《Python人脸识别：从入门到工程实践》 ——1.1.2　人脸识别的应用

1.1.2　人脸识别的应用

近些年，随着人脸识别精度的提高，基于该项技术的产品也开始在我们生活中呈现“井喷”之势。例如，早在2016年2月，北京站就开启了“刷脸”进站模式。如图1-1所示是北京站“刷脸”进站的使用提示。现在，越来越多的火车站开始采用“刷脸”进站方式替代人工检票，有效地加快了检票速度。

图1-1　北京站“刷脸”进站使用提示

人脸识别的另外一个典型应用是手机解锁。随着iPhone X的诞生，苹果手机家族增添了一项新的身份验证方式，即所谓的Face ID。而苹果公司官方宣称，基于Face ID的识别准确率要远高于基于指纹识别的Touch ID。实际上，通过人脸识别来解锁手机并不算什么新鲜事。早在Android 4.0时期，这项功能就已经集成在操作系统中了。只不过，由于种种原因，这项功能并未取得比较好的效果，因此无论是谷歌还是手机制造厂商都没有对此进行宣传，自然也不会被大众所了解。值得一提的是，据说苹果公司在这项技术上的研发时间长达5年之久，直至iPhone X才搭载了完备的人脸识别功能，可见高精度的人脸识别技术并不是一种简单的技术。

上面的两个例子只是人脸识别应用的冰山一角，人脸识别技术的典型应用场景可以总结为如下几个场景。

（1）身份认证场景

这是人脸识别技术最典型的应用场景之一。门禁系统、手机解锁等都可以归纳为该种类别。该方法与传统的钥匙开锁、指纹识别、虹膜识别等均属于身份认证。这需要系统判断当前被检测人脸是否已经存在于系统内置的人脸数据库中。如果系统内没有该人的信息，则认证失败。

（2）证件验证场景

证件验证与身份认证相似，也可称为人脸验证，是判断证件中的人脸图像与被识别人的人脸是否相同的场景。在进行人脸与证件之间的对比时，往往会引入活体检测技术。

或许大家对活体检测技术并不陌生，就是我们在使用互联网产品时经常会出现的“眨眨眼、摇摇头、点点头、张张嘴”的人脸识别过程，这个过程我们称之为基于动作指令的活体检测。活体检测还可以借由红外线、活体虹膜、排汗等方法来实现。不难理解，引入活体检测可以有效地增加判断的准确性，防止攻击者伪造或窃取他人生物特征用于验证，例如使用照片等平面图片对人脸识别系统进行攻击。

（3）人脸检索场景

人脸检索与身份验证类似，二者的区别在于身份验证是对人脸图片“一对一”地对比，而人脸检索是对人脸图片“一对多”地对比。例如，在获取到某人的人脸图片后，可以通过人脸检索方法，在人脸数据库中检索出该人的其他图片，或者查询该人的姓名等相关信息。这与我们在数据库中进行查询是一样的，但人脸检索要比在数据库中查询常规数据复杂得多，例如该以何种方式才能建立高效的人脸图片检索索引呢？人脸检索的应用场景非常多，一个典型的例子是在重要的交通关卡布置人脸检索探头，将行人的人脸图片在犯罪嫌疑人数据库中进行检索，从而比较高效地识别出犯罪嫌疑人。

（4）人脸分类场景

我们这里指的人脸分类主要包括判断人脸图片中的人脸是男人还是女人，所属的年龄区间是怎样的，是什么样的人种，该人的表情是什么等。当然，人脸分类能够实现的功能远不止于此，在很多场景中具有重要的应用价值。例如，社交类App可以通过用户上传的自拍图片来判断该用户的性别、年龄等特征，从而为用户有针对性地推荐一些可能感兴趣的人。

（5）交互式应用场景

美颜类自拍软件大家或许都很熟悉，该类软件除能够实现常规的磨皮、美白、滤镜等功能外，还具有“大眼”“瘦脸”、添加装饰类贴图等功能。而“大眼”“瘦脸”等功能都需要使用人脸识别技术来检测出人眼或面部轮廓，然后根据检测出来的区域对图片进行加工，从而得到我们看到的最终结果。添加装饰类贴图也是在这个基础上实现的，可以认为这是一种AR（增强现实）应用。其实，交互式的应用场景远不止于此，还有许多游戏也属于这种交互式的应用场景。

（6）其他应用

上面所述的内容是人脸识别中应用比较广泛的领域。其实，除这些领域外，人脸识别还有许多其他的应用。例如，人脸图片的重建技术可以应用到通信工程领域，实现低比特率的图片与视频传输；基于人脸识别技术，可以实现人脸图片的合成，甚至直接将一个视频中的人脸完全替换为另外一个人的脸。其中一个经典的项目是DeepFake,利用该项目可以实现“视频换脸”功能，实现的效果足以以假乱真。

我们可以在日常生活中体会到人脸识别技术为我们的生活带来的便利。随着技术的进一步发展，将会有越来越多的人脸识别相关项目落地。在后面的实战内容中，我们将会围绕这些应用场景，具体介绍其原理与实现方法。