人脸检测技术

作者介绍：智趣云识客 立足视觉AI，专注场景识别的AI服务商 根据前瞻产业研究院对对人脸识别市场的预估，到2022年，中国人脸识别市场规模将超过66亿元 关于 人脸识别 各种碎片式的报道，也层出不穷，但是鲜有文章能系统性的，从应用的角度出发来深入讲解人脸识别。 智趣云识客作为专注于场景识别的AI服务商，我们将从技术应用与商业模式两个维度，力求让读者，尤其是考虑AI+应用的从业者，看到全貌。 本篇，我们先来讲人脸识别的技术应用。 1 基础层算法 我们可能断断续续听说过人脸检测、人脸识别等算法，但这些算法之间是否有联系，是否有体系？答案的是“有的”。 我们可以将人脸识别算法分为基础层算法与应用层算法。 基础层算法，相当于人脸的预处理。一张人脸，首先要经过人脸检测、特征关键点处理，质量模型过滤之后，才能到应用层算法做处理，并应用到实际场景中。 基础层算法的优劣，很大程度上会影响最终的人脸识别准确率和效果。 技术 定义 作用 原理 人脸检测 将一张照片或一段视频流中的人脸检测出来，并输出人脸矩阵坐标 用于截取人脸，用于后续的人脸比对、人脸搜索等算法。 二分类模型，通过深度学习训练样本是否是人脸 特征关键点 检测到人脸后，将人脸的特征点标记出来，每个特征点都有属性，能表示是脸部位置 1 人脸摆正对齐：实际场景中，抓取的人脸一般不是正方向的，需要摆正后再进行人脸比对、搜索等<BR>2 人脸处理

目前人工智能是创投界的明星投资领域，AI在大中小公司中都被给予了足够的重视，而人脸识别技术作为人工智能领域的核心技术之一，在过去的2年里得到了学术界和产业界的大力扶持和发展，目前已经在很多应用场景里都进行了商业化尝试。 北京西站、沈阳站、青岛机场的安检都应用了人脸识别技术；天坛公园和成都的人民公园也采用了人脸识别，刷脸取纸，防止浪费；在移动端，三星Galaxy S8创新性的采用人脸识别解锁；据称，北京市政府正在研讨将人脸识别技术应用在北京地铁上，通过刷脸的方。式来进行安检，提高出行效率。 目前社保系统正在进行改善升级，通过原有基础上增加人证合一识别系统，用来防止冒领和骗保的事件发生。所谓人证合一识别系统，简单来说就是人脸识别采集的人像和证件识别出的头像进行对比，按照一定相似度来判断是否为同一个人的识别系统。 从早期简单的考勤机到现在的企业系统应用级别的产品，业界新进产品层出不穷，下面来说说人脸识别在市场上的产品形态。 摘要：现在市场上的人脸识别人证合一的产品形 考勤机： 应用的是静态1：N的人脸识别算法。先把人员的人脸图片存入人脸数据库，然后每次拍摄人脸和人脸库图像对比，以记录考勤情况和考勤时间。 2.行业应用的人证合一产品： 此类产品结合了护照识读、身份证读取、驾驶证、行驶证、港澳通行证等常见证件的识别，对于从证件中采集到的头像和现场拍摄的头像进行人脸的1:1识别

人脸识别系统需具备活体检测功能，以判断提交的人脸特征是否来自有生命的真实个体。 人脸活体检测的基本原理 人脸门禁的基本功能是人脸验证(Face Verification)，而活体检测属于人脸防伪技术(Face Anti-Spoofing)。人脸验证和人脸防伪，两种技术各有侧重。 人脸验证：人脸验证是判断两个人脸图是否为同一个人的算法，即通过人脸比对获得两个人脸特征的相似度，然后与预设的阈值比较，相似度大于阈值，则为同一人，反之则不同。这是近年来一个非常热门的研究方向，也产生了一大批算法模型和损失函数。 人脸防伪：用户刷脸的时候，算法要甄别这张脸是不是真人活体脸，而对于照片、视频和假体面具等行为，算法应该予以拒绝。 1、照片与活体检测 照片是最简单的方式，利用社交媒体，例如微信朋友圈或微博，可以轻而易举地获得相关人员的照片。但照片毕竟是静态的，不能做出眨眼、张嘴、转头等动作。利用这个特点，活体检测系统可以下达几个动作指令，通过对被检测人员的动作符合性判断，就可以实现交互式的动作活体检测。 为了对付动作活体检测，有***者改进照片伪装，按真人尺寸打印另外一个人的照片，在照片的眼睛和嘴巴部位镂空，贴在脸上，露出眼睛和嘴巴。按照活体检测系统的指令，执行眨眼、张嘴、转头等动作。但是，这种伪造的效果与真实人脸实际的运动情况相去甚远，很容易被检测算法识别。 人脸门禁活体检测的常用方法

