人臉識別一體機在互聯網領域熱門的技術

人臉識別作為一項互聯網領域熱門的技術，在互聯網產品很多領域都有著廣泛的應用。

很多產品經理在工作中經常會遇到老板或需求部門來一句：“我們來搞個人臉識別吧。”但人臉識別發展至今已經成了一個廣泛概念，人臉識別一體機通過幾項不同的技術提供不同的產品應用服務。不同角色的人在不同環境里說出的人臉識別，其期待的產品和背后的技術可能是很大不同。

例如：互聯網金融風控角色想要的人臉識別，可能是想要基于人臉核身技術的實名認證，也可能是基于Face ID技術的登錄認證。新媒體運營角色想要的人臉識別，可能是想要基于人臉檢測技術的P圖換臉的營銷應用。

了解角色需求并進行分析，給出實現方案是產品經理的基本技能，如果不熟悉人臉識別的各項產品技術及提供的應用，就可能無法第一時間準確理解需求角色的心中所想，耽誤項目進度。下面將對人臉識別的三種技術及提供的產品服務進行講解分析。

一、人臉檢測

人臉檢測是指從一張圖片中識別出屬于自然人的部分圖像區域的一種產品技術，也是人臉識別最初的指代意義。經過多年的技術改進和研發，目前已經可以實現一張圖片中多人臉的識別檢測，以及視頻流中的人臉檢測。

人臉檢測最開始的應用是在數碼相機上面，大家都知道以前的數碼相機上都有一個人像模式，人像模式的基本原理就是對取景框中的影像進行處理，識別出其中屬于自然人的圖像區域，并將相機設置對焦在這個區域上，這樣拍攝出來的圖片中人臉就比較清晰。人臉檢測技術目前有如下兩種發展方向：

1. 人臉屬性識別

人臉屬性識別指的是對于識別出來的人臉圖像區域再進行分析處理，得到圖片中人臉的一系列屬性如性別、年齡、表情、人種等等。產品應用主要在于可以通過圖像快速建立客戶畫像數據庫并進行大數據畫像，從而實現精準營銷。

2. 人臉特征定位

人臉特征定位指的是對于識別出來的人臉圖像區域的五官進行精準定位，得到圖片中人臉五官的坐標和特征值。產品應用上最主流的是社交的常用產品圖片美顏和娛樂類換臉。

二、人臉比對

人臉比對是指衡量兩張人臉圖片的相似度，判斷兩張人臉圖片中的自然人是否為同一人的一種產品服務，技術上需要用到人臉檢測提供的服務再加上相似度算法來進行相似度判斷。目前也發展到可以實現視頻流和圖片的比對，以及多種傳感器所傳入的臉部信號的比對。

需要注意的是，人臉比對技術無法保證100%的準確性，產品上必須設定一個閾值，相似度在閾值之上的我們就判斷人臉比對通過（既是判斷為同一個人）。

人臉比對最開始的應用應該是古代的通緝令了，通常通緝令都會附上罪犯的頭像和特征，讓老百姓一起進行人臉比對。在刑偵技術中，通過犯罪嫌疑人的照片和一些證據圖像進行對比，有助于快速確定犯罪嫌疑人的身份，推進案件偵破進展。

目前使用人臉對比技術的主要發展方向是：

1. 人臉檢索

人臉檢索指的是將輸入的人臉與數據庫中的人臉進行比對，確定輸入的人臉是否屬于特定角色的身份驗證的一種技術，在人臉閘機、會員刷臉識別等領域進行產品應用。

2. Face ID

目前人臉檢索技術最知名的應該是蘋果的Face ID，Face ID通過多種傳感器實現3D頭部建模并存儲在手機中，每次登陸解鎖都通過多種傳感器繪制3D圖像與存儲的模型進行人臉比對，從而實現登錄和解鎖。據宣傳重合率可以達到百萬分之一的級別。

三、活體檢測

在人臉比對技術投入應用中，自然會遇到一個問題：進行比對的圖像或者視頻流中的人臉是真實的客戶行為，還是一種偽造的假體（例如使用客戶圖片再次翻拍），活體檢測技術就在這種需求下發展起來。

活體檢測是指判斷操作用戶是否為真人，抵御照片、視頻、模具等作弊攻擊。目前技術上分為靜態活體檢測和動態活體檢測，應用較多的是動態活體檢測。

靜態活體檢測：指判斷靜態圖片是真實的客戶行為還是二次翻拍，一般用在防攻擊不高的場景中。

動態活體檢測：指通過指示用戶做出行為，驗證用戶是否為真實活體本人操作。

目前活體檢測技術的主要發展方向是人臉核身。

人臉核身

活體檢測技術結合上述的人臉檢測、人臉對比技術，可以實現較為可靠的互聯網身份驗證解決方案