2020年10月1日，我們的祖國迎來了第71個生日！

從第一顆人造衛(wèi)星發(fā)射升空，到北斗系統(tǒng)成功組網(wǎng)；從第一株雜交水稻落地種植，到智慧農(nóng)業(yè)普及鄉(xiāng)村；從第一輛高速動車駛離站臺，到高鐵線路貫穿全國，71年來我國取得了一個又一個舉世矚目的科技成果。在決勝全面小康的新時代，科技與每個人的生活更加緊密地聯(lián)系在了一起，科技事業(yè)也被賦予了新的使命。

我們將帶你了解人臉識別與人工智能的關(guān)系～

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“刷臉”是這幾年的一個熱門話題，在現(xiàn)實生活中也隨處可見，比如：智能手機的刷臉解鎖，快速準確；移動支付的“刷臉支付”，安全便捷；住宅小區(qū)的刷臉門禁，消除了忘帶鑰匙的煩惱。

此外，手機中的智能相冊，可以根據(jù)照片中的人物進行自動歸類；美顏相機的特效功能，可以提供用戶感興趣的美顏效果……

那么，人臉識別在技術(shù)上究竟是如何實現(xiàn)的呢？它與人工智能又有怎樣的關(guān)聯(lián)？

人臉識別如何從無到有

人臉識別技術(shù)起始于20世紀60年代，在90年代后期開入進入應(yīng)用階段，目前已經(jīng)是一類發(fā)展比較成熟的技術(shù)了。人臉識別算法的基本思路是，通過捕捉和對比分析人的“面部特征”來識別人的身份。

當我們要記住一個人時，可能會首先記住他是不是雙眼皮、眼睛是什么顏色、頭發(fā)是卷是直、鼻梁高低等等，這些就是所謂的“面部特征”。

但對于兩個長相非常接近的人（比如一對雙胞胎），人們很難用肉眼分辨，而計算機輔助人臉識別技術(shù)則能夠準確、快速地辨別出兩者之間的異同，這是因為人臉識別算法能夠辨別和記住的“面部特征”遠比肉眼所能觀察到的要多很多，可以捕捉到人與人之間更細微的差異。

人臉識別，就是基于人的面部特征，用攝像機或攝像頭獲得含有人臉的照片（或者視頻），并自動在照片（或者視頻）中檢測和跟蹤人臉，進而對采集到的人臉進行面部識別的一系列方法。

人臉識別的過程通常分為4個步驟：人臉檢測、人臉對齊、人臉編碼和人臉匹配。

第一步是人臉檢測。顯然，在我們區(qū)分人臉之前，必須先在照片中找到人臉的位置。比如，當我們使用市面上的任何一款手機拍照時，都會發(fā)現(xiàn)：手機能夠?qū)⑷说哪槻坑梅礁褡詣訕擞洺鰜恚@就是采用了人臉檢測技術(shù)。

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第二步是人臉對齊。在檢測出照片中的人臉的位置之后，我們經(jīng)常面臨的一個問題是，照片中的人臉可能是傾斜的，也可能只是個側(cè)臉。

雖然人類可以輕松地辨識出兩張面朝不同方向的同一張臉，但對于電腦來說，它經(jīng)常會認為這是兩個完全不同的身份。

因此，我們需要找到人臉上的特征（如眼睛、鼻子、嘴等），并通過幾何變換（如旋轉(zhuǎn)、縮放等）將這些特征挪到對應(yīng)的位置上，完成人臉對齊。

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第三步是人臉編碼。最直接的方法就是把我們檢測并對齊的未知人臉，與我們已經(jīng)標注了的人臉圖片進行比較。如果未知面孔與一個以前標注過的面孔非常相似，那它極有可能就是同一個人。

但這種方法是無法在短時間內(nèi)識別出海量照片中的人臉的，因此，我們就需要程序員利用人工智能技術(shù)，在計算機中訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將同一個人的兩張不同的面部照片與另外一個人的面部照片同時輸入電腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓它做出判斷，并不斷重復這個過程。

