人脸检测技术的发展方向

人脸识别作为一项互联网领域热门的技术，在互联网产品很多领域都有着广泛的应用。

一、人脸检测

人脸检测是指从一张图片中识别出属于自然人的部分图像区域的一种产品技术，也是人脸识别最初的指代意义。经过多年的技术改进和研发，目前已经可以实现一张图片中多个人脸的识别检测，以及视频流中的人脸检测。

人脸检测最开始的应用是在数码相机上面，大家都知道以前的数码相机上都有一个人像模式，人像模式的基本原理就是对取景框中的影像进行处理，识别出其中属于自然人的图像区域，并将相机设置对焦在这个区域上，这样拍摄出来的图片中人脸就比较清晰。人脸检测技术目前有如下两种发展方向：

1.人脸属性识别

人脸属性识别指的是对于识别出来的人脸图像区域再进行分析处理，得到图片中人脸的一系列属性如性别、年龄、表情、人种等等。产品应用主要在于可以通过图像快速建立客户画像数据库并进行大数据画像，从而实现精准营销。

2.人脸特征定位

人脸特征定位指的是对于识别出来的人脸图像区域的五官进行精准定位，得到图片中人脸五官的坐标和特征值。产品应用上最主流的是社交的常用产品图片美颜和娱乐类换脸。

二、人脸比对

人脸比对是指衡量两张人脸图片的相似度，判断两张人脸图片中的自然人是否为同一人的一种产品服务，技术上需要用到人脸检测提供的服务再加上相似度算法来进行相似度判断。目前也发展到可以实现视频流和图片的比对，以及多种传感器所传入的脸部信号的比对。需要注意的是，人脸比对技术无法保证100%的准确性，产品上必须设定一个阈值，相似度在阈值之上的我们就判断人脸比对通过（即可判断为同一个人）。

人脸比对最开始的应用应该是古代的通缉令了，通常通缉令都会附上罪犯的头像和特征，让老百姓一起进行人脸比对。在刑侦技术中，通过犯罪嫌疑人的照片和一些证据图像进行对比，有助于快速确定犯罪嫌疑人的身份，推进案件侦破进展。

目前使用人脸对比技术的主要发展方向是：

1.人脸检索

人脸检索指的是将输入的人脸与数据库中的人脸进行比对，确定输入的人脸是否属于特定角色的身份验证的一种技术，在人脸闸机、会员刷脸识别等领域进行产品应用。

2.FaceID

例如苹果的FaceID就用到了人脸检索技术，FaceID通过多种传感器实现3D头部建模并存储在手机中，每次登陆解锁都通过多种传感器绘制3D图像与存储的模型进行人脸比对，从而实现登录和解锁。

三、活体检测

在人脸比对技术投入应用中，自然会遇到一个问题：进行比对的图像或者视频流中的人脸是真实的客户行为，还是一种伪造的假体（例如使用客户图片再次翻拍），活体检测技术就在这种需求下发展起来。

活体检测是指判断操作用户是否为真人，抵御照片、视频、模具等作弊攻击。目前技术上分为静态活体检测和动态活体检测，应用较多的是动态活体检测。

静态活体检测：指判断静态图片是真实的客户行为还是二次翻拍，一般用在防攻击不高的场景中。

动态活体检测：指通过指示用户做出行为，验证用户是否为真实活体本人操作。

目前活体检测技术的主要发展方向是人脸核身。

四、人脸核身

活体检测技术结合上述的人脸检测、人脸对比技术，可以实现较为可靠的互联网身份验证解决方案。

人脸核身指通过用户的一段自拍视频或一张自拍照，与公民身份信息库里的高清证件照，进行1:1人脸验证确认用户身份，并通过活体检测来确认当前用户是否为本人和真人。人脸核身的产品应用相当广泛，例如每年一次的对社保参保人员的身份校验、互联网借贷系统的实名认证、互联网保险销售的实名认证、银行/证券的远程开户等等。
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