人脸识别依然火热，AI技术进化带来全新挑战

电子发烧友网报道（文/李弯弯）人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术。
 
日前，在安博会上，电子发烧友发现人脸识别技术仍然是大家追捧和探讨的焦点，众多企业展出人脸识别相关产品，包括人脸识别门禁机，用于家居、办公、商超、交通各种场合的摄像头/摄像机，以及后端的平台产品等。还有同期会议，如世界数字城市大会、生物特征识别技术论坛等。
 
人脸识别技术的应用
 
从应用角度来看，人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。
 
人脸识别凭借其独特的优势，成为了最佳选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。
 
人脸识别的应用场景很多，其中门禁系统可能是大家日常见得最多的应用，受安全保护的地区可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份。人脸识别系统可用于企业、住宅安全和管理，如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。
 
在此次安博会上，电子发烧友看到众多企业都有展出人脸识别门禁产品，包括巨龙创视、大华股份、熵基科技、洲明科技、帧田等。
 
巨龙创视是一家以智能视频为核心的智能视觉产品提供商，其打造的人脸识别门禁系统，产品类型丰富，具备不同屏幕尺寸；功能丰富，涵盖身份证、二维码、4G、WiFi、刷卡、触摸等功能；可广泛应用于出入口通行、门禁管理、人脸考勤、防疫测温、身份核验等多种场景。
 

图：巨龙创视在安博会现场展出的人脸识别门禁系列产品

 
据现场工作人员向电子发烧友介绍，算法方面，除了自己研究算法之外，公司的人脸识别门禁产品也采用其他厂商提供的算法，比如商汤。芯片方面，公司会根据应用场景的不同，采用不能性能的芯片，比如在学校，需要同时识别几百人的场景下，就需要采用性能更高的芯片，如果芯片性能没那么好，在这种应用场景下，可能会出现发热很严重的情况。
 
巨龙创视人脸识别产品具有误识别率低的特点，据其官网介绍，公司采用国际顶级算法，动态智能人脸曝光技术，智能多维人脸库动态比对，可以针对学生成长，跨年龄段精准识别，在底库质量可以保证的情况下，无误识别；此外，其产品识别快且准确率高，人脸识别准确率大于等于99.9%，识别速度小于0.2秒，支持口罩、双目活体检测，有效防范照片、视频、模型等攻击行为。
 
大华股份是全球领先的以视频为核心的智慧物联解决方案提供商和运营服务商。在展会现场，大华不仅发布了大华星汉大模型，在电力行业，还发布了电力行业大模型。此外，还展示了城市治理、智慧交通、智能制造等各个领域的解决方案。
 
同时，电子发烧友也注意到，大华也展示了门禁产品，包括2.4寸/4.3寸/7寸/8寸智能门禁一体机，这些门禁产品集对讲、考勤、广告、访客、消费于一体；以及多模态智能门禁一体机，如8寸虹膜智能门禁一体机，8寸掌纹智能门禁一体机等；还有10寸安卓门口机。
 

 
在大华展位，其展出的闸机也吸引到不少观众试用。现场工作人员向电子发烧友介绍，这个一体化智能闸机与其他闸机不同，开关门设置得更高，可以防止攀爬。这款闸机既可以通过人脸识别进出，也可以通过掌纹识别。
 

 
如上图，我们可以看到，右侧突出的部分，有两颗摄像头。工作人员介绍说，一颗摄像头用于人脸识别，另外一颗是红外摄像头，用于检测是否有温度，以判断通过的是否是活体。工作人员还演示了掌纹识别，只需将手掌靠近右侧进口处的摄像头，就可以快速识别。据工作人员介绍，算法方面，公司主要与腾讯合作，采用腾讯的识别算法。
 
电子发烧友在展会现场，还看到熵基科技、洲明科技、帧田等多家企业展出的人脸识别门禁产品。此外，还有一家IP摄像机和NVR制造商，BROVOTECH（深圳市博威创新技术有限公司）引起不少人的驻足观看，其摄像机产品具备人脸检测、人形检测、人数统计、车型检测、跌倒检测等。工作人员介绍说，他们此次重磅展出的产品EizMindX Series，主控采用sigmstar的芯片，另外AI ISP、Sensor采用索尼的产品，这系列的产品性能非常强大，可根据各垂直行业需求进行AI深度定制。
 

 
人脸识别技术优势和不足
 
截至目前，人脸识别技术已经发展很长时间。人脸识别系统的研究最早开始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则是在90年后期。人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度。
 
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别和热成像人脸识别。
 
近些年迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术使人脸识别技术在最近几年逐渐走向实用化。
 
与其他生物识别技术相比，人脸识别技术有它的优势，比如：1、非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有强制性；2、非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；3、并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。此外还有操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
 
就如上文所言，人脸识别系统的成功离不开尖端的核心算法。人脸识别技术近些年迅猛发展，与人工智能算法技术的快速发展分不开。在国内，市面上主要的人脸识别，或者说更宽泛一些的计算机视觉算法的的企业有商汤、旷视、依图、云从、云天励飞、虹软、腾讯等。比如上文就提到，巨龙创视就有采用商汤的算法，大华则有采用腾讯的算法。
 
我们知道，人工智能技术大致可以分为三大块，图像识别、语音识别、自然语言处理。在图像识别方面，旷视在这方面的表现也很优秀，该公司的计算机视觉主要聚焦在图像分类、物体检测、语义分割、视频跟踪等问题上。图像分类算法的一些典型细分算法有人脸识别、场景识别、文字识别、车辆和车牌识别、行人识别。在人脸识别方面，旷视研究院曾获得2014年世界权威人脸识别评测集的两项第一，参与评测团队包括微软、MIT、Google等。
 
虽然人脸识别有它的优势，并且目前已经在很多场合有所应用。然而人脸识别技术的应用也存在风险，比如人脸识别在远程身份验证中应用的时候，包括远程开户、远程开卡、远程理财、远程信贷等，存在的问题是，人是不是真实的？证件是不是真的？
 
当前随着AI大模型的发展，数字人技术越来越成熟，以至于出现人脸和声音都真假难辨的情况，有些人可以通过深度学习技术进行深度伪造来行使欺诈。在安博会同期的生物特征识别技术论坛上，微模式创始人谈到，目前深度伪造技术甚至比深度伪造检测技术更强，为了人脸识别技术的安全使用，注重人脸隐私保护和深度伪造检测技术的研究都很有必要。
 
总结
 
随着人工智能技术的发展，人们的生产、生活变得越来越智能。人脸识别作为人工智能技术重要的细分领域，技术发展更早，应用也更成熟。然而，经过过去多年的发展，人脸识别相关的产品也出现同质化竞争的局面，对于产业来说，还需要不断发掘更深更广的应用领域。同时，人脸识别技术也存在风险，对于隐私保护，人脸等信息伪造的防范与检测也需要加强。