前兩天，一則 " 億萬富翁找回失散 25 年兒子 " 的話題引起了全網關注。
1998 年，年僅 3 個月大的解清帥被人偷走。他的父親一直苦苦找尋，終于在 25 年後父子一家團聚。
這次解清帥能夠一家團聚，離不開一家做人臉識别的公司。公司的 " 跨年齡同親緣人臉比對算法 " 通過分析解清帥父母加上哥哥的面部圖像，就匹配到了解清帥，最終通過 DNA 對比，确認了解清帥的身份。
圖源：新浪微博截圖
問題來了：尋找解清帥的人臉識别技術究竟是怎麽一回事？跟我們解鎖手機時候用到的是同一種技術嗎？今天就來說一說人臉識别的前世今生。
從人工輔助到純計算機識别
1
用身體特征定義一個人
早在 1879 年，法國犯罪學家阿方斯 · 貝蒂榮（Alphonse Bertillon）就發明了一套用來識别罪犯或者犯罪嫌疑人的方法：通過測量 11 項身體數據，比如手肘到中指末端、右耳的長度、左腳的長度等等，來識别一個人。
阿方斯的人體特征識别方法，圖片來源：wikimedia
雖然阿方斯的初衷是爲了識别壞人，但他這種根據身體數據特征來識别一個人的思想，對于之後的人臉識别技術有很大的啓發。
2
" 半自動 " 人臉識别
在 1964 年，美國數學家、人工智能專家伍迪 · 布萊索（woodrow bledsoe）等人開始嘗試用計算機識别人類照片。最初的想法是從不同角度去拍攝人臉的照片，然後讓計算機學習這些照片上的明暗數據來識别一張臉。但考慮當時的技術限制，這個思路根本行不通。
最終，伍迪等人選擇了類似于阿方斯的方法，從人臉上尋找大約 20 個特征，比如眼睛的寬度和間距、耳朵的長度、嘴角的長度等等，通過測量這些特征的數值，來定義一個人。
不過當時的計算機還沒法直接從照片上測量這些數據，伍迪隻好設計了一個軟件，由人手動把測量的數據輸入進計算機，計算機再将它們與數據庫中的數據進行比對，識别出這張臉屬于誰。
這算得上是最早的人臉識别軟件了，但這是個需要人類參與的 " 半自動 " 方法，每小時隻能處理 40 張圖片。
3
全自動人臉識别
在二十世紀 70 年代，日本科學家金出武雄展示了一種新的人臉識别軟件。這款軟件能夠自動定位下巴的位置，從而自動測量人臉的數據，自動進行識别。
雖然這款軟件依然會受到拍攝角度、光線陰影等因素的影響，識别準确率有限，但它實現了從 " 半自動 " 到 " 全自動 " 的重要轉變。
在之後的二十世紀八、九十年代，Eigenfaces、Fisherfaces 等方法出現，讓全自動人臉識别技術有了顯著進步，對于受控環境下的靜态照片（比如證件照）識别能力已經比較可靠了。
比如，美國的西弗吉尼亞州、新墨西哥州都采用了面部識别技術來識别駕照上的人臉，防止同一個人用不同名字辦理多份駕照。在 1997 年，美國的明尼蘇達州也開始用面部識别系統來識别州内罪犯。
4
卷積神經網絡帶來飛躍
在 2010 年前後，基于卷積神經網絡的深度學習技術，讓人臉識别技術再出現飛躍。
卷積神經網絡是一種模仿生物視覺建立的神經網絡，它本身的架構就非常擅長處理圖像信息。人們在卷積神經網絡基礎上進行各種優化，能夠根據需要提取出畫面上不同類型的信息，比如光線明暗，線條輪廓等等，從而對圖片做出綜合判斷。
人臉識别系統，圖片來源：參考文獻 [ 2 ]
這種方式跟前面阿方斯的方法已經有一些區别了，不再是根據眼睛寬度、耳朵長度等特定數字來識别人臉，而是直接從人臉整體特征來識别，更類似于動物視覺的識别過程。
在 2010 年前後，能夠供深度神經網絡訓練的計算機視覺數據庫也日趨完善，比如李飛飛等人構建的 ImageNet，裏面包含上千萬手動注釋過的圖片。再加上 2012 年前後 GPU 被應用到深度學習領域，人臉識别技術的速度和準确率都得到了極大的提升。
比如，2014 年 FaceBook 的 DeepFace 人臉識别系統已經能達到 97.35% 的準确率，跟人類的識别準确率相差無幾。而谷歌在 2015 年提出的 FaceNet，在一些數據庫裏的人臉識别準确率更是達到了 99.63%。
