本文内容涵盖人脸识别发展历程、市场研究、核心技术、商业应用以及产业落地、个人看法等干货研究。注意，本文干货满满，约有2万7千字，强烈建议大家先收藏后学习！
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。通常采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。根据资料，2017 年生物识别技术全球市场规模上升到了 172 亿美元，到 2020 年，预计全世界的生物识别市场规模有可能达到 240 亿美元。自 2015 年到 2020 年，人脸识别市场规模增长了 166.6%，在众多生物识别技术中增幅居于首位，预计到 2020 年人脸识别技术市场规模将上升至 24 亿美元。
1、基本概念
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。通常采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。根据中国报告网发布《2018 年中国生物识别市场分析报告-行业深度分析与发展前景预测》中内容，2017 年生物识别技术全球市场规模上升到了 172 亿美元，到 2020 年，预计全世界的生物识别市场规模有可能达到 240 亿美元。自 2015 年到 2020 年，人脸识别市场规模增长了 166.6%，在众多生物识别技术中增幅居于首位，预计到 2020 年人脸识别技术市场规模将上升至 24 亿美元。
2、发展历程
20世纪90年代：1991 年，著名的“特征脸”（Eigenface）方法第一次将主成分分析和统计特征技术引入人脸识别，在实用效果上取得了长足的进步。这一思路也在后续研究中得到进一步发扬光大， 例如，Belhumer 成功将 Fisher 判别准则应用于人脸分类，提出了基于线性判别分析的Fisherface 方法。
2013年：微软亚洲研究院的研究者首度尝试了 10 万规模的大训练数据，并基于高维LBP 特征和 Joint Bayesian 方法在 LFW 上获得了 95.17%的精度。这一结果表明：大训练数据集对于有效提升非受限环境下的人脸识别很重要。然而，以上所有这些经典方法，都难以处理大规模数据集的训练场景。
2014年：2014 年前后，随着大数据和深度学习的发展，神经网络重受瞩目，并在图像分类、手写体识别、语音识别等应用中获得了远超经典方法的结果。香港中文大学的 Sun Yi 等人提出将卷积神经网络应用到人脸识别上，采用 20 万训练数据，在 LFW 上第一次得到超过人类水平的识别精度，这是人脸识别发展历史上的一座里程碑。自此之后，研究者们不断改进网络结构，同时扩大训练样本规模，将 LFW 上的识别精度推到 99.5%以上。人脸识别发展过程中一些经典的方法及其在 LFW 上的精度，都有一个基本的趋势：训练数据规模越来越大，识别精度越来越高。
3、中国政策支持
4、发展热点
下图是对人脸识别研究趋势的分析，旨在基于历史的科研成果数据的基础上，对技术来源、热度甚至发展趋势进行研究。图 2 中，每个彩色分支代表一个关键词领域，其宽度表示该关键词的研究热度，各关键词在每一年份的位置是按照这一时间上所有关键词的热度高度进行排序。起初，Computer Vision（计算机视觉）是研究的热点，在 20 世纪末期，Feature Extraction（特征提取）超越 CV，成为研究的新热点，其后在 21 世纪初期被 Face Recognition 超过，至今一直处在第二的位置上。
此外，研究根据最近两年发表于 FG（International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition）的论文中提取出来的关键词发现，Face Recognition 出现频率最高，为118 次，Object Detection 排在第二位，为 41 次，Image Classification 和 Object Recognition 以36 次并列第三，出现次数超过十次的词汇还有 Image Segmentation（32）、Action Recognition（32）、Sparse Representation（28）、Image Retrieval（27）、Visual Tracking（24）、SingleImage（23）。词云图如下所示：
5、人脸识别相关会议
