人臉辨識的技術環節 - DigiTimes

人臉辨識的一般步驟為：人臉偵測、人臉校正、人臉特徵值的擷取。

目的在照片中，找到人臉的位置，利用人臉的特徵點(如嘴角、人中、眼睛等)為錨點 ... 智慧應用 影音 DIGITIMES 首頁 未來車產業鏈 蘋果供應鏈 產業九宮格 每日椽真 AIoT 5G 伺服器 CarTech 智慧製造 智慧城市 展會 影音 新創專區 科技網 首頁未來車產業鏈蘋果供應鏈產業九宮格每日椽真產業區域議題觀點電子時報報導總覽科技商情IT應用 Research AsiaInsight亞洲科技戰情智慧醫療智慧製造智慧家庭物聯網寬頻與無線5GFocusCloudAIFocus電腦運算伺服器行動裝置與應用智慧穿戴CarTechIC製造IC設計顯示科技與應用全球產業數據 智慧應用 首頁報導專題新創專區大肚山產創報解決方案 電子報訂閱 椽經閣 首頁Colley&Friends名家專欄作者群關於專欄 電子報訂閱 活動+ 首頁所有活動DForum研討會 TECH ASIA INNOVATIONS RESEARCH OPINIONS BIZFOCUS DBook 人臉辨識的技術環節 徐宏民 2018-07-18 人臉辨識的一般步驟為：人臉偵測、人臉校正、人臉特徵值的擷取。

而人臉特徵值的擷取則是技術最核心的問題。

法新社 人臉辨識的核心問題，不管是人臉確認(faceverification)或是人臉識別(faceidentification)，都必須在人臉上取出具有「辨別度」的特徵值。

也就是說，同個人的多張照片，即使在不一樣的光源、時間、打扮、些微的表情、視角變化之下拍攝，還具有非常類似的高維數值(可以想像在高維空間中非常相近的點群)，相反地，對於不同人的照片，需很容易區別，在高維空間中維持相當的距離。

這目標聽起來很直覺，但是研究人員幾十年來的努力到最近才有突破性的發展。

人臉辨識的一般步驟為：人臉偵測、人臉校正、人臉特徵值的擷取。

目的在照片中，找到人臉的位置，利用人臉的特徵點(如嘴角、人中、眼睛等)為錨點，將人臉校正到同一個比較基準，然後取出特徵值來進行辨識。

早期的人臉偵測大多基於效率的考量，利用組合一系列簡易的運算來檢測畫面中的可能人臉，甚至可以在相機的硬體中實現。

但是在實際場域中的應用仍然有諸多限制，直到這幾年深度卷積神經網路(ConvolutionalNeuralNetwork；CNN)的使用，才讓偵測率大大提升。

人臉特徵值的擷取是最核心的問題。

早期廣泛採用的方法為特徵臉(eigenface)，這是1991年MIT提出的方法，原理是人臉具有大致的輪廓，可以找出特徵人臉為基礎來線性組合出各個人臉。

理論上同一個人的線性組合參數應該類似，所以就用這些組合參數來作為人臉特徵值。

此外，還可以利用人臉各個器官之間的相對位置、比例等作為特徵值。

或是利用鄰近畫素的亮度差來表示特徵值的局部二值樣式(LocalBinaryPatterns；LBP)。

或是將人臉特定位置的外觀，利用具代表性的小區塊進行編碼的稀疏編碼法(sparsecoding)。

這些技術都為人臉辨識的落實往前推進一步。

為求系統穩定，大部分應用系統都採用雞尾酒作法，也就是混搭各種特徵值。

為何早期使用人臉辨識的場域不多呢？因為錯誤率所造成的困擾遠大於技術的效率。

舉例來說，保全系統使用人臉辨識作為門禁卡，如果錯誤率5%的話，每100人次進出，就有5次需要人為介入，不勝其煩。

技術的正確率、穩定度的提升關乎可否全面落實到產品上，也就只有等到深度學習(更真確為卷積神經網路)技術的突破，才讓人臉辨識數十年的研究有機會在產業界帶來廣泛應用的機會，而且有機會溢出傳統安控領域而成為「個人化」的基礎引擎。

前文請見 徐宏民 台大資工系教授 徐宏民（WinstonHsu）現任台大資工系教授及NVIDIAAILab計畫主持人。

哥倫比亞大學電機博士，專精於機器學習、大規模影像視訊搜尋與辨識。

為訊連科技研發團隊創始成員，慧景科技（工業智能新創）共同創辦人；曾任IBM華生研究中心客座研究員、美國微軟研究院客座研究員。

習慣從學術及產業界的角度檢驗技術發展的機會；十餘年產學合作及新創經驗，近年致力將深度學習技術落實到產業，並協助成立研究開發團隊。

曾獲2018IBMResearchPatGoldbergMemorialBestPaperAward、2018偽裝人臉辨識冠軍、傑出資訊人才獎、吳大猷先生紀念獎等國內外研究獎項。

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