Deepface 人臉識别系統，圖片來源：參考文獻 [ 3 ]
到了今天，人臉識别技術依然在飛速發展，除了能識别靜态照片，對于視頻畫面中的動态人臉也能做到準确快速地識别。
無處不在的人臉識别技術
随着人臉識别的準确率越來越高，在生活中的應用也越來越多。
比如，現在主流的手機幾乎都能支持刷臉解鎖；在很多便利店裏買東西已經可以不用掏出手機打開支付碼了，直接刷臉支付就可以；在進出火車站的時候，也可以直接刷臉通過閘機口。
除了這些日常應用，人臉識别系統還在一些特殊領域發揮重要作用。
比如，自 2018 年 4 月起，在張學友演唱會上，安檢、監控攝像頭就成功抓拍到了将近 100 名逃犯或犯罪嫌疑人，網友也調侃張學友的演唱會簡直就是 " 緝拿會 "。
另外，在社會範圍内引起比較大争議的勞榮枝案中，人臉識别系統也輕松識别出了潛逃 23 年之久的勞榮枝。
圖源：廈門警方視頻截圖
随着人臉識别技術在跨年齡人臉識别、面部有遮擋情況下的人臉識别準确率越來越高，人臉識别技術也能更好地守護我們的安全。
前面提到的 " 跨年齡同親緣人臉對比算法 "，也是對于人臉識别技術在特定領域的優化。這樣的功能不僅能夠在多年之後尋找到潛逃的犯罪嫌疑人，同時對于走失或者被拐賣的兒童尋找親生父母有非常大的幫助。
基于親屬關系的面部識别系統，圖片來源：參考文獻 [ 4 ]
值得關注的是，雖然 AI 人臉識别給我們的生活帶來了便利，也守護着我們的安全，但它同樣存在着一些風險。
比如手機有一些 App 在使用我們的面部數據，雖然大部分公司會盡力确保這些數據的安全，但依然存在一些軟件開發商沒有能力或者壓根就沒打算保護數據安全性，這可能會造成嚴重的個人信息洩露事件。
比如，向美國執法機構提供服務的 Clearview AI 公司就曾經被曝出過數據洩露事件。另外，該公司也被曝出在未經用戶同意的情況下非法搜集用戶照片信息用訓練算法。
總之，人臉識别技術雖然已經有半個多世紀的曆史，但它真正進入高速發展階段，滲透到生活的各個領域也隻是最近十年左右的事情。
人臉識别技術用在正确的地方，确實給我們的生活帶來便利和安全，也讓失散多年的家庭得以團聚。
但在享受技術發展便利的同時，我們也要增強自己的隐私意識，盡量避免在不知名的小程序上使用自己的照片、視頻，減少信息洩露的可能性。
參考文獻
[ 1 ] Adjabi I, Ouahabi A, Benzaoui A, et al. Past, present, and future of face recognition: A review [ J ] . Electronics, 2020, 9 ( 8 ) : 1188.
[ 2 ] 王亮 , 黃永祯 , 張凱皓 . 一種基于卷積神經網絡的人臉親屬關系識别方法及裝置 ,CN105005774A,2019-02-19
[ 3 ] Taigman Y, Yang M, Ranzato M A, et al. Deepface: Closing the gap to human-level performance in face verification [ C ] //Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2014: 1701-1708.
[ 4 ] Robinson J P, Shao M, Wu Y, et al. Families in the wild ( fiw ) : Large-scale kinship image database and benchmarks [ C ] //Proceedings of the 24th ACM international conference on Multimedia. ACM, 2016: 242-246
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