人脸识别系统需具备活体检测功能，以判断提交的人脸特征是否来自有生命的真实个体。 人脸活体检测的基本原理 人脸门禁的基本功能是人脸验证(Face Verification)，而活体检测属于人脸防伪技术(Face Anti-Spoofing)。人脸验证和人脸防伪，两种技术各有侧重。 人脸验证：人脸验证是判断两个人脸图是否为同一个人的算法，即通过人脸比对获得两个人脸特征的相似度，然后与预设的阈值比较，相似度大于阈值，则为同一人，反之则不同。这是近年来一个非常热门的研究方向，也产生了一大批算法模型和损失函数。 人脸防伪：用户刷脸的时候，算法要甄别这张脸是不是真人活体脸，而对于照片、视频和假体面具等***行为，算法应该予以拒绝。 1、照片***与活体检测 照片是最简单的***方式，利用社交媒体，例如微信朋友圈或微博，可以轻而易举地获得相关人员的照片。但照片毕竟是静态的，不能做出眨眼、张嘴、转头等动作。利用这个特点，活体检测系统可以下达几个动作指令，通过对被检测人员的动作符合性判断，就可以实现交互式的动作活体检测。 为了对付动作活体检测，有***者改进照片伪装，按真人尺寸打印另外一个人的照片，在照片的眼睛和嘴巴部位镂空，贴在脸上，露出眼睛和嘴巴。按照活体检测系统的指令，执行眨眼、张嘴、转头等动作。但是，这种伪造的效果与真实人脸实际的运动情况相去甚远，很容易被检测算法识别。

人脸识别技术在实际应用中，为提高应用的安全性，防止他人利用道具对人脸识别进行攻击，会将人脸识别技术与活体检测技术结合使用，用户在使用时更加的放心。那么，由畅视智能与大家分享人脸识别中的活体检测技术有哪些重要性？ 人脸活体检测主要是通过识别活体上的生理信息来进行判断该人脸是否为活体，活体检测技术可以把生理信息作为生命特征来区分用照片、硅胶、塑料等非生命物质假装的生物特征。 在人脸识别技术实际场景应用中，如果被虚假人脸攻击成功，很有可能会对用户造成重大损失。而在人脸识别中使用活体检测技术可以有效阻挡PS换脸、视频、三维人脸模型、高清人像照片等各种不同类型脸部工具的攻击。用户在使用时可通过动作指令验证前端活体有效，再获取一张被识别用户的照片，将这张照片传送至服务器端，由机器进行活体的检验，能够有效防止被攻击欺诈，提高安全性。 通过活体检测技术提高人脸识别的安全性，防止被攻击欺诈，可以使人脸识别应用到更多的场景中，有广阔的应用前景。 来源： CSDN 作者： alysone 链接： https://blog.csdn.net/alysone/article/details/103241666

MTCNN模型概述 多任务卷积神经网络(MTCNN)实现人脸检测与对齐是在一个网络里实现了人脸检测与五点标定的模型，主要是通过CNN模型级联实现了多任务学习网络。整个模型分为三个阶段，第一阶段通过一个浅层的CNN网络快速产生一系列的候选窗口；第二阶段通过一个能力更强的CNN网络过滤掉绝大部分非人脸候选窗口；第三阶段通过一个能力更加强的网络找到人脸上面的五个标记点；完整的MTCNN模型级联如下： 该模型的特征跟HAAR级联检测在某些程度上有一定的相通之处，都是采用了级联方式，都是在初期就拒绝了绝大多数的图像区域，有效的降低了后期CNN网络的计算量与计算时间。MTCNN模型主要贡献在于： 1.提供一种基于CNN方式的级联检测方法，基于轻量级的CNN模型就实现了人 脸检测与点位标定，而且性能实时。 2.实现了对难样本挖掘在线训练提升性能 3.一次可以完成多个任务。 阶段方法详解 第一阶段 网络是全卷积神经网络是一个推荐网络简称 P-Net, 主要功能是获得脸部区域的窗口与边界Box回归，获得的脸部区域窗口会通过BB回归的结果进行校正，然后使用非最大压制(NMS)合并重叠窗口。 第二阶段 网络模型称为优化网络R-Net，大量过滤非人脸区域候选窗口，然后继续校正BB回归的结果，使用NMS进行合并。 第三阶段 网络模型称为O-Net，输入第二阶段数据进行更进一步的提取