面部识别技术:移动互联时代的“重生”

面部识技术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。它先利用摄像头采集含有人脸的图像或视频,接着利用计算机图像处理技术从画面中提取人像特征点,利用生物统计学原理分析建模,即人脸特征模板。最后对被测者的面部图像进行特征分析,达到辨识身份的目的。

  智能移动设备的迅速普及以及拍摄功能的不断提升,为面部识别技术创造出了众多全新的应用场景,并且正在赋予它新的生命。


  严格意义上讲,面部识别技术并不是一项十分新颖的技术,它的历史可以追溯到20世纪60年代。在安防领域,面部识别技术这几十年来已经有不少应用出现。不过这项技术在过去半个世纪的时间里一直没能大红大紫,普通民众对它的了解更多是来自好莱坞的电影――FBI和CIA通过遍布全球各个角落的摄像头,利用先进的面部识别系统能够在很短的时间内锁定犯罪嫌疑人的位置。当然,这些更多只是艺术的夸张,在现实世界中,面部识别技术远远没有它在大银幕上那么酷。


  多年来,面部识别技术的应用被“困”在了安防领域,难有突破。不过,随着最近几年互联网和IT公司的介入,这门技术正在迎来自己的“第二春”。


  6月初,索尼在E3游戏大会上发布了面部识别软件SOEmote,它能够通过摄像头实时捕捉玩家的面部表情并且同时反馈到游戏角色的脸上;6月18日,Facebook以约6000万美元的价格完成了对以色列面部识别公司Face.com的收购。而此前,苹果和谷歌已经分别于2010年和2011年收购了面部识别技术公司PolarRose和PittPatt。


  在中国,6月4日,网易开始对网易邮箱的人脸识别登陆系统进行公测;同期,盛大也发布了基于人脸识别技术的App“智能相册”。


  短短半年时间,国内外已经有多家IT互联网企业推出了有关面部识别技术的产品和服务。


  生不逢时


  面部识技术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。它先利用摄像头采集含有人脸的图像或视频,接着利用计算机图像处理技术从画面中提取人像特征点,利用生物统计学原理分析建模,即人脸特征模板。最后对被测者的面部图像进行特征分析,达到辨识身份的目的。


  对于面部识别的研究始于20世纪60年代,不过在诞生的最初30年中,这项技术除了一些基础性的研究,始终没有重大的成果产生。20世纪90年代以后,随着计算机技术的迅速发展,面部识别技术终于迎来了春天。整个90年代,面部识别技术有众多理论上的突破,而且美国军方也出于反恐的需要,开始资助相关的研究,这也使得面部识别技术得以迅速转化到实际应用。美国国防部资助的FERET项目分别在1994年、1995年和1996年组织了3次面部识别评测,几种知名的面部识别算法都参加了测试,这3次测评直接推动了面部识别算法的改进。


  “9・11”事件发生后,为了遏制恐怖袭击,美国对面部识别技术更加重视,并且在安防领域被更加广泛的推广应用。


  在经历了20世纪90年代的大爆发后,面部识别技术却在最近十几年间遇到了瓶颈:不仅是因为技术本身一直没有实质性的突破,更重要的是,由于仅仅局限在安防领域,因此一直没有革命性的产品问世。虽然近几年在民用市场上也开始能见到使用面部识别技术产品的身影,但是基本还是集中在门禁、考勤和监控系统,仍旧摆脱不了安全领域的束缚。唯一的创新来自于数码相机行业,2006年,尼康公司率先将面部识别技术运用到了自己产品当中,使用面部识别技术的相机可以在拍摄时自动搜寻人脸并进行优先对焦。在尼康的引领下,面部识别技术也被其他厂商普遍采用,成为了数码相机的标配。


  虽然相机行业引入了人脸识别技术,但是并没有对这门技术和相机行业带来任何根本改变,它只是一定程度上提升了用户的使用体验,对于普通消费者来说,相机内置的人脸识别功能只是使拍人像时照片能更清楚一些,仅此而已。


  不过,互联网和IT企业的介入使面部识别技术的命运正在发生改变。


面部识别技术:移动互联时代的“重生”

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