百度的“趣味换脸”背后,是什么黑科技?

      你以为冠希哥的事迹已经足够警醒你了吗?不要太天真了,如果连你家都不再安全,你还有心思担心私照泄露吗?

      2015年9月8日,被众多极客戏称为“全球最不务正业”的“百度深度学习实验室”,向全球正式发布了趣味换脸APP——脸优Face It.
      在这款APP上,用户自拍或上传任意一张脸部照片,即可自动生成素材。“脸优”既可以利用前置摄像头将素材贴合到用户的脸上,进行实时演绎;也可以使用后置摄像头,将不同的脸与海报、电影、电视剧画面贴合,毫无PS痕迹。通过“点击拍照”或“录制20秒视频”分享到微信、微博、QQ空间。
      “不开刀不留疤,脸优一键变大咖”,这款趣味换脸应用的背后,是人脸识别技术。

 

人脸识别技术,由三个关键部分组成:人脸检测、特征提取、匹配识别。

1、在背景景物中进行人脸检测

      也就是说,脸优首先判断用户上传的照片中有没有人脸,如果有,再利用人脸的左右对称性定位脸形,并通过肤色、眼睛颜色、毛发等特征确定种族。

 

2、对人脸进行预处理,提取人脸特征

      一旦脸形确定,就可以从中心扩散,利用人体特征器官的灰度变化、纵深复杂度和匹配度算法,对诸多关键点进行检测。
脸优的“图像拼合”功能,是找到嘴、鼻子、眼睛、眉毛等关键点,与用户选定的图片素材相互拼合。人脸的关键点数量,可以分为不同等级,如5、25两级,分别对应不同的调整需求。一般情况下,检测到双眼、鼻尖、两边嘴角这5个关键点,就可以实现步骤1的定位人脸。
      如果采用25个人脸关键点,在娱乐性应用中可以对更多人脸细节进行调整,如修片神器“美图秀秀”深谙“大眼睛小脸”的审美,锁定眼睛、嘴、下颌等多个关键点,让女生一秒变女神。
2015年火爆全球的微软“猜年龄 How-Old.net”,则是根据脸上27个随着年龄变化明显的人脸特征,如眼角、嘴角、鼻子等关键点,判断用户的性别和年龄。“岁月是把杀猪刀”,随着时光流逝,岁月磨蚀,皮肤会出现棕褐色暗斑和皱纹,眼角和嘴角也会下垂,而老化正是影响人脸识别精度的关键因素。

 

3、匹配识别

      人脸识别(Face Identification)就是将待识别的人脸与数据库中的已知人脸匹配,判断用户的身份。国内婚恋网站世纪佳缘,采用人脸识别技术,从海量数据中筛选出与用户上传照片最相似的人脸,为单身男女“牵线搭桥”,本质上就是看哪一对年轻人最有“夫妻相”。百度魔图,曾经推出一款HTML5游戏,用户自拍或上传照片后,游戏就会告诉你和哪个明星相似,相似度是多少百分比。
      人脸识别技术,用于“征婚”、“追星”这类对识别精度要求不高的娱乐应用,是可以满足要求的。但是,一旦用于高安全等级的场景,人脸识别精度就很不理想了。最戏剧性的案例是,澳大利亚悉尼机场曾采用一套具有最高识别精度的人脸识别系统,希望在乘客中识别出恐怖分子,而这套人脸识别系统的精度实在让人失望,居然把美国著名女明星薇诺娜-瑞德 Winona Ryder 错认成了恐怖大亨本-拉登 Osama bin Laden。
      花巨资采购的人脸识别系统,为什么会犯这样的低级错误?
      最重要的原因是,人脸的“非刚体性”特征。
      “非刚体性”主要表现为人脸图像在光照、姿态、表情等不同采集条件下的差异,发型、胡须、化妆、饰物、着装的变化,以及年龄、疾病、外伤等因素的影响。人脸特征先天就是不稳定的,随着外部条件不断变化的,这才是导致人脸识别精确度不高的根本原因。
      在高安全性应用中,人脸识别技术是不能独立使用的,往往要与识别精度更高的其他生物特征配合使用,进行多模态识别。最常见的多模态组合,就是“人脸+虹膜”。

 

“人脸+虹膜”的多模态识别系统

      “人脸+虹膜”的多模态识别系统,一般使用流程是:采用监控摄像头对来往人流进行精度较低的人脸识别(误识率大约1/1000),一旦发现与警方提供的嫌疑犯面部相似的人,便会发出警报,再采用精度更高的虹膜识别(误识率大约1/100万),进一步精准判断罪犯的身份。
      人脸,在无需用户配合的情况下就可以采集到照片,几乎没有侵犯性的用户体验,使其成为“具有最高易用性”的生物特征;而虹膜,是公认具有“最高识别精度”的生物特征。因此,“人脸+虹膜”的多模态应用,将两者的优点(高易用性、高精确性)集于一身,才是目前生物识别应用中最有优势的技术方案。

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