不斷訓練的過程中，程序員會讓輸入的同一個人的兩張照片差異值縮小，這樣一來計算機就可以學習到這個人臉部到底具有什么特征。

在實際識別的時候，人們會預(yù)先將所有人的面部圖像放入人臉數(shù)據(jù)庫中，再將我們想要查找的人臉利用機器學習中的比對方法（如KNN分類器）與人臉庫中的數(shù)據(jù)對比。

第四步是人臉匹配。這是最后一個步驟，也是最簡單的一步。經(jīng)過了前三個步驟，計算機已經(jīng)和我們一樣記住了許多人的面部特征。利用人臉匹配技術(shù)，計算機就可以從我們的照片庫中自動找到與目標人物最接近的照片。

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人工智能與人臉識別有啥關(guān)系？

人工智能涉及很多領(lǐng)域，包括互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、自然語言處理和計算機視覺等。
這其中，作為和人類活動關(guān)系最密切的計算機視覺領(lǐng)域，在整個人工智能發(fā)展過程中都占據(jù)著極為重要的地位。而人臉識別技術(shù)又是計算機視覺領(lǐng)域內(nèi)發(fā)展很久且十分成熟的技術(shù)。下面我們就來簡單了解下什么是人工智能。
人工智能主要是研究如何運用計算機程序來呈現(xiàn)人類智能的技術(shù)，目的在于使各種自動化機器或智能機器（主要指計算機）學習、模仿、延伸和擴展人的智能。
人工智能的學習過程，類似于小時候父母教我們識物的過程：父母指著小狗告訴我們這是狗，經(jīng)過幾次悉心教導之后，我們就知道整個小區(qū)里面的毛絨絨、搖頭晃腦、跑得快的四腳動物都叫做“狗”（不管是哈士奇、泰迪還是中華田園犬）。

而人工智能學習識物，是程序員把成千上萬條犬類的照片輸入計算機，讓計算機識別出各種狗的特征（比如：兩只眼睛、四條腿、毛絨絨等等），并建立起人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。下一次輸入一幅包含到兩只眼睛、四條腿，毛絨絨的東西時，計算機就會自然而然地認出這是一條小狗。

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2010年，人工智能技術(shù)開始進入圖像識別領(lǐng)域，利用攝像頭識別人臉成為現(xiàn)實。例如，公安部門可以利用攝像頭進行人臉識別（無論攝像頭中的人臉是側(cè)臉、遮擋、弱光或模糊，利用今天的人工智能技術(shù)都可以實現(xiàn)毫秒級檢測）。

另外，人工智能技術(shù)還可以用于分析監(jiān)控畫面，實時標注出人群數(shù)量、密度、性別、衣著特征等。相比其他國家，我國擁有海量的人臉大數(shù)據(jù)資源。基于人工智能的人臉識別技術(shù)已經(jīng)在我們生活的方方面面得到應(yīng)用。

人工智能對我們有啥影響？

如今，人工智能技術(shù)正在全面進入我們的生活，智能生活的大門已經(jīng)開啟。

除人臉識別之外，在智能醫(yī)療領(lǐng)域，智能機器人正在輔助醫(yī)生診治患者；在智能交通領(lǐng)域，無人駕駛汽車已經(jīng)開始上路；在智能家居領(lǐng)域，各種可交互式智能硬件越來越多；在智能金融領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)可以代替專業(yè)的理財顧問為客戶提供完美的理財方案……

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人工智能技術(shù)在帶給我們生活便利的同時，也存在一些潛在的問題和局限性。

一方面，人工智能技術(shù)是以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的，涉及到個人信息的采集和處理，必然繞不開個人隱私問題。這就需要管理機構(gòu)制定出規(guī)范的數(shù)據(jù)管理制度或措施。

另一方面，人工智能自身也存在一定的技術(shù)局限性，并不是所有問題都能用人工智能來解決。

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隨著技術(shù)的完善與進步，相信在未來人工智能技術(shù)必然會越來越成熟，更好地造福于人類。