我國首部AI全流程微短劇《中國神話》3月22日上線,該劇從一個個經典神話故事起筆,展現(xiàn)民族精神的時代回響,其美術、分鏡、視頻、配音、配樂全部由AI完成。
《中國神話》作為AI技術影視化應用的先鋒實踐,引領了影視創(chuàng)作的新潮流。同時,人工智能(Artificial Intelligence)驅動的人臉識別技術也在生活中愈發(fā)普及,廣泛應用于安防、交通、金融等領域。那么,你知道人臉識別究竟是什么嗎?它又是如何實現(xiàn)精準識別的呢?
什么是人臉識別
說到人臉識別,大部分的人第一反應是“刷臉”,我們先來看一下人臉識別的定義。簡單地說,人臉識別,是對人臉特征進行分析計算,并進行身份識別的一種生物識別技術,是用攝像機或攝像頭采集含有人臉的照片或視頻,對其中的人臉進行檢測和跟蹤,進而達到識別、辨認人臉的目的。人臉識別通常也叫作人像識別、面部識別等。
其實,人臉識別也是人工智能在生活中的一個應用,就是讓人工智能去判斷圖片和視頻中人的身份是什么。
別看這兩年人臉識別因為在智能手機上的使用而大熱,其實這項技術最早的研究還要追溯到20世紀50年代。那時候已經有科學家在研究人臉輪廓的提取方法,但受限于當時的技術水平,這項技術的相關研究一度停滯。直到20世紀80年代,人臉識別的技術才有了新的突破,神經生理學、腦神經學、計算機視覺等相關知識被引入,人臉識別進入了新的發(fā)展階段。
所以,當前階段的人臉識別不是單一的技術,而是融合了神經生理學、腦神經學、計算機視覺等多種學科的技術。
在了解什么是人臉識別之后,下面我們來看看它是怎么實現(xiàn)的。其實,我們人類無時無刻不在進行著人臉識別,我們每天都會在生活中遇到很多人,會跟遇到的熟人打招呼,會忽略其他的陌生人。然而,這項對于我們人類來說非常簡單的任務,對機器來說卻不那么容易實現(xiàn)。
對計算機來講,一幅圖像,無論是靜態(tài)的圖片,還是動態(tài)視頻中的一幀,都是一個由眾多像素點組成的矩陣,每個像素點都是一組數據。機器不僅要在這些數據中,找出哪一部分數據代表了人臉,還要區(qū)分這個人臉屬于誰。
人工智能完成人臉識別的工作,要經過幾個步驟。
1.把人臉從圖中找出來
首先,計算機需要在圖片或視頻中找到人臉的位置,這部分工作一般叫作“人臉檢測”。完成這部分工作相對容易,計算機只需要判斷目標圖像是或者不是人臉即可。當前大部分照相機和手機攝像頭都有人臉檢測功能,可以自動獲得人臉位置,從而對圖片作一些自動調焦和優(yōu)化。
當計算機發(fā)現(xiàn)有人臉出現(xiàn)在圖片中時,不管這個臉是誰,都會標記出人臉的坐標信息,或者將人臉切割出來。由于不能事先確定人臉的大小和位置,所以計算機需要對全圖進行掃描,逐個判斷所截取的圖像是不是人臉。而每次掃描,移動的距離可能只是幾個像素。也就是說,僅僅把人臉從畫面上找出來,計算機就需要做成千上萬次這是不是人臉的判斷。
2.確定人臉的身份
把人臉從圖像上找出來以后,下一步就是要確定人臉的身份了。這是一個非常復雜的過程,計算機先將不同角度的人臉圖像對齊成同一種標準形狀,然后提取人臉的特征,最后才是進行人臉匹配,從數據庫中找出與人臉相匹配的身份信息。
每當我們使用手機的“刷臉支付”功能時,計算機就會對當前人臉和庫存人臉進行一次比對,這是一種“一對一”的身份驗證。它還可以作為一種輔助手段來使用,從而提高身份驗證的可靠性。這種應用目前已經大量使用,比如敏感設施的準入、互聯(lián)網金融領域的遠程開戶及大額提取的身份驗證等。
如果要求計算機只憑借人臉就識別出一個人的身份,這是一種“一對多”的人臉查找,其目標人臉庫是一個由N個人臉組成的“熟人庫”。隨著N的增大,準確識別的難度也會增大,一次識別所需要的計算時間也會增加。
人臉識別的特點
與生活中比較常見的指紋識別、聲紋識別,以及虹膜識別等生物識別技術相比,人臉識別有3個主要特點:
1.非強制性
在識別的過程中不需要被識別對象的配合,只要能拍攝到人臉就可以進行識別,例如在安防領域,人們在不知道的情況下就被獲取了人臉圖像。
2.非接觸性
不需要被識別對象跟設備進行接觸就能獲取人臉圖像,因此可以避免某些疾病的傳染,比指紋識別更加安全。
3.并行處理
當同一幅圖像中有多個人臉時,計算機可以一起處理,不像指紋識別和虹膜識別那樣需要一個一個來。在車站等人流量大的地方,人臉識別使用起來更方便。
正是由于人臉識別技術具有這些特點,所以它在很多國家的金融、電子商務、安全防務、娛樂等領域都得到廣泛的應用。日常生活中,人臉識別技術的應用也比比皆是。例如,通過刷臉來進行網絡支付,在門禁考勤系統(tǒng)中運用人臉識別等。