1、人脸识别流程
人脸检测是人脸识别中的重要组成部分。人脸检测是指应用一定的策略对给出的图片或者视频来进行检索，判断是否存在着人脸，如果存在则定位出每张人脸的位置、大小与姿态的过程。人脸检测是一个具有挑战性的目标检测问题，主要体现在两方面：人脸目标内在的变化引起：1、人脸具有相当复杂的细节变化和不同的表情(眼、嘴的开与闭等)，不同的人脸具有不同的外貌，如脸形、肤色等；2、人脸的遮挡，如眼镜、头发和头部饰物等。外在条件变化引起：1、由于成像角度的不同造成人脸的多姿态，如平面内旋转、深度旋转以及上下旋转等，其中深度旋转影响较大；2、光照的影响，如图像中的亮度、对比度的变化和阴影等；3、图像的成像条件，如摄像设备的焦距、成像距离等。
1、基于肤色模型的检测：肤色用于人脸检测时，可采用不同的建模方法，主要有高斯模型、高斯混合模型，以及非参数估计等。利用高斯模型和高斯混合模型可以在不同颜色空间中建立肤色模型来进行人脸检测。通过提取彩色图像中的面部区域以实现人脸检测的方法能够处理多种光照的情况， 但该算法需要在固定摄像机参数的前提下才有效。Comaniciu 等学者利用非参数的核函数概率密度估计法来建立肤色模型，并使用 mean-shift 方法进行局部搜索实现了人脸的检测和跟踪。这一方法提高了人脸的检测速度，对于遮挡和光照也有一定的鲁棒性。该方法的不足是和其他方法的可结合性不是很高，同时，用于人脸检测时，处理复杂背景和多个人脸时存在困难。
2、基于边缘特征的检测：利用图像的边缘特征检测人脸时，计算量相对较小，可以实现实时检测。大多数使用边缘特征的算法都是基于人脸的边缘轮廓特性，利用建立的模板（如椭圆模版）进行匹配。也有研究者采用椭圆环模型与边缘方向特征，实现简单背景的人脸检测。Fröba 等采用基于边缘方向匹配（Edge-Orientation Matching，EOM）的方法，在边缘方向图中进行人脸检测。该算法在复杂背景下误检率比较高，但是与其他的特征相融合后可以获得很好的效果。
3、 基于统计理论方法：本文重点介绍基于统计理论方法中的Adaboost人脸检测算法。Adaboost算法是通过无数次循环迭代来寻求最优分类器的过程。用弱分类器Haar特征中任一特征放在人脸样本上，求出人脸特征值，通过更多分类器的级联便得到人脸的量化特征，以此来区分人脸和非人脸。Haar功能由一些简单黑色白色水平垂直或旋转45°的矩形组成。目前的Haar特征总的来说广义地分为三类：边缘特征、线特征以及中心特征。
2、 人脸识别主要方法
其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法，基于卷积神经网络的人脸识别方法是一种深度的监督学习下的机器学习模型，能挖掘数据局部特征，提取全局训练特征和分类，其权值共享结构网络使之更类似于生物神经网络，在模式识别各个领域都得到成功应用。CNN 通过结合人脸图像空间的局部感知区域、共享权重、在空间或时间上的降采样来充分利用数据本身包含的局部性等特征，优化模型结构，保证一定的位移不变性。
利用 CNN 模型，香港中文大学的 Deep ID 项目以及 Facebook 的 Deep Face 项目在 LFW 数据库上的人脸识别正确率分别达 97.45%和 97.35%只比人类视觉识别 97.5%的正确率略低。在取得突破性成果之后，香港中文大学的 DeepID2 项目将识别率提高到了 99.15%。Deep ID2 通过学习非线性特征变换使类内变化达到最小，而同时使不同身份的人脸图像间的距离保持 恒定，超过了目前所有领先的深度学习和非深度学习算法在 LFW 数据库上的识别率以及人类在该数据库的识别率。深度学习已经成为计算机视觉中的研究热点，关于深度学习的新算 法和新方向不断涌现，并且深度学习算法的性能逐渐在一些国际重大评测比赛中超过了浅层 学习算法。
Sirovich,L.,&Kirby,M.(1987).Low-dimensional procedure for the characterization of human faces.Josa a,4(3),519-524. 研究证明任何的特殊人脸都可以通过称为 Eigenpictures 的坐标系统来表示。Eigenpictures 是面部集合的平均协方差的本征函数。
