浅谈人脸识别及其应用

I 行业智库线经验 INDUSTRY THINK TANK

FRONT-LINE EXPERIENCE

浅谈人脸识别及其应用

文丨Article >海兰察

人脸识别技术正在被广泛运用，上 海市远郊的住宅小区也已经用上了，更 不用说市中心的高端商务楼，今年或许 是人脸识别在上海市民用市场被广泛运 用元年。但人脸识别技术目前在应用层面存 在三个问题：第一个是隐私保护问题； 第二个是应用费用问题；第三个是如何 利用既有包括末端摄像机在内的基础设 施问题。人脸识别技术有几个等级。最低端 的人脸识别，仅仅是将末端扫描成像中 的一定数量的关键像素点与内存数据库 里的图像关键像素点比对；更高一级的 人脸识别技术除了对比像素点更多外， 还添加红外、三维扫描等；在一些安防 等级更高的场所，人脸识别技术还要与 气味传感器、虹膜扫描、指纹和声纹比 对等技术结合起来。安全是有成本的，成本越高越安 全吗？不完全对，比如利用3D 打印技 术以及比硅胶更接近人类皮肤的复合材 料，完全可以以假乱真，初级人脸识别 技术或难以甄别，针对“面具"之类的伪装术，人脸识别就需要增加温度感知、 三维扫描、提高像素成像等措施。高等级的人脸识别技术可以被运用 在保密等级较高的场所，比如机要室、 数据中心、金库、武器库等等。人脸识别技术本质上是一种图像识 别，例如有这样一个场景：我们睁开眼 睛的时候，映入眼帘并传送到我们大脑 的信息是一些深浅不一的色块、线条或 点状物，因为我们从婴幼儿开始就被告 知并通过学习到眼睛摄入的静态或动态 的景象，以及动物、植物、建筑物等物 体，摄入眼睛的光信号转化为我们大脑 里的生物电信号，这才了解到看的是什 么、我们在哪里、环境之中有没有危险， 等等。图像识别来源于仿生技术，前端(摄 像机）像素传感器接收到光信号后，转 换为电信号，模拟量成为数字量，导入 计算机里的“算法”通过计算，得到电 信号的强度、密度和离散度，也就是说 像素越高，在同等算法下，结果越精准。算法有线程和层级，第一层算法就 是将摄入的数据与数据库里的数据进行快速比对，而后给出初步结果；第二层 算法就是对画面进行分割，再与数据库 里的分割画面进行比对，再得出结果， 这个时候还要计算第一层算法与第二层 算法的结果的逻辑合理性，合理的结果

才会输出。比如一个警察抓小偷的应用 场景，跑的速度快的移动物体不一定是 小偷。如果没有声纹录入的条件下，如 何识别画面中哪一个是小偷呢？这个时 候，比如数据库里的被冠以"小偷”符

号的人脸就是一个线程。

由此可见，在像素满足要求的条件 下，算法、线程和计算机的运算速率就 是关键要素，算法和线程也是导致人脸 识别响应速率的重要因素，这就是说， 在传输速率更高的应用场景中，电子计 算机的运算速率也必须更快，否则包括 人脸识别就是人脸撕逼了。在这种情况 下，量子计算机就呼之欲出了，加密更

安全且运算速率更高的量子计算机或将 成为继5G 之后另一个科技制高点。

有机会我们可以实测一下人脸识别 速率，技术优劣高下立判，无论是住宅 小区还是商务楼的应用场景。■050

住群房iS

P