的微控制器和功能更强大的处理器，更好的相机更好的图像，片上处理和边缘计算可以为相机及其附近提供更智能的3D人脸识别和更精确的人脸识别算法。过去几年的进化。根据NIST的报告，人脸识别技术的准确性在2013年至2018年间得到了显著提高。该报告使用了许多二维图像数据集，其中指出“精度的提高是由于图像的集成或完全替换。深度卷积神经网络的现有方法”。因此，NIST表示，人脸识别已经经历了一场工业革命，即使各种算法之间仍然存在显著差异，但算法对劣质图像的容忍度越来越高。
2020年及以后的人脸识别-趋势和市场人脸识别已经成为全球生物识别市场和数字化转型中越来越重要的一部分。人脸识别市场的各个部分非常多样化，预计将以比之前预期更快的速度增长。随着人脸识别技术的不断投入和成熟，我们可以看到人脸识别在一些用例(包括新用例)中的使用量也在不断增加。事实证明，新冠肺炎疫情是一个重要的推动力。新冠肺炎疫情也导致了人脸识别系统和其他生物识别技术的结合。因为疫情，人们期待很多领域数字化、数字化加速，所以人脸识别技术被越来越多的使用是必然的。
对于技术行业来说，不断增长的人脸识别市场通常是一种财务祝福，纯粹而简单。人们通常关注人工智能、机器学习和机器视觉技术。这些技术将来自相机的图像与数据库和复杂的人脸识别系统中的图像进行匹配，更多的技术增强了这一点。
多种技术和应用领域融合时的人脸识别。人脸识别确实是结合了各种技术的生物识别领域。下一代移动网络、5G和edge技术将使其比现有技术更受欢迎。实际上，部署由人工智能支持的安全摄像头组成的高密度网络来监控一切，可能是5G蜂窝物联网(5G和物联网相遇)可能产生相当大影响的第一个重要领域:安全。或者更具体地说:使用人工智能支持的安全摄像头的高密度网络。不仅国土安全如此，确保关键设施甚至智慧城市等社区的安全也是如此。换句话说:越来越多的用例以及未来的增长。
在写作结束时，在所有的生物识别方法(指纹，声音，步态，行为，DNA等。)，人脸获得更快的接受度是因为它不仅让几乎任何人都容易上手，还能为人体提供很多“信号”或数据。相比之下，指纹(尽管其独特性和看似复杂)无法与经过训练的AI系统相提并论，AI可以快速识别面部形状、大小、独特标记和其他区别特征。
现在，我们刚刚开始看到在身份管理和银行等服务中引入人脸认证技术，尽管它仍然主要与指纹或短信认证等其他传统技术结合使用。未来人工智能驱动的技术将拥抱更先进的面部生物识别技术，以提高其安全性，真正保护用户免受身份盗窃和数据泄露。具有活动检测功能的面部身份认证不仅可以提供增强的无摩擦用户体验，而且任何拥有典型智能设备的人都将能够享受无与伦比的真实世界保护，抵御网络钓鱼、ID盗窃和合成身份欺诈等攻击。人脸识别将与许多领域的现有技术深度融合。
以上是我的粗浅看法，欢迎指正，谢谢！
