近日發(fā)現(xiàn)好多文章提到，不少企業(yè)或者團(tuán)隊(duì)還在根據(jù)識(shí)別關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)量來采購(gòu)人臉識(shí)別系統(tǒng)。本以為存在這種誤解的應(yīng)該是新入門的開發(fā)者居多，既然這樣筆者還是以自身做開發(fā)的經(jīng)歷來為大家解釋一下。

人臉關(guān)鍵點(diǎn)技術(shù)在人臉識(shí)別的一系列環(huán)節(jié)中，確實(shí)有所應(yīng)用。但它并不是使用在最核心的人臉比對(duì)中，而是在前置的人臉圖像預(yù)處理環(huán)節(jié)中。因此，確保人臉五官基礎(chǔ)關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)量及準(zhǔn)確性即可，無需一味追求過多關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)量。

當(dāng)前主流的人臉識(shí)別算法，在進(jìn)行最核心的人臉比對(duì)時(shí)，主要依靠人臉特征值的比對(duì)。所謂特征值，即面部特征所組成的信息集。我們辨別一個(gè)人的特征，可能會(huì)記住他是雙眼皮、黑眼睛、藍(lán)色頭發(fā)、塌鼻梁……但人工智能算法可以辨別和記住的面部特征會(huì)比肉眼所能觀察到的多很多。

人臉識(shí)別算法通過深度學(xué)習(xí)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)海量人臉圖片進(jìn)行學(xué)習(xí)，借助輸入圖像，提取出對(duì)區(qū)分不同人臉的特征向量，以替代人工設(shè)計(jì)的特征。每張人臉在算法中都有一組對(duì)應(yīng)的特征值，這也是進(jìn)行人臉比對(duì)的依據(jù)。同一人的不同照片提取出的特征值，在特征空間里距離很近，不同人的臉在特征空間里相距較遠(yuǎn)。

雖然人臉關(guān)鍵點(diǎn)不會(huì)直接作用于人臉比對(duì)，但在人臉圖像預(yù)處理環(huán)節(jié)，依舊有重要作用。事實(shí)上，通過人臉檢測(cè)提取到人臉圖像質(zhì)量參差不齊，角度各異。以筆者在使用的虹軟視覺開放平臺(tái)免費(fèi)算法ArcFace3.0為例，其利用人臉關(guān)鍵點(diǎn)技術(shù)可準(zhǔn)確定位出人臉五官位置，使用仿射變換將人臉統(tǒng)一“擺正”，盡量消除姿勢(shì)不同帶來的誤差，為算法準(zhǔn)確提取人臉特征值提供保障。

對(duì)于很多剛進(jìn)入人臉識(shí)別領(lǐng)域的開發(fā)者而言，很多算法細(xì)節(jié)都需要親自上手感受過，才能明白個(gè)中精微之處。建議新手開發(fā)者可以嘗試虹軟視覺開放平臺(tái)免費(fèi)開放的ArcFace3.0 SDK，下載即可使用，ArcFace對(duì)人臉識(shí)別、活體檢測(cè)、年齡檢測(cè)、性別檢測(cè)等核心算法模型進(jìn)行全面升級(jí)，大幅提升算法魯棒性，顯著降低接入門檻，同時(shí)支持Windows、iOS、Android(包含Android10)、Linux，在性能和開發(fā)效率上進(jìn)行了整體提升，還可以離線使用，對(duì)開發(fā)者來說非常實(shí)用。
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