人工智能這個詞，在這一兩年之間尤為火爆。而將人工智能推動到風(fēng)口浪尖上，很大原因是由于人臉識別技術(shù)的成熟和推廣?？梢哉f，目前的人工智能領(lǐng)域，人臉識別是獨占半邊天的。刷臉支付，刷臉考勤，刷臉通關(guān)，演唱會刷臉捉逃犯，全城刷臉尋找失蹤小孩，刷臉已經(jīng)無處不在，它給我們的生活帶來了安全，便利，帶給了我們?nèi)碌目萍俭w驗感。
刷臉，到底有哪三種模式？
說了這么多，你是否了解人臉識別呢？其實，人臉識別就是比對，但是比對是有比對的目標(biāo)和參照對象的，也就有了不同的比對模式。我們從人臉識別技術(shù)的三大應(yīng)用類型，讓你知道，刷臉，到底刷出了什么，是有哪三種刷臉的模式？
1，人臉識別1:1模式
人臉識別1比1，其實質(zhì)就是對當(dāng)前所拍攝和提取到的人臉和后臺人像庫中的個人信息進(jìn)行比對，它回答的問題是當(dāng)前這個人是不是你。它是屬于靜態(tài)識別類的，人是不移動的，并且人臉角度合適，拍攝出的照片清晰可見。所以1比1的識別率很高，我們一般人眼識別率大概是95%，而人臉識別1比1基本可以達(dá)到99%—99.99%，是已經(jīng)能夠完全符合人類的使用預(yù)期，它的主要影響因素是環(huán)境和攝像頭類型。這種模式的應(yīng)用是我們現(xiàn)在應(yīng)用最廣泛的，刷臉支付，酒店刷臉登記，考生身份比對，火車高鐵人證比對，銀行刷臉取錢等等，都是屬于這一類型的。
刷臉，到底有哪三種模式？
人臉識別1比1
這里詳細(xì)講一下高鐵的人臉識別，高鐵的人臉識別總共兩個過程的應(yīng)用，分別是人臉識別1比1模式和人臉識別1比N模式，這里先講一下人臉識別1比1。我們乘坐高鐵要刷身份證。首先，身份證的信息是可以提取的，閘機(jī)會先提取出你的身份證照片作為參照物。然后將拍攝到的這個人像與參照物進(jìn)行比對看一下是不是同一個人，這種比對不是我們?nèi)庋鄣恼J(rèn)臉型認(rèn)頭發(fā)等等，它是利用眼間距，鼻梁骨高度，眉毛距等信息比對，這個過程大概在1~2秒之間，效率高識別率也高，所以產(chǎn)品一出來才幾乎所有高鐵站都推廣。
刷臉，到底有哪三種模式？
高鐵通關(guān)閘機(jī)
2，人臉識別1:N模式
人臉識別1比N模式，也是對當(dāng)前所拍攝到的人像進(jìn)行比對。所不同的是，人像再也不是以某一張照片或者某一個信息作為參照物，而是以后臺的整個人像庫作比對。它回答的是你這個人在不在這個庫里面，是否在我的檢索范圍之內(nèi)這個問題。這里支持靜態(tài)識別和動態(tài)識別。
靜態(tài)識別是人需要站在特定位置的，繼續(xù)以我們上面的高鐵通關(guān)閘機(jī)為例子，第一道關(guān)口用了人臉識別1比1識別之后，其實機(jī)器還進(jìn)行了第二道關(guān)口的人臉1比N的識別。我們知道，高鐵站的檢查就是為了安全，所以，他會將調(diào)取出來的身份證照片和這個地區(qū)的逃犯庫，偷竊庫進(jìn)行比較，看一下你是不是在這個庫里面，可以進(jìn)行下一步報警和捕捉處理。同理，企業(yè)的大樓的人臉通關(guān)，也是將你的人像進(jìn)行檢索，看一下你是否在這個企業(yè)的人像庫里面，才給予通過。這個識別率也是相對較高的，大概在85—90%以上，主要受影響條件是人像庫的大小，影響準(zhǔn)確度和速度。
刷臉，到底有哪三種模式？
人臉識別1：N
動態(tài)識別是對流動中的人群進(jìn)行拍攝，獲得人臉數(shù)據(jù)并進(jìn)一步比對的過程。這個過程不需要人的配合，不需要人站在特定位置，是悄無聲息的。地鐵口，大廣場等等密集場所往往運用到這一點。特別是我們的追蹤疑犯，就是用不斷在各種場所拍攝到的人像在人臉庫中搜索，達(dá)到追蹤的目的。當(dāng)然，這個應(yīng)用一般人像庫都比較大，而且受拍攝時人的站位，側(cè)面正面，以及混雜的人群影響，誤報率相對較高，識別率一般只有60%-80%之間。
刷臉，到底有哪三種模式？
動態(tài)人臉識別1：N
3，人臉識別M:N模式
第三種則是人臉識別M:N模式，其實就是不同人像庫的碰撞對比。它回答的是A人像庫和B人像庫的關(guān)聯(lián)。理論上講，這種模式可用場景非常廣，包括各種接待活動，演唱會展會等等。但是實際上我們目前接觸落地應(yīng)用的還是比較少，第一是識別的基數(shù)非常大，這種多用于大場景。第二是人像庫的不同選擇也會導(dǎo)致不同的結(jié)果，還有照片的來源以及系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)程度。
刷臉，到底有哪三種模式？
現(xiàn)在這種模式多運用于警方的犯罪分析。舉個例子，據(jù)了解，很多犯罪者不止一次犯罪，甚至三四次入獄的比比皆是。警方會把犯罪庫和各個公共場所的實時人像庫進(jìn)行碰撞對比，看一這些有案底者是否有二次犯罪的嫌疑，做到實時監(jiān)控。此外，海關(guān)出入口檢測，年齡的數(shù)據(jù)庫碰撞都可以運用到這一模式。目前這種模式識別率大概40%-60%之間，還不足以大規(guī)模使用，期待它的準(zhǔn)確率和速度騰飛的那一天。
刷臉，到底有哪三種模式？
人臉識別M:N
刷臉，已經(jīng)無處不在。人臉識別的應(yīng)用模式也不斷提升，當(dāng)然，人臉識別還需要突破人種面部特征的差別，人像庫進(jìn)一步的深度挖掘等等。但是，人臉識別春風(fēng)已來，這將是我們這個時代巨大的革命。
