近日發(fā)現(xiàn)好多文章提到，不少企業(yè)或者團隊還在根據(jù)識別關(guān)鍵點的數(shù)量來采購人臉識別系統(tǒng)。本以為存在這種誤解的應該是新入門的開發(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)鍵點技術(shù)在人臉識別的一系列環(huán)節(jié)中，確實有所應用。但它并不是使用在最核心的人臉比對中，而是在前置的人臉圖像預處理環(huán)節(jié)中。因此，確保人臉五官基礎(chǔ)關(guān)鍵點數(shù)量及準確性即可，無需一味追求過多關(guān)鍵點的數(shù)量。

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

人臉識別算法通過深度學習，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對海量人臉圖片進行學習，借助輸入圖像，提取出對區(qū)分不同人臉的特征向量，以替代人工設(shè)計的特征。每張人臉在算法中都有一組對應的特征值，這也是進行人臉比對的依據(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。

雖然人臉關(guān)鍵點不會直接作用于人臉比對，但在人臉圖像預處理環(huán)節(jié)，依舊有重要作用。事實上，通過人臉檢測提取到人臉圖像質(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免費算法ArcFace3.0為例，其利用人臉關(guān)鍵點技術(shù)可準確定位出人臉五官位置，使用仿射變換將人臉統(tǒng)一“擺正”，盡量消除姿勢不同帶來的誤差，為算法準確提取人臉特征值提供保障。

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