Turk,M.,&Pentland,A.(1991).Eigenfaces for recognition.Journal of cognitive neuroscience, 3(1), 71-86. 研究开发了一种近实时的计算机系统，可以定位和追踪人的头部，然后通过比较面部特征和已知个体的特征来识别该人。该方法将面部识别问题视为二维识别问题。识别的过程是把一副新的图像投影到特征脸子空间，该特征空间捕捉到已知面部图像之间的显著变化。重要特征称为特征脸，因为它们是面集的特征向量。
A comparative study of texture measures with classification based on featured distributions.Pattern recognition,29(1),51-59. 研究对不同的图形纹理进行比较，并提出了用来描述图像纹理特征的 LBP 算子。
Ojala,T.,Pietikainen,M.,&Maenpaa,T.(2002).Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns.IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence,24(7),971-987. 研究提出了一种理论上非常简单而有效的灰度和旋转不变纹理分类方法，该方法基于局部二值模式和样本和原型分布的非参数判别。该方法具有灰度变化稳健、计算简单的特点。
Fisher,R.A.(1936).The use of multiple measurements in taxonomic problems.Annals of eugenics,7(2),179-188. 研究找到一种特征组合方式，以达到最大的类间离散度和最小的类内离散度。解决方式为：在低维表示下，相同的类应该紧紧的聚在一起，而不同的类别尽量距离越远。
1、学者概况
AMiner 基于发表于国际期刊会议的学术论文，对人脸识别领域全 TOP1000 的学者进行计算分析，绘制了该领域学者全球分布地图。从全球范围来看，美国是人脸识别研究学者聚集最多的国家，在人脸识别领域的研究占有绝对的优势；英国紧随其后，位列第二；中国位列全球第三，占有一席之地；加拿大、德国和日本等国家也聚集了部分人才。
全球人脸识别学者的 h-index 平均数为 48， h-index 指数在 20 到 40 之间的学者最多，占比 33%； h-index 指数在 40 到 60 之间的学者和大于 60 占比相持不下，前者为 27%，后者为 28%； h-index 指数小于等于 10 的学者最少，仅占 2%。
2、国内外人才
1、 公共安全：公安刑侦追逃、罪犯识别、边防安全检查；
2、 信息安全：计算机和网络的登录、文件的加密和解密；
3、 政府职能：电子政务、户籍管理、社会福利和保险；
4、 商业企业：电子商务、电子货币和支付、考勤、市场营销；
5、 场所进出：军事机要部门、金融机构的门禁控制和进出管理等。
面部识别技术在营销上主要有两方面的应用：首先，可以识别一个人的基本个人信息， 例如性别、大致年龄，以及他们看过什么，看了多久等。户外广告公司，例如 Val Morgan Outdoor（VMO），开始采用面部识别技术来收集消费者数据。其次，该技术可以用于识别已知的个人，例如小偷，或者已经加入系统的会员。这方面的应用已经引起一些服务提供商和零售商的注意。
1、机器识别与人工识别相结合
2、3D 人脸识别技术的广泛应用
苹果 iPhone X 加入 3D 面部识别功能并不是心血来潮，因为其在 2010 年的时候就已经开始在 3D 视觉领域进行了布局。特别是在 2013 年，苹果公司以 3.45 亿美元的价格收购了以色列的 3D 视觉公司 PrimeSense。这项收购是苹果公司史上最大手笔的收购之一。此后， 苹果还投资了一些列的 3D 视觉技术和人脸识别技术公司。
此外，Face ID 还可用于 Apple pay 和第三方应用。比如，苹果就利用 Face ID 对 emoji 功能进行了升级，可通过 Face ID 利用户面部表情来创建 3D 表情 Animojis，可利用动画来表达情绪，不过目前这个功能只能使用在苹果自己的 iMessage 中。这种直接“刷脸”的方式带给了用户更真实的人机交互体验。
3、基于深度学习的人脸识别技术的广泛应用
4、人脸图像数据库的实质提升
引用地址:https://www.cha65.net/202304/24698.html
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