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人臉識(shí)別是指能夠識(shí)別或驗(yàn)證圖像或視頻中的主體的身份的技術(shù)。人臉識(shí)別算法誕生于七十年代初。自那以后,它們的準(zhǔn)確度已經(jīng)大幅提升,現(xiàn)在相比于指紋或虹膜識(shí)別等傳統(tǒng)上被認(rèn)為更加穩(wěn)健的生物識(shí)別方法,人們往往更偏愛人臉識(shí)別。讓人臉識(shí)別比其它生物識(shí)別方法更受歡迎的一大不同之處是人臉識(shí)別本質(zhì)上是非侵入性的。
比如,指紋識(shí)別需要用戶將手指按在傳感器上,虹膜識(shí)別需要用戶與相機(jī)靠得很近,語音識(shí)別則需要用戶大聲說話。相對(duì)而言,現(xiàn)代人臉識(shí)別系統(tǒng)僅需要用戶處于相機(jī)的視野內(nèi)(假設(shè)他們與相機(jī)的距離也合理)。這使得人臉識(shí)別成為了對(duì)用戶友好的生物識(shí)別方法。這也意味著人臉識(shí)別的潛在應(yīng)用范圍更廣,因?yàn)樗部杀徊渴鹪谟脩舨黄谕c系統(tǒng)合作的環(huán)境中,比如監(jiān)控系統(tǒng)中。人臉識(shí)別的其它常見應(yīng)用還包括訪問控制、欺詐檢測(cè)、身份認(rèn)證和社交媒體。
截至2018年7月2日,我國人臉識(shí)別技術(shù)專利申請(qǐng)總量達(dá)到10404項(xiàng)。其中,發(fā)明專利數(shù)蕞多,達(dá)到6589項(xiàng),占比為63.33%;實(shí)用新型專利數(shù)其次,為2591項(xiàng),占比為24.90%;外觀、發(fā)明授權(quán)專利數(shù)占比分別為3.54%、8.23%。
從申請(qǐng)專利數(shù)量來看,2007-2017年,我國人臉識(shí)別專利申請(qǐng)數(shù)量總體上呈上升的趨勢(shì)。尤其是2014年后,人臉識(shí)別專利申請(qǐng)數(shù)量大幅增多;到2017年,人臉識(shí)別專利申請(qǐng)數(shù)量達(dá)到2847項(xiàng)。
從公開專利數(shù)量來看,2007-2017年,我國人臉識(shí)別專利公開數(shù)量總體上呈趨勢(shì)。2017年,我國人臉識(shí)別專利公開數(shù)量為2698項(xiàng),達(dá)到近年來蕞大值;截至2018年7月,專利公開數(shù)量為2163項(xiàng)。
傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)主要是基于可見光圖像的人臉識(shí)別,這也是人們蕞熟悉的識(shí)別方式,已有30多年的研發(fā)歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷,尤其在環(huán)境光照發(fā)生變化時(shí),識(shí)別效果會(huì)急劇下降,無法滿足實(shí)際系統(tǒng)的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識(shí)別,和熱成像人臉識(shí)別。但這兩種技術(shù)還遠(yuǎn)不成熟,識(shí)別效果不盡人意。
迅速發(fā)展起來的一種解決方案是基于主動(dòng)近紅外圖像的多光源人臉識(shí)別技術(shù)。它可以克服光線變化的影響,已經(jīng)取得了識(shí)別性能,在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過三維圖像人臉識(shí)別。這項(xiàng)技術(shù)在近兩三年發(fā)展迅速,使人臉識(shí)別系統(tǒng)逐漸走向?qū)嵱没?
人臉與人體的其它生物特征(指紋、虹膜等)一樣與生俱來,它的 性和不易被復(fù)質(zhì